雷达网任务分配与调度的一种实现方法

为了提高雷达网的探测效能,提出了一种动态的雷达网目标分配及任务调度算法.该算法以雷达对任务的映射表为依据,采用紧急任务优先、任务完成时间优先、通用性最小优先和随机选择等原则来解决雷达之间的竞争,从而实现雷达对多目标的动态分配.最后给出了该算法的一种仿真实现方法.     

基于雷达探测概率的目标分配算法

目标分配是提高搜索雷达工作效率的一个重要方法，本丈从目标分配的几个必需要素分析着手，提出了一个基于雷达探测概率的搜索雷达网目标分配算法，实际使用表明，利用该算法产生的结果，较好地满足实际需要。     

基于自适应周期的雷达网目标分配方法

针对雷达网目标分配中常出现的计算量大、雷达切换频繁的问题,提出一种基于自适应周期的雷达网目标分配方法.首先从目标跟踪精度、雷达与目标可见窗口两方面研究了自适应周期设置方法;然后以系统效能最大和雷达切换频率最低为目标函数,构建了基于自适应周期的雷达网目标分配模型;最后采用单目标化解法和隐枚举法对此模型进行求解.仿真结果表明,相比传统的雷达网目标分配方法,该方法能够有效减少雷达切换频率和模型运行计算量,进而提升目标分配效率、避免资源浪费.     

一种雷达网反隐身雷达开关机模型

为了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，由隐身飞机的入侵方向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，建立了基于探测概率的雷达网开关机模型，并在各网格内选取主战雷达和助战雷达．在责任区内输入一条F-117A航迹进行仿真，结果表明该模型可以为指挥员实时指挥提供参考．     

错峰控制中多地区多目标限电分配的模糊群决策模型

采用层次分析与模糊集理论相结合的方法,对多地区之间的限电分配问题进行了探讨,建立了错峰控制中多地区多目标限电分配的模糊综合群决策模型。经实例研究,得到了满意结果。     

基于连接低干扰的无线Mesh网络信道分配算法研究

为合理地分配和利用无线信道资源,研究者们提出了许多关于多射频多信道无线Mesh网络的信道分配算法。该文针对无线Mesh网络的信道分配算法,以连接低干扰信道分配算法(CLICA)为基础,以提高网络容量(吞吐量)为目标提出了一种改进算法。该算法根据网络中各链路的干扰度来计算网络干扰度,通过减小网络的干扰度来提高网络吞吐量,以实现最小化网络干扰度的目标。构建信道分配的数学优化模型,通过NS2仿真验证比较改进前后算法的性能,求解出最优的信道分配。     

改进层次分析法在雷达网探测效能评估的应用

针对雷达网探测效能评估的特点，建立了雷达网系统总体探测效能评估指标体系，用模糊数学中的隶属函数求得单指标的效能值后，运用改进层次分析法对雷达网的探测效能进行加权综合评估．通过实例验证了该方法的正确性和实用性．     

多地区多目标防洪投资分配模糊群决策模型研究

采用层次分析与模糊集理论相结合的方法 ,对多地区之间的防洪资金分配问题进行了探讨 ,建立了多地区多目标防洪投资分配的模糊综合群决策模型 .经实例研究 ,得到了满意结果     

基于模糊推理的雷达网任务评估方法

为了准确、合理地分配雷达,对重点目标实施有效的保障,使雷达网总体性能达到最优,提出了一种对雷达网任务的优先级和性能指标进行评估的方法.该方法针对雷达网面临的探测、跟踪和识别任务,基于模糊推理技术,采用一个类似于人工决策的推理过程确定每个需要执行任务的优先级和性能指标,在此基础上实现雷达资源的合理分配.     

基于方案偏离度和偏差综合度的交互式多属性决策方法

本文提出了方案偏离度和方案偏差综合度的概念,基于该定义建立了求解多属性决策问题的单目标决策模型,最后给出了求解的步骤和实例分析。     

长航迹稳定跟踪的雷达功率分配算法

分布式组网雷达系统在处理跟踪任务时,低信噪比会导致目标检测概率小于1,进而可能导致目标航迹中断。为此,提出了一种长航迹稳定跟踪的分布式组网雷达功率分配算法,通过对雷达系统功率资源的优化配置,同时保证了航迹连续性与良好的系统跟踪性能。首先建立了分布式雷达回波信号及量测模型,然后推导了不确定性量测下的贝叶斯克拉美罗界(BCRLB),进而建立了功率分配问题数学模型。该优化问题中包含复杂非凸约束,为了对其进行高效求解,最后提出了一种基于凸优化的自约束功率分配(SCPA)算法。仿真结果表明,所提SCPA算法可以保证跟踪全阶段所有目标航迹不中断,并保持良好的跟踪性能。     

Adaptive Sampling for Near Space Hypersonic Gliding Target Tracking

For modern phased array radar systems, the adaptive control of the target revisiting time is important for efficient radar resource allocation, especially in maneuvering target tracking applications. This paper presents a novel interactive multiple model (IMM) algorithm optimized for tracking maneuvering near space hypersonic gliding vehicles (NSHGV) with a fast adaptive sampling control logic. The algorithm utilizes the model probabilities to dynamically adjust the revisit time corresponding to NSHGV maneuvers, thus achieving a balance between tracking accuracy and resource consumption. Simulation results on typical NSHGV targets show that the proposed algorithm improves tracking accuracy and resource allocation efficiency compared to other conventional multiple model algorithms.     

