基于模糊优选的多目标优化遗传算法

综述了多目标优化的传统方法,介绍了多目标优化的遗传算法解决策略,建立了基于模糊优选技术的多目标优化遗传算法模型．对用模糊优选理论解决多目标优化问题的有效性进行了证明．通过算例证明了理论体系的正确性和工程应用的实用性．     

多目标系统模糊优选的理论与模型

本文提出的多目标系统模糊优选理论与计算，模型是处理多目标系统的一个新的优化方法，它拓宽了文［１］的结论。     

模糊多目标线性规划最优性分析

由于目标和参数的不确定性，模糊多目标线性规划的最优解不是唯一的，本文在截集基础上对模糊最优解的上、下边界进行了分析，提出模糊多目标线性规划的变换模型及相应的参数算法和综合算法，并通过数字实例对模型及算法做出了说明。     

基于动态规划的雷达微弱目标检测

微弱目标检测和跟踪是雷达信号处理领域中一个急需解决的关键问题,提出了一种将相参积累与基于动态规划的检测前跟踪算法相结合的雷达微弱目标处理方法,在该算法中引入方向加权的思想,减小动态规划的能量扩散范围,并采用两级门限检测方法降低运算量。仿真数据和实际测试数据处理结果表明,此算法对雷达微弱目标的检测性能优于传统方法,可以有效实现低信噪比下目标的检测与跟踪,且其处理速度较传统检测前跟踪方法有一定提高,更利于工程应用。     

基于多目标模糊规划的海上要地防空动态火力分配

海上要地防空武器火力分配(weapon target assignment, WTA)是防空反导作战的关键环节,属于典型的组合优化问题。针对海上要地防空反导战场态势的不确定性、复杂性和动态性问题,提出了一种基于非支配排序的多目标量子遗传算法的模糊动态WTA(dynamic WTA, DWTA)方法。首先,在确定条件下,建立了以防御效率和作战资源损耗为目标的多目标DWTA模型;然后,根据战场态势的不确定性构建了多目标模糊DWTA模型,利用期望值法将模糊问题等价刻画为确定性问题,并基于非线性问题特征提出了线性化方法;最后,利用所提算法对该问题进行求解。仿真结果表明,所提算法具有较好的收敛效果。     

基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。     

基于FSVM的雷达多目标识别

重点分析了支撑矢量机多分类问题中存在的误分、拒分现象,针对雷达目标提出解决这一现象的模糊支撑矢量机。采用模糊支撑矢量机的分类机理对样本数据有限且残缺不全的高分辨一维雷达距离像进行多目标识别。实测数据(4种飞机雷达距离像)的多目标识别结果表明,模糊支撑矢量机与一般多类支撑矢量机相比在多目标识别时简单易行,而且在识别率上有显著的提高。     

变量模糊的多目标模糊线性规划问题研究

本文利用定义模糊数大小的偏序方法，将一类含模糊变量的多目标模糊线性规划问题等价成一个多目标线性规划问题，然后进一步转换成两层多目标线性规划问题，大大地简化了原问题的求解。     

区间数多目标多模式运输问题的模糊规划方法

在不确定性运输问题研究现状的基础上,建立了目标函数费用系数、可供应量、需求量均为区间数的多目标多模式运输问题(MOSTP)数学模型。根据参数的实际意义和区间数的序关系,将区间数MOSTP转化为确定性的MOSTP,并将区间数约束转化为确定性的不等式约束。通过运用模糊折衷规划方法求解,得到了区间数MOSTP的最优折衷解。最后,采用具体算例说明了该方法的求解过程。     

多目标规划在蔬菜种植结构优化中的应用

本文运用多目标规划法，对辽宁省三种不同类型产销区的三个代表性域市的蔬菜种植结构进行了优化，并将其优化的结果，应用在当地蔬菜生产的宏观指导与调控中。     

Application of uniform DFT filter bank in radar jamming system

1 .INTRODUCTIONWith the rapid development of radar technology ,The technology of high-resolution radar i mage for-mationis gradually getting mature , and the coun-termeasure to high-resolution radar is growing a re-search hot point in the field of ECM. In order toattain high-resolution, High-resolutionradar usual-ly adopts the wideband pulse signal with 1 GHzbandwidth and over . So the realization of A/D( Analog/Digital) conversionis more difficult in en-gineering practice . For the s…     

