電子戰(zhàn)中的干擾資源分配問題是典型的組合優(yōu)化問題,同時(shí)也是NP難題,求解途徑除了各種典型的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法之外,各種智能優(yōu)化方法也在近年來得到非常廣泛的應(yīng)用。針對這一技術(shù)應(yīng)用趨勢,在概要闡述干擾資源分配的數(shù)學(xué)模型及其典型求解框架的基礎(chǔ)上,以遺傳算法、免疫算法、進(jìn)化算法、粒子群算法、蟻群算法及其各種改進(jìn)算法等為典型代表,對智能優(yōu)化方法在干擾資源分配問題中的應(yīng)用研究進(jìn)展情況進(jìn)行了綜述,總結(jié)了各種方法的應(yīng)用要點(diǎn),展現(xiàn)了該應(yīng)用方向上的發(fā)展現(xiàn)狀,從而為各方法的工程應(yīng)用和人工智能在電子戰(zhàn)中的應(yīng)用示范研究提供了有益借鑒。 

【文章來源】：電光與控制. 2019,26(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

干擾資源分配問題求解框架Fig．1Theframeworkforsolvingjamming

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)遺傳算法的干擾資源分配問題研究[J]. 宗思光,劉濤,梁善永.  電光與控制. 2018(05)
[2]基于改進(jìn)DDE算法的協(xié)同干擾資源分配[J]. 吳娜,車?yán)?  電光與控制. 2018(02)
[3]基于改進(jìn)遺傳算法的雷達(dá)組網(wǎng)干擾資源分配問題研究[J]. 王潤芃,任耀峰.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2017(11)
[4]基于蝙蝠算法的艦載一體化雷達(dá)電子對抗資源調(diào)度[J]. 王龍濤,姜寧.  指揮控制與仿真. 2017(05)
[5]隨隊(duì)干擾動態(tài)資源分配模型與算法[J]. 向崇文,姜青山,屈振.  指揮控制與仿真. 2017(02)
[6]基于改進(jìn)遺傳算法的協(xié)同干擾資源優(yōu)化分配[J]. 段先華,孫慶國,蔡丹.  江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(05)
[7]基于改進(jìn)離散布谷鳥算法的干擾資源分配研究[J]. 李東生,高楊,雍愛霞.  電子與信息學(xué)報(bào). 2016(04)
[8]突防任務(wù)中組網(wǎng)雷達(dá)干擾資源分配研究[J]. 陳雅雯,曾麗芳,夏偉杰,孫振航,陸陶冶.  現(xiàn)代雷達(dá). 2015(06)
[9]基于動態(tài)選擇遺傳算法的雷達(dá)干擾資源分配[J]. 張運(yùn)豪,劉聰鋒.  電子科技. 2014(11)
[10]改進(jìn)蟻群算法求解多目標(biāo)雷達(dá)干擾資源優(yōu)化分配[J]. 何凡,祁世民,謝貴武,吳桐.  火力與指揮控制. 2014(06)

博士論文
[1]對雷達(dá)網(wǎng)的多機(jī)伴隨式協(xié)同干擾技術(shù)研究[D]. 張養(yǎng)瑞.北京理工大學(xué) 2015

碩士論文
[1]多平臺干擾資源智能調(diào)度模型與方法[D]. 熊維毅.西南交通大學(xué) 2017
[2]基于多平臺協(xié)同對抗技術(shù)研究[D]. 張哲.江蘇科技大學(xué) 2016
[3]雷達(dá)組網(wǎng)有源干擾資源分配方法研究[D]. 代新朋.大連理工大學(xué) 2014
[4]基于免疫算法的多策略雷達(dá)干擾資源分配方法[D]. 張運(yùn)豪.西安電子科技大學(xué) 2014
[5]雷達(dá)遮蓋式干擾及干擾資源優(yōu)化分配研究[D]. 王凌曉.大連理工大學(xué) 2011
[6]資源調(diào)度機(jī)制的研究及其在電子對抗中的應(yīng)用[D]. 翟曉峰.南京航空航天大學(xué) 2010
[7]基于類電磁機(jī)制的雷達(dá)干擾資源優(yōu)化分配算法研究[D]. 吳瓊.大連理工大學(xué) 2009



本文編號：3287773