針對雷達組網優(yōu)化布站問題,通過分析雷達組網探測性能指標,建立了優(yōu)化布站數(shù)學模型,提出了一種融入自適應反向學習機制的改進粒子群算法并應用于雷達組網布站優(yōu)化。在此基礎上,通過調整加權值分析了不同情形下各性能指標對雷達網探測能力的影響,得出了各情形下的最優(yōu)布站方案。仿真結果表明,采用改進算法得到的布站方案相對標準粒子群算法要更優(yōu),從而驗證了布站模型的可行性和改進算法的有效性。

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【文章目錄】：
0 引言
1 雷達組網優(yōu)化布站問題描述
    1.1 雷達組網優(yōu)化布站性能指標量化
        1.1.1 空域覆蓋系數(shù)
        1.1.2 空域重疊覆蓋系數(shù)
        1.1.3 重點區(qū)域探測系數(shù)
        1.1.4 頻率干擾系數(shù)
        1.1.5 資源利用系數(shù)
    1.2 約束條件
    1.3 雷達組網優(yōu)化布站數(shù)學模型
2 改進粒子群算法
    2.1 標準粒子群算法
    2.2 自適應反向粒子群算法
3 仿真校驗及結果分析
4 結束語



本文編號：3858753