一种基于随机仿真优化的反感知RGPO干扰方法

针对在随机优化环境下的距离门拖引干扰策略优化问题,提出一种基于假设检验的计算预算分配-粒子群优化的距离门拖引干扰建模与策略优化算法。首先,将距离门拖引干扰策略的优化问题建模为一个随机仿真优化问题,并提出一种不依赖于敌方雷达跟踪系统信息的拖引干扰策略评价方案;然后,为提升距离门拖引干扰策略性能,提出一种基于假设检验的计算预算分配-粒子群优化的距离门拖引干扰策略优化方法;最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

对单脉冲末制导雷达距离欺骗分析

反舰导弹末制导雷达越来越多地采用单脉冲角跟踪技术,舰艇方须结合自身特点,采取有效的对抗措施。本文根据单脉冲雷达基本原理,建立了距离波门拖引干扰模型,推算出实施距离波门拖引干扰的成功率和干扰机所需功率,并在此基础上提出了一种较为可行的干扰方法。     

距离波门拖引干扰对目标航迹起始的影响机理

距离波门拖引干扰会影响数据处理中目标的航迹起始,分析其拖引速度的设置可以为干扰敌方距离跟踪系统提供理论依据.先给出了这种干扰下的雷达系统的数学模型,分析了航迹起始算法中涉及的初始相关波门、后续相关波门以及干扰对航迹起始的影响机理,详细推导了影响过程,总结了要取得有效的干扰,拖引速度需满足的条件及其相关的因素.最后对这种干扰下的航迹起始进行了仿真,拖引速度的不同会使得干扰对目标的航迹起始有不同的影响,与理论分析结果相符合.     

基于雷达点迹处理的抗RGPO干扰的机动目标跟踪

针对距离波门拖引(Range Gate Pull Off,RGPO)干扰下机动目标跟踪性能恶化的问题,提出一种基于雷达点迹处理的机动目标跟踪算法。该算法首先使用RGPO干扰鉴别技术将跟踪波门内的雷达点迹数据分为正常点迹集与RGPO干扰点迹集,针对不同的点迹集采取了不同的状态更新策略,最后融合两类状态信息后输出目标位置。仿真结果表明,该算法的跟踪精度明显优于传统的交互多模型－概率数据关联(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association,IMM-PDA)算法及现有抗RGPO干扰机动目标跟踪算法。     

一种雷达主瓣复合干扰盲源分离对抗方法

为了有效地干扰相控阵体制的防空警戒雷达,降低雷达对目标的检测概率和识别概率,现代电子干扰机通常采用“复合拖引干扰”的干扰方式,以达到“隐真示假”的干扰目的。针对这一新型电子干扰技术,本文建立了复合拖引干扰的模型和极化信道扩展信号模型,在此基础上提出了一种基于极化通道扩展和盲源分离算法的干扰抑制方法,通过计算机仿真实验表明,所提出的算法能在较宽的信噪比和干信比条件下获得良好的目标和干扰分离性能。     

RGPO 干扰下基于改进的IMM-PDAF 的机动目标跟踪技术

研究了距离波门拖引(RGPO)干扰下杂波环境中机动单目标的跟踪问题,在建立RGPO 干扰条件下雷达量测模型的基础上,提出了一种RGPO 干扰下基于改进的交互多模型-概率数据关联算法(IMM-PDAF)的目标跟踪技术。该技术联合RGPO 鉴别与跟踪一体化。在干扰鉴别上,采用信号似然比预处理、角度研究了距离波门拖引(RGPO)干扰下杂波环境中机动单目标的跟踪问题,在建立RGPO 干扰条件下雷达量测模型的基础上,提出了一种RGPO 干扰下基于改进的交互多模型-概率数据关联算法(IMM-PDAF)的目标跟踪技术。该技术联合RGPO 鉴别与跟踪一体化。在干扰鉴别上,采用信号似然比预处理、角度 检验以及m / n 逻辑检验方法。在跟踪算法方面,采用提出的基于量测功率特征的IMM-PDAF 算法,同时目标状态更新依据是否存在干扰采用不同的方法。若存在RGPO 干扰,则根据RGPO 假目标与真目标量测对的特点,采用提出的距离最近选择、角度数据压缩方法合成新量测对目标状态进行更新,若无RGPO 干扰,则综合功率和位置特征对所有量测进行加权更新目标状态。仿真结果表明,该技术不仅能有效剔除RGPO 干扰对跟踪算法带来的不良影响,而且具有良好的机动目标跟踪性能。 检验以及m / n 逻辑检验方法。在跟踪算法方面,采用提出的基于量测功率特征的IMM-PDAF 算法,同时目标状态更新依据是否存在干扰采用不同的方法。若存在RGPO 干扰,则根据RGPO 假目标与真目标量测对的特点,采用提出的距离最近选择、角度数据压缩方法合成新量测对目标状态进行更新,若无RGPO 干扰,则综合功率和位置特征对所有量测进行加权更新目标状态。仿真结果表明,该技术不仅能有效剔除RGPO 干扰对跟踪算法带来的不良影响,而且具有良好的机动目标跟踪性能。     

