作者:谯梁,杨帅,王鑫,陈飞 单位:中国航天机电集团公司八五一一研究所 出版:《航天电子对抗》2019年第03期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHTDZ2019030070 DOC编号:DOCHTDZ2019030079 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《雷达干扰资源优化分配模型和算法研究》PDF+DOC2016年第05期 刘陈,刘以安,薛松 《多平台协同干扰资源调度算法》PDF+DOC2016年第01期 张哲,张友益 《多机协同噪声干扰资源分配优化技术研究》PDF+DOC2017年第05期 潘昱豪,高玉良,张路,刘薇 《基于发现概率的地对空雷达干扰效果评估》PDF+DOC2017年第02期 董豪豪,刘雅奇,李健 《组网雷达协同干扰资源分配模型及算法》PDF+DOC2019年第05期 赵忠凯,王鸿 《基于粒子群算法的广义S维分配算法》PDF+DOC2005年第SC期 胡炜薇,赵坤,杨莘元,蒲书缙 《基于遗传粒子群的多传感器目标分配算法》PDF+DOC2011年第03期 杨啸天,冯金富,冯媛,冯国强 《面向传感器网络的高能效任务分配算法研究》PDF+DOC2006年第05期 董作霖,刘宏飞,李明 《用粒子群算法选择体育馆监测系统中传感器的最优布点》PDF+DOC2019年第01期 徐菁,刘斌,董金慧,张春巍,王秀丽 《采用遗传模拟退火算法研究导弹预警卫星传感器调度》PDF+DOC2006年第04期 郭浩波,王颖龙,曾辉
  • 针对多干扰机如何有效干扰多部雷达并提高干扰机利用效率的问题,研究了干扰效果评估指标选取的评估准则,根据评估准则选择雷达发现概率作为评估干扰效果的指标函数;针对传统干扰策略分配算法——动态规划算法存在遍历寻找最优策略分配、无法适应多对多的干扰分配以及与一对多的策略分配相比计算量爆炸的问题,将遗传算法应用到干扰策略分配中,在粒子群算法中将模拟退火算法与之相结合。通过仿真分析,该方法既提高了收敛性也提高了收敛速度,并且提高了干扰机的利用效率。

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