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基于改进遗传算法的协同干扰资源优化分配
  • ISSN号:1673-4807
  • 期刊名称:《江苏科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61502211)
中文摘要:

在需要对多个敌方目标实施战术干扰的时候,单个作战平台所能够发挥的效果是有限的,而且往往是力不从心的.文中首先根据实际情况详细分析了影响干扰效能的各种指标,并对其进行量化处理;然后使用了层次分析法科学地计算出各项指标所占的权重,在此基础上建立了比较全面的综合评估模型;最后改进了遗传算法,使用了动态交叉率与变异率,不仅在算法进行中维持了群体的多样性,还避免了过早收敛的问题.将改进后的算法用于评估模型求解,给出了仿真实例与具体计算步骤,通过对仿真结果的分析,验证了该方案具有一定的实用价值.

英文摘要:

There are varieties of radars,which have different types,performances,compositions and working modes. The effect of single platform for combating is limited and often inadequate in this case. Firstly,this paper constructs a comprehensive jamming evaluation for jammer to radar,and gives the quantization calculation model of each evaluation index. Then we use the analytic hierarchy process to calculate the weight for each evaluation index. On this basis,we present a multi-index comprehensive evaluation model of jamming efficiency for jammer to radar. Finally,we improve the genetic algorithm based on dynamic cross rate and dynamic mutation rate,which not only maintains the diversity of the population,but also avoids the premature convergence problem. An example is analyzed and the simulation results have shown that the improved genetic algorithm is valid and that the cooperative jamming strategy has some practical value.

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期刊信息
  • 《江苏科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:江苏教育厅
  • 主办单位:江苏科技大学
  • 主编:许俊华
  • 地址:江苏省镇江市梦溪路2号
  • 邮编:212003
  • 邮箱:xbjust@vip.sohu.com
  • 电话:0511-84401109
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-4807
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1765/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2004年获全国高校优秀科技期刊二等奖,省期刊优秀...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:2516