基于启发式自适应离散差分进化算法的多UCAV协同干扰空战决策

 研究了多无人作战飞机(UCAV)协同干扰空战决策(MUCJAD)问题,在干扰效能评估指标量化方法的基础上为该问题建立了优化模型。为有效求解该模型,提出一种启发式自适应离散差分进化(H-SDDE)算法。在H-SDDE算法中,设计了包含4种候选解产生策略的候选策略池,引入了候选解产生策略及其参数的自适应学习过程。此外,结合实际问题为算法设计了基于威胁度的扩展型整数编码方案、基于威胁度的启发式个体调整操作、基于约束满足的个体修复操作。在12个测试实例上进行了仿真验证,结果表明,H-SDDE算法与其他同类算法相比在求解质量和求解速度上具有明显优势,能够更好地发挥多UCAV协同干扰整体效果。     

对雷达区域增强技术的干扰及其效能评估

首先介绍了基于旋转电扫天线的区域增强技术的工作原理,并研究了灵巧噪声干扰的基本原理;然后利用噪声和雷达信号卷积调制产生干扰波形,从理论和仿真两方面验证了干扰的有效性和可行性;最后分析了压制干扰条件下,干扰机对雷达区域增强技术的干扰效果.