基于余弦距离的多目标粒子群优化算法

针对粒子群优化算法具有的个体分布不均匀以及重复个体较多等缺陷,提出了一种基于余弦距离的多目标粒子群优化算法,该算法根据外部精英存储策略,利用余弦距离排挤机制来选取最分散的粒子,扩大 Pareto最优解集的收敛性和多样性,增强算法的全局寻优能力。通过采用标准多目标优化问题ZDTl～ZDT3进行仿真实验与粒子群算法、混沌粒子群算法、基于拥挤距离的多目标优化算法对比表明,该算法在Pareto前沿的收敛性和多样性方面均优于基于拥挤距离排挤机制,并具有较高的效率     

距离拖引干扰的极化识别与抑制技术研究

现有抗距离拖引干扰方法通常从时域或者频域特性差异来进行干扰的识别与抑制,随着数字射频存储技术的发展,干扰机模拟的干扰信号与目标信号在时域、频域的相似度越来越高,必须探索其他途径来提高雷达的抗干扰性能。根据距离拖引干扰过程中跟踪波门内信号极化特性的差异,研究了一种距离拖引干扰的极化识别与抑制技术,通过仿真说明运用极化信息能较好地解决距离拖引干扰的识别与抑制,拓宽了雷达抗距离拖引干扰途径。     

改进粒子群算法在频谱功率分配中的应用

在认知无线电中,由于次用户干扰门限要求的存在,传统频谱功率分配方式获得的次用户有效信道容量较低。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的频谱功率分配算法。首先建立基于干扰距离的认知网络干扰模型,将频谱功率分配问题转化为函数优化问题,并借助混合随机变异思想的粒子群算法进行求解;针对寻优过程中的约束问题,提出了一种基于投入产出比的外点法,保证粒子群在可行域中寻优,最终获得频谱功率分配。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法能够获得较高的次用户有效信道容量。     

改进粒子群算法的目标函数变化分类动态优化

由于优化问题的目标函数和约束条件都随着时间而改变导致其最优值也发生改变,提出一种基于改进粒子群算法的目标函数变化分类动态优化算法。首先对动态优化问题进行定义,明确问题的研究对象,提出对目标函数随时间变化程度分类的思想,通过对变化的函数进行监测的方法将其分为剧烈变化、中等程度变化和弱变化三种类型,并针对不同的强度变化对粒子群算法采用不同的改进策略,最后将不同的策略融入计算。通过采用移动多峰问题进行测试,结果表明,提出的改进粒子群优化算法能监测目标函数变化,并能随时跟踪到最优解,平均离线误差相对于标准粒子群算法更小,性能更稳定。     

改进布谷鸟算法在协同干扰资源分配中的应用

针对敌方雷达网的多干扰机协同干扰资源分配问题,提出了一种基于二维整数编码的改进布谷鸟(ICS)算法。首先,根据不同干扰样式在不同恒虚警检测器中的干扰效果差异,从压制概率公式出发,构建目标函数;然后,根据分配原则建立干扰资源分配模型;最后,利用ICS算法对模型寻优求解,并给出具体求解步骤。仿真结果表明:ICS算法收敛速度快,全局寻优能力强,能很好地解决雷达干扰资源协同优化分配问题。     

