基于IFS和IPSO算法的干扰资源分配方法

针对多干扰系统同时干扰多部雷达的干扰资源分配问题,提出一种基于直觉模糊集(IFS)和改进粒子群优化(IPSO)算法相结合的干扰资源分配方法。利用己方无源探测系统获得的敌方雷达参数,根据IFS理论得到敌方雷达的威胁系数;整合数据库中战场的己方干扰系统与敌方雷达系统信息,从空域、频域、极化方式和干扰样式4个方面定义了匹配度,表示己方干扰系统对敌方雷达系统的干扰效率,得到匹配度矩阵,结合敌方雷达威胁系数建立干扰目标函数;提出一种自适应调整权重、异步变化学习因子、针对离散问题的IPSO算法,并引入补偿粒子进行盲区搜索,求解出最佳干扰决策。仿真表明,本文提出的干扰资源分配方法相较于传统算法最优解正确率更高,且实时性更好。