在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,電子對抗正逐漸取代傳統(tǒng)戰(zhàn)爭模式成為戰(zhàn)爭的主要形式。當(dāng)前電磁干擾技術(shù)環(huán)境下,單一的干擾方式已經(jīng)無法取得作戰(zhàn)先機,利用認(rèn)知干擾技術(shù),根據(jù)戰(zhàn)場環(huán)境選擇合適的干擾決策方案是電子對抗的發(fā)展方向。在認(rèn)知對抗中,對干擾效益進行準(zhǔn)確的評估并做出正確的干擾決策方案,對于提高整個認(rèn)知對抗系統(tǒng)的作戰(zhàn)效率具有重要意義。由于雷達在戰(zhàn)場環(huán)境中的主要任務(wù)是對目標(biāo)進行檢測,定位和跟蹤,因此,本文參照現(xiàn)有研究方法,以雷達組網(wǎng)的發(fā)現(xiàn)概率與定位精度為評估指標(biāo)建立評估模型。根據(jù)雷達信號的特點及主要影響因素,選擇將干擾功率、干擾頻率、干擾時機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�、較近的距離和適當(dāng)?shù)母蓴_策略都可以提高干擾效果,為在實際戰(zhàn)場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人工蜂群算法來解決單目標(biāo)認(rèn)知協(xié)同干擾決策問題。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的問題,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)決策問題中去,并與多目標(biāo)問題中常用的NSGA-II算法進行比較。仿真結(jié)果表明,多目標(biāo)人工蜂群算法可以在多目標(biāo)決策問題中得到符合要求的Pareto最優(yōu)解集,具有很強的優(yōu)越性。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：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證達發(fā)現(xiàn)概率仿真驗證仿真驗證不同因素對雷達發(fā)現(xiàn)概率的影響，雷達與干擾機都選取較典型的雷達參數(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)知對抗干擾效益評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，雷達發(fā)現(xiàn)概率與雷達和干擾機間的距 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：2876977