带精英集并行遗传算法的无人机干扰资源调度

在中大规模无人机干扰资源调度中,针对现有模型约束条件简单、调度算法适用规模较小的问题,该文提出了带最少任务数约束的资源调度模型,以最大化干扰效益和最小化成本为目标,用层次分析法对效益与成本指标赋权,并设计了一种用精英集加快收敛的改进并行遗传算法。在中等规模和500:500(干扰资源数:目标数)的更大规模仿真实验中,所提算法与遗传算法、非支配排序遗传算法II、修复遗传算法、基于岛屿模型的并行遗传算法和自适应模拟退火遗传禁忌搜索算法的性能相比,能在更短的时长内达到较优的目标函数值。     

一种有效的RGPO干扰鉴别算法及性能分析

本文研究目标跟踪时的距离门后拖(RGPO)干扰鉴别问题,分析了现有χ²检验算法的不足,在χ²检验算法的基础上,提出了一种采用信号似然比预处理和移位寄存器后处理相结合的鉴别算法,称之为Chi+SLR+register算法.该算法在最佳寄存器长度下,能使误判概率最小.在相当宽的寄存器长度范围内,该算法都有很好的鉴别性能.此外,该算法在有SOJ干扰时,也能保持高的鉴别率,因而是一种更有效的RGPO干扰鉴别算法.     

一种融合噪声网络的深度强化学习通信干扰资源分配算法

针对传统干扰资源分配算法在处理非线性组合优化问题时需要较完备的先验信息,同时决策维度小,无法满足现代通信对抗要求的问题,该文提出一种融合噪声网络的深度强化学习通信干扰资源分配算法(FNNDRL)。借鉴噪声网络的思想,该算法设计了孪生噪声评估网络,在避免Q值高估的基础上,通过提升评估网络的随机性,保证了训练过程的探索性;基于概率熵的物理意义,设计了基于策略分布熵改进的策略网络损失函数,在最大化累计奖励的同时最大化策略分布熵,避免策略优化过程中收敛到局部最优。仿真结果表明,该算法在解决干扰资源分配问题时优于所对比的平均分配和强化学习方法,同时算法稳定性较高,对高维决策空间适应性强。     

基于微分搜索的高光谱图像非线性解混算法

针对线性混合模型在实际高光谱图像解混过程中的局限性,提出一种新的基于微分搜索的非线性高光谱图像解混算法.在广义双线性模型的基础上采用重构误差作为解混的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题.将目标函数中的待求参数映射为微分搜索过程中的位置变量,利用微分搜索算法对目标函数进行优化求解.在求解过程中,通过执行搜索范围控制等机制满足高光谱图像解混的约束要求,进而求得丰度系数和非线性参数,实现非线性高光谱图像解混.仿真数据和真实遥感数据实验结果表明,所提出的非线性解混算法可以有效克服线性模型下解混算法的局限性,避免了由于使用梯度类优化方法而易陷入局部收敛的问题,较之其它高光谱图像解混算法具有更好的解混精度.     

雷达DRFM欺骗干扰的检测

针对雷达距离门内同时存在目标信号与DRFM距离欺骗干扰信号时的干扰检测问题,本文提出了基于信号检测理论与凸优化理论实现该情形下的欺骗干扰检测方法。首先,结合干扰机存在转发时延的实际,研究以干扰误差角为测度衡量距离门内有或无距离欺骗干扰两种情形下信号的相似程度。其次,理论推导了DRFM欺骗干扰存在时的透视检测器与GLRT检测器解析解。最后,通过仿真实验给出多种条件下的检测性能曲线。实验结果表明,得到的检测器能够对DRFM量化位数较低的距离欺骗干扰实现正确检测。      

一种多普勒容忍的抗间歇采样转发干扰恒模互补波形和接收滤波器联合设计方法

作为一种典型的相干干扰,间歇采样转发干扰利用欠采样原理,能够在雷达接收机产生多个高逼真假目标,使雷达对真实目标的检测失效.针对这一问题,该文提出了一种基于多普勒容忍的多脉冲互补序列和接收滤波器联合设计的抗间歇采样转发干扰方法.首先,考虑设计序列的多普勒容限,以最小化发射序列和接收滤波器模糊函数旁瓣能量以及干扰信号和接收...