在线开放通信网络信道分配算法优化

针对传统的通信网络信道分配方法进行信道分配时存在信道分配不准确及效率低的问题,提出一种基于干扰度与链路优先级划分的通信网络信道分配方法.由Posisson分布模型建立通信网络节点流量模型,对链路流量及干扰进行评估,建立干扰模型计算出对应干扰程度等级,结合流量模型及干扰模型对分配的信道设计权重值,根据计算出的权值作为选取信道的依据,并根据优先级对网络信道进行分配.实验结果表明,相比传统的信道分配算法,采用改进算法进行信道分配吞吐量较高,信道分配精确度好,具有一定的优势.     

Dwell Scheduling Algorithm for Digital Array Radar

Aiming at the problem of resource allocation for digital array radar(DAR),a dwell scheduling algorithm is proposed in this paper.Firstly,the integrated priority of different radar tasks is designed,which ensures that the imaging tasks are scheduled without affecting the search and tracking tasks;Then,the optimal scheduling model of radar resource is established according to the constraints of pulse interleaving;Finally,a heuristic algorithm is used to solve the problem and a sparse-aperture cognitive ISAR imaging method is used to achieve partial precision tracking target imaging.Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can both improve the performance of the radar system,and generate satisfactory imaging results.     

Dwell Scheduling Algorithm for Digital Array Radar

Aiming at the problem of resource allocation for digital array radar(DAR),a dwell scheduling algorithm is proposed in this paper.Firstly,the integrated priority of different radar tasks is designed,which ensures that the imaging tasks are scheduled without affecting the search and tracking tasks;Then,the optimal scheduling model of radar resource is established according to the constraints of pulse interleaving;Finally,a heuristic algorithm is used to solve the problem and a sparseaperture cognitive ISAR imaging method is used to achieve partial precision tracking target imaging.Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can both improve the performance of the radar system,and generate satisfactory imaging results.     

基于量子粒子群的软件模糊可靠性分配模型

针对软件可靠性分配中存在多个优化目标的问题,提出了一种新的模糊多目标分配模型,并采用量子粒子群优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊目标进行处理,将优化后的量子粒子群算法用来求解软件模糊可靠性分配模型。实验结果验证了文章提出的软件模糊可靠性分配模型是有效的,多目标的Pareto最优解为可靠性和成本之间的决策提供了依据。     

改进链式多种群遗传算法的防空火力任务分配

为化解敌方空袭的威胁,提高中等规模防空火力任务分配问题的求解效率,提出一种性能优越的链式多种群遗传算法(CMPGA)。首先建立改进的防空火力任务分配模型,综合考虑目标威胁程度、可拦截性判断等因素。目标威胁程度考虑目标的高度、速度、射程以及相对距离等威胁因素。可拦截性判断考虑时间约束、空间约束和性能约束,并将其融入杀伤概率的计算中,以简化模型的约束条件。其次提出CMPGA算法求解中等规模防空火力的最优任务分配方案。算法中综合运用了种群重复个体的数量限制策略、适应度相近个体的交叉变异策略、陷入局部极值时部分较优解的删除策略、链式环中种群当前最优解的传递策略。算法充分利用多种群并行搜索的优点,加快收敛速度,持续保持种群多样性,避免陷入局部极值。在标准测试函数的仿真以及防空火力任务分配问题的应用中,通过与几种典型优化算法的对比分析,结果表明CMPGA算法的性能优势较大,能以较高的概率快速地搜寻到最优解,从而验证了该算法的有效性和优越性。     

Power allocation strategy for target tracking in asynchronous multistatic radar systems

A power allocation scheme for target tracking in asynchronous multistatic radar systems (MSRS) is proposed. An optimal centralized method for asynchronous target tracking is first introduced with the derivation of the Bayesian Cramer-Rao lower bound (BCRLB) on the target tracking mean square error (MSE). Then, the BCRLB is utilized as a criterion for the power allocation strategy. The resulting nonconvex optimization problem is solved by the integration of convex relaxation with the gradient projection algorithm. Simulation results demonstrate that equal allocation of the predetermined power budget is not necessarily the best choice and that the tracking accuracy can be greatly improved by the proposed power allocation algorithm.     

相控阵雷达搜索和跟踪资源博弈分配策略

为了解决搜索和跟踪（SAT）资源分配（RA）实时性的问题,提出博弈论视角下的资源分配策略. 建立搜索与跟踪的系统模型,将SATRA建模为非合作博弈问题,将模型中搜索子空域和跟踪多目标间的资源分配问题看作合作博弈关系,利用Shapley值完成相应资源的分配,给出纳什均衡求解的双目标优化模型;为了快速找到符合决策者偏好的分配解,将双目标优化模型通过动态加权的理想点法转化为单目标优化问题,提出并行混合遗传粒子群优化（PHGAPSO）算法求解上述优化问题最优分配方案,仿真验证了博弈分配策略的有效性和先进性以及混合算法性能的优越性. 在相同的条件下,与帕累托双目标优化方法进行对比. 实验结果表明,博弈论的方法具有更高的灵活性,平均搜索信噪比提高了1.02%,平均跟踪目标误差降低了1.55%.     

一种多目标与多基地雷达之间的博弈策略

针对多基地多输入多输出雷达与多目标之间的对抗博弈,研究了一种多基地雷达系统的功率分配与波束成形联合技术.在一个确定的信干噪比约束下,多基地雷达系统的主要目的是极小化自身发射总功率,并期望通过波束成形算法来抑制互雷达通道干扰,提升目标检测的准确性.基于雷达之间的策略非合作博弈,证明了博弈的纳什均衡解的存在性和唯一性.然后...