远距离支援干扰下双隐身飞机自卫相参干扰对单脉冲雷达影响

以复杂电磁环境下双隐身飞机自卫相参干扰对抗单脉冲雷达为研究背景,针对单脉冲雷达角欺骗问题,提出了远距离多假目标干扰下双隐身飞机自卫相参干扰模型。首先构建双隐身飞机姿态敏感性模型,提取即时雷达散射截面序列,依据目标回波与干扰信号对应关系,建立复合等效信干比模型。在此基础上,采用脱靶与有效干扰最小即时距离对双机干扰模式下雷达角跟踪误差形成评判指标。仿真表明，该组网干扰模式使雷达角跟踪误差提高696.49倍,比单一干扰模式使单脉冲雷达角跟踪误差平均提高1.07倍,检验了组网复合相参干扰样式的有效性。     

基于可信性的低碳物流网络设计多目标模糊规划问题

通过物流网络的优化设计来控制碳排放是提高低碳物流绩效的一种重要途径.针对模糊环境下多级低碳物流网络设计的战略定位和配置问题,综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及战术层的多商品流、多生产技术和多运输方式的选择决策,以最小化物流网络的总成本和总碳排放为目标,集成采用期望值规划方法和机会约束规划方法,建立了基于可信性的多目标模糊数学规划模型.该模型引入二氧化碳当量作为衡量物流网络对环境影响的评估指标.然后,设计了一种基于可信性测度的交互式模糊求解方法对多目标模糊规划模型予以求解.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

具有模糊关系约束的线性规划的解法

研究了具有模糊关系方程约束的线性规划问题.由于此类规划的非空可行集一般是一个非凸集,传统的求解线性规划的方法不适合求解此类规划问题,因此有必要提出一个求解此类规划问题的有效算法,本文首先刻画了该类规划可行集的结构,基于该可行集的结构,应用惩罚函数和遗传算法给出了该类规划问题的一个具体求解方法,得到了近似最优解.为了说明该方法的有效性,最后给出了具体的算例.     

极化合成孔径雷达有源干扰的干信比方程

对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)实施有效的电子干扰是合成孔径雷达电子对抗领域的重要课题。针对PolSAR电子干扰的基本原理, 首先推导出了接收机输出端和成像处理后的PolSAR方程, 并与极化散射矩阵联系起来, 完整地描述了不同极化状态组合下的信噪比和杂噪比; 然后构建了PolSAR接收机输出端的干扰方程以及成像处理后的非相干、部分相干和完全相干干扰方程, 总结了PolSAR电子干扰有效功率的能量分配与守恒规律; 最后基于上述方程论证了不同极化配置对PolSAR干扰的效果。对于PolSAR电子干扰技术研究和相关装备研制具有重要的理论指导意义。     

基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配建模与实现

针对现有动态火力分配模型未考虑不确定因素及复杂约束的问题,引入不确定规划理论,建立了基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配模型.首先,以最大化效费比和尽早拦截分别作为模型的上下层目标函数,并考虑复杂战场环境下的模型约束.在此基础上,构建了一种针对双层多约束动态火力分配问题的递阶结构粒子编码方案,并将带审敛因子的离散变邻域粒子群算法及带怀疑因子及斥力因子的粒子群算法有效结合,利用模糊模拟技术,提出一种分层递阶的混合模糊粒子群算法.仿真实例表明,该算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度,能够满足大规模动态火力分配问题对时效性的高要求.     

双隐身飞机闪烁干扰对单脉冲雷达性能的影响

针对单脉冲雷达检测跟踪协同干扰状态的双隐身飞机编队时,角度跟踪误差性能难以合理评价的问题,首次建立了基于侧双机编队平飞航迹的隐身飞机协同闪烁非相参干扰模型,经过相同航迹下编队姿态的解算,获取闪烁干扰模型下的编队动态雷达散射截面序列,结合双机闪烁干扰模型下单脉冲雷达角度跟踪特点,推导得出与双机编队闪烁干扰相适应的单脉冲雷达角度误差跟踪模型,以最小干扰有效诱偏角为实时参变量对闪烁干扰模式下雷达角度跟踪误差性能变化的程度作出了评价。仿真表明双隐身飞机闪烁非相参干扰在干扰释放阶段能有效使单脉冲雷达角误差提高5.67倍,有效诱偏单脉冲雷达的角度跟踪。     

对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法

基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network, DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。     

分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在分布式干扰下对目标的检测情况。在组网雷达序贯滤波中,首先对分布式干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,然后采用基于交互多模型的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在分布式干扰下因检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。