在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中,電子對(duì)抗正逐漸取代傳統(tǒng)戰(zhàn)爭(zhēng)模式成為戰(zhàn)爭(zhēng)的主要形式。當(dāng)前電磁干擾技術(shù)環(huán)境下,單一的干擾方式已經(jīng)無(wú)法取得作戰(zhàn)先機(jī),利用認(rèn)知干擾技術(shù),根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境選擇合適的干擾決策方案是電子對(duì)抗的發(fā)展方向。在認(rèn)知對(duì)抗中,對(duì)干擾效益進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估并做出正確的干擾決策方案,對(duì)于提高整個(gè)認(rèn)知對(duì)抗系統(tǒng)的作戰(zhàn)效率具有重要意義。由于雷達(dá)在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中的主要任務(wù)是對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),定位和跟蹤,因此,本文參照現(xiàn)有研究方法,以雷達(dá)組網(wǎng)的發(fā)現(xiàn)概率與定位精度為評(píng)估指標(biāo)建立評(píng)估模型。根據(jù)雷達(dá)信號(hào)的特點(diǎn)及主要影響因素,選擇將干擾功率、干擾頻率、干擾時(shí)機(jī)和干擾樣式作為隸屬度函數(shù),研究干擾效益與距離,虛警概率和不同干擾策略之間的關(guān)系。仿真結(jié)果表明,適當(dāng)?shù)奶摼怕省⑤^近的距離和適當(dāng)?shù)母蓴_策略都可以提高干擾效果,為在實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)上獲得最佳干擾效果提供理論依據(jù)。在單目標(biāo)干擾決策算法方面,本文針對(duì)現(xiàn)有常用算法需要的參數(shù)較多、受人工選擇影響較大、缺乏客觀性和可信度等不足,提出一種基于禁忌搜索的改進(jìn)人工蜂群算法來(lái)解決單目標(biāo)認(rèn)知協(xié)同干擾決策問(wèn)題。該方法在人工蜂群算法中引入了禁忌搜索策略,使得算法減少不必要的重復(fù)迭代過(guò)程,且不易陷入局部最優(yōu)。仿真表明禁忌搜索人工蜂群算法的尋優(yōu)能力以及尋求最優(yōu)解的概率均優(yōu)于另外兩種算法,具有更好的魯棒性。針對(duì)目前現(xiàn)有研究大都只考慮最大化干擾效益,而忽略了我方付出的干擾代價(jià)的問(wèn)題,本文在認(rèn)知協(xié)同單目標(biāo)干擾決策模型中引入干擾代價(jià)的概念,將其完善為多目標(biāo)下的認(rèn)知協(xié)同干擾決策模型。在所提單目標(biāo)決策中的人工蜂群算法基礎(chǔ)上,將其轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)人工蜂群算法并應(yīng)用到多目標(biāo)決策問(wèn)題中去,并與多目標(biāo)問(wèn)題中常用的NSGA-II算法進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明,多目標(biāo)人工蜂群算法可以在多目標(biāo)決策問(wèn)題中得到符合要求的Pareto最優(yōu)解集,具有很強(qiáng)的優(yōu)越性。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN97;TP18
【部分圖文】：

哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文同干擾效益仿真驗(yàn)證達(dá)發(fā)現(xiàn)概率仿真驗(yàn)證仿真驗(yàn)證不同因素對(duì)雷達(dá)發(fā)現(xiàn)概率的影響，雷達(dá)與干擾機(jī)都選取較典型的雷達(dá)參數(shù)為： 630kW, 33dB, 3dB, 10t tP = G = L = n=及參數(shù)為： = 150W, = 9dB, = 3dB, =10j jP G L n不同虛警概率下雷達(dá)的發(fā)現(xiàn)概率和信干比之間的關(guān)系，仿真結(jié)果如圖 3.5 所

第 3 章 認(rèn)知對(duì)抗干擾效益評(píng)估研究不同干擾策略與發(fā)現(xiàn)概率間的關(guān)系，將虛警概率定為610 =fP ，不同應(yīng)不同干擾效益值ijq 。不同的ijq 下，雷達(dá)發(fā)現(xiàn)概率與雷達(dá)和干擾機(jī)間的距 3.7 所示。

發(fā)現(xiàn)概率與干擾效益值關(guān)系曲線
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本文編號(hào)：2876977