基于探测概率的雷达网反隐身开关机模型

为提高雷达网对隐身目标的战术对抗能力,根据隐身飞机的特点,提出主战方向角概念。由主战方向角和雷达与目标的相对位置来计算雷达对隐身目标的探测概率。按照隐身目标航迹经过的每个网格,建立了基于探测概率的雷达网开关机模型,并在每个网格内选取主战雷达和助战雷达。仿真结果表明,该模型可以快速准确地评估雷达网搜索目标的能力,并为指挥员对雷达网内各部雷达进行有序的实时指挥提供有价值的参考。     

一种基于区分服务的VoIP访问控制体系

本文基于区分服务网络体系对访问控制方法进行了研究,提出了一种改进的访问控制体系。该体系以探测流和正常数据包附加测试标记的方式获取网络状况信息。据此适应性调整边界路由器的标记、资源分配等参数,使得语音数据在网络拥塞等状况下也能够获得有效服务,进一步提高网络的资源利用率。     

分布式雷达网航迹关联的一种新方法

在分布式雷达网中，航迹关联的正确率直接影响到雷达网的跟踪精度，就此提出了一种基于曲线拟合的航迹关联方法。该方法不会出现航迹漏关联的情况，且无需进行多义性处理，原理简单，易于实现。仿真结果表明，该航迹关联方法是确实有效的，且在一定条件下，关联正确率明显高于传统方法。     

雷达网的检测概率模型及干扰策略研究

在单元平均恒虚警率的基础上,建立了OR融合规则雷达网的检测概率模型正常工作及分布式干扰下检测概率模型,进而在设定的场景下研究了对雷达网实施局部干扰策略和全部干扰策略时雷达网探测区域的变化,并通过比较分析得出了一些有意义的结论.     

干扰条件下飞机对雷达网的突防能力

雷达网的广泛应用,增大了飞机的突防难度。突防飞机在有效的干扰下才能进行成功的突防作战。分析了干扰条件下雷达的接收信干比,建立了干扰条件下雷达网对突防飞机的检测概率模型和突防飞机的生存概率模型,可为在干扰下对雷达网进行突防作战提供参考。     

一种分布式雷达网中的航迹关联方法

针对分布式雷达网中多航迹关联时间复杂度高的问题,提出了一种分布式多雷达区域航迹关联方法。在定义了方格坐标系的基础上,根据一定的划分准则,将整个目标区域分剖成若干子区域。在相邻子区域内进行关联性判断,而非相邻子区域内不进行关联性判断。通过典型的场景计算验证了该方法的可行性和有效性。     

基于理想点法的雷达网探测效能评估

雷达网的探测效能是决定雷达网空情信息保障能力的重要因素,也是雷达网部署决策的一个重要依据。为了评估不同雷达网的探测效能,分析了影响雷达网探测能力的主要因素,介绍了理想点法的基本原理和主要步骤,并依据理想点法建立了雷达网探测能力评价模型,最后通过实例分析证明了模型的可行性和科学性。     

一种体系作战雷达网络的数据融合

在体系作战方式中 ,雷达网络是获取战场情报的一种有效手段。处理浩大繁杂的情报 ,为指挥系统提供各种有用信息 ,是一件十分困难的事情。体系作战的效果 ,在很大程度上取决于对情报处理的有效性。在处理系统中 ,对雷达网络的情报采用数据融合的思路 ,根据其数据特征 ,把几种在数学上不能完全相关地描述的融合技术 ,进行布尔运算 ,用简单的硬件和完善的软件来实现海量情报的有效处理。结合一些研究成果 ,本文提出了一种适合雷达网络数据融合的方案。     

在对敌地面雷达网干扰决策中启发式算法的应用

在空中进攻作战中，为了有效降低对地面雷达网的探测能力，必须采取适当的电子干扰措施，其中很重要的一点是如何合理地分配干扰兵力。本文主要讨论在进攻目标和已方干扰兵力确定情况下，电子干扰兵力分配优化决策的启发式算法。     

防空雷达对空侦察任务区分模型

由于现代防空面临的空情极其复杂,反空袭一方如能根据来袭的空中目标情况,将防空雷达对空侦察任务进行合理的区分,会对防空作战产生积极的影响。文中首先分析了对空侦察防空雷达兵力需求问题,然后针对低空目标、干扰目标、隐身目标和ARM载机四类空中目标,给出了防空雷达对空侦察任务区分模型。该模型可为防空作战指挥决策提供科学依据。     

多机协同干扰组网雷达的资源调度方法

针对组网雷达频段宽、空间离散及自由度高而造成的干扰难度大的问题,本文提出一种多干扰机协同压制组网雷达系统的干扰波束和功率资源联合调度方法。首先,基于干扰信号模型以及组网雷达系统和随队支援干扰系统的几何位置关系建立敌方雷达回波信号模型;然后,结合压制干扰环境下敌方雷达回波信号模型,推导了组网雷达的目标检测概率,并将其作为性能指标以量化组网雷达的检测性能;最后,考虑到组网雷达与干扰机的工作频率匹配度给干扰资源分配带来的影响,建立并求解了带有干扰资源约束条件的干扰波束和功率联合优化问题。仿真结果表明,与干扰资源均匀分配方法相比,本文所提的干扰波束与功率资源联合调度方法能有效提升随队支援干扰系统的干扰性能,并降低组网雷达的检测性能。     

散度在雷达网目标检测数据融合中的应用

针对雷达组网系统提出一种基于检测数据统计知识条件下，利用散度对目标进行检测判决的方法。并进一步利用雷达固有发现概率和虚警概率对目标进行检测判决的算法进行检验。     

对空雷达情报网生存能力综合评估方法

基于（工作正常，完全失效）二态模式评估模型，提出了一种对空监视雷达网生存能力综合评估方法，即运用各功能单元的生存概率、经过一次对抗全过程后雷达网的探测空域覆盖保持率、情报处理能保持率、链路动态连通性函数四大要素对雷达网生存能力进行综合笥的定量描述。     

基于区间数的雷达任务分配预案生成MADM

雷达任务分配预案生成综合决策主要以满足作战需求为最大目标,同时还要考虑条件允许、使用合理及效能平均等多方面的要求。该文在区间数不确定多属性决策理论的基础上建立了雷达开关机的多属性决策模型,以区间数的形式综合考量决策指标权重及指标值,更多的保留了决策信息,使评价结果尽量真实可靠,并结合实例阐述了模型的具体应用。     

一种对抗雷达组网的干扰目标分配方法

为解决雷达组网带来的电子干扰效能下降的问题,构建多部干扰装备对抗多部雷达组网的干扰目标分配模型,结合雷达的探测概率系数和干扰装备的干扰效果系数构建目标函数。采用遗传算法,并对编码方式、适应度函数、初始种群、交叉、变异等要素进行优化改进。计算机仿真结果表明,干扰装备通过协同干扰将雷达组网探测系统的探测概率从99.05%压制到37.26%,验证了模型的可行性和算法的有效性。最终的分配结果满足干扰装备对目标的分配要求,为实现多部干扰装备对抗雷达组网干扰效能的提升提供了有效的干扰目标分配方法。     

多机协同探测相控阵雷达短时任务分配方法

针对多机协同探测中雷达资源合理配置问题,提出了一种相控阵雷达短时任务分配模型。首先,分别根据克拉美罗界和信号检测理论对机载相控阵雷达跟踪能力和搜索能力进行量化;接着,建立短时任务条件下工作时间最小的相控阵雷达管理优化函数。仿真结果表明,短时任务分配模型能够提升雷达的工作效能。     

雷达组网软件体系结构研究

借鉴美军C4ISR体系结构相关研究成果,简要介绍软件体系结构的开发方法和内容,针对雷达组网在预警探测领域的特点,给出雷达组网中的软件体系结构设计的基本思想。从作战视图、系统视图和技术视图三个方面描述雷达组网软件体系结构,包括软件体系结构框架、设计模式、软件构件与重用和模型评估等方面的内容,满足系统体系结构设计的需要。     

面向SoC任务分配的应用程序存储需求量分析方法

通过分析应用程序的存储需求量,辅助片上系统(System-on-Chip, SoC)任务分配进行数据存储与传输优化,是改善SoC性能的途径之一.目前,存储需求量分析方法的分析粒度单一、速度缓慢,不利于进行多粒度任务分配空间的高效探索.本文面向SoC任务分配,提出一种多粒度、快速存储需求量分析方法.该方法可进行多粒度的存储需求量分析,并针对多媒体程序,引入数组数据域划分技巧,大幅度减少了存储需求量的分析时间.     

多智能体系统中的任务分配蚁群优化算法

Task allocation is a key issue of agent cooperation mechanism in Multi-Agent Systems. The important features of an agent system such as the latency of the network infrastructure, dynamic topology, and node heterogeneity impose new challenges on the task allocation in Multi-Agent environments. Based on the traditional parallel computing task allocation method and Ant Colony Opti-mization (ACO), a novel task allocation method named Collection Path Ant Colony Optimization (CPACO) is proposed to achieve global optimization and reduce processing time. The existing problems of ACO are ana-lyzed; CPACO overcomes such problems by modifying the heuristic function and the up-date strategy in the Ant-Cycle Model and es-tablishing a three- dimensional path phero-mone storage space. The experimental results show that CPACO consumed only 10.3% of the time taken by the Global Search Algorithm and exhibited better performance than the Forward Optimal Heuristic Algorithm.