基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究，将干扰资源调度建模为多目标优化问题，以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型，利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿，以最优解集代替最优解，再根据战场实际情况选择最佳调度方案，使决策方案更加科学合理。实验结果表明，MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷，有较高的搜索效率，算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

基于卷积盲分离的强干扰下通信信号分离算法

针对目前通信辐射源个体识别算法在实际试验中由于各类干扰信号和多径衰落导致识别率较低的问题,提出一种用于识别算法前端的信号分离算法,可有效地减少其他电磁信号对于识别算法输入信号的影响,从而提高在复杂电磁环境中通信辐射源个体识别的正确识别率。该算法将灾变策略和搜索状态的自适应引入量子粒子群算法,通过对混合信号的联合对角化从截获的观测信号中提取出目标通信辐射源的有用信号。为了更加系统、直观地衡量算法的分离效果,提出分离熵来量化算法的整体性能。仿真结果表明,该分离算法可以把目标通信辐射源的有用信号从复杂电磁环境中提取出来,从而提高通信辐射源个体识别在复杂电磁环境中的正确识别率,具有较好的可行性和有效性。     

基于切片熵权的WHT多LFM信号识别方法

为提高在低信噪比与先验信息不足条件下对线性调频(LFM)信号识别能力,借鉴信息论中的熵权法改进WHT(Wigner-Hough Transform),提出了一种基于切片熵权的WHTE(Wigner-Hough Transform based on Entropy)算法。推导出LFM信号的WHT与对应特性,将WHT变换域内极半径和角度切片的熵值来转换为权重因子,进而对每个切片进行加权处理,采用双层权重以弱化噪声与干扰项的影响,并推导出LFM信号与高斯白噪声在WHT维度内不同假设条件下的概率密度分布函数,构建了对于LFM信号WHT后恒虚警检测的完备流程。通过理论分析与公式推导论证了算法的可行性,并与WHT、分数阶傅里叶变换与周期WHT算法的仿真对比,验证了算法的有效性,凸显WHTE算法能够在强噪声背景下与没有先验支撑时实现对LFM信号的良好检测。     

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。     

不同机载电子干扰条件下的飞机敏感性模型

对典型作战场景中雷达制导导弹威胁下的飞机敏感性进行了研究,分别从导弹发射和命中2个方面,建立了远距离支援干扰(SOJ)和自卫干扰(SPJ)条件下的飞机敏感性模型。首先分析了在典型电子对抗措施(ECM)和电子抗干扰措施(ECCM)条件下的雷达探测距离;其次提出了用于评价欺骗干扰的有效时间模型,结合典型制导律,建立了不同干扰条件下导弹命中分析的仿真模型;最后对不同干扰条件下的飞机敏感性进行了仿真实验。结果表明:电子干扰一定程度上能够降低非隐身战机的敏感性,但是对于低雷达散射截面(RCS)或者采用先进抗干扰措施的武器系统而言,电子干扰对飞机敏感性降低的作用有限甚至有害。研究结果对现役飞机通过电子干扰降低敏感性以及对在研飞机的敏感性设计具有一定的参考意义。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。     

基于方位多假设的单基线干涉仪定位方法

为了解决机载单站无源定位系统中一维单基线干涉仪测量相位差信息的模糊问题，改进仅利用相位差变化率定位方法，将模糊相位差作为有效的定位参数，提出一种基于方位多假设的单基线干涉仪定位方法。利用模糊相位差和相位差变化率初始化辐射源目标的可能距离方位信息，并通过高斯-扩展卡尔曼滤波（GS-EKF）算法解算辐射源目标位置。所提方法克服了仅利用相位差变化率定位受观测平台机动影响的缺陷，有效缩短了定位时间，同时不必考虑解相位模糊，定位性能均优于仅利用相位差或相位差变化率的定位方法，在实际工程运用中可以降低设备复杂度和成本。      

基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估方法

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时，侦察方无法获取敌方辐射源的所有信息，而逼近理想解排序（TOPSIS）法在处理“贫信息”问题时很难得到完美结果，而且其仅仅考虑指标之间的欧氏距离，无法反映各指标间的关联性。针对TOPSIS法存在的问题，将灰色关联分析（GRA）和TOPSIS法结合，提出一种基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型。在构建辐射源目标综合评价指标体系的基础上，运用博弈论（GT）思想将区间层次分析法（IAHP）所得主观权重和信息熵所得客观权重进行组合得到综合权重，能够较大程度减少单独赋权带来的信息损失。在基于GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型下，构建了关于战场态势的决策信息系统，通过与传统TOPSIS法进行对比仿真，验证了所提方法的有效性，有助于对辐射源进行更精细准确地排序。      

基于MDP的战机对抗导弹措施优化方法

对战机对抗导弹的措施优化问题进行了研究,将该问题归结为不确定条件下的序贯决策问题,提出了一种基于Markov决策过程(MDP)的导弹对抗措施优化方法。首先,该方法根据作战过程将作战阶段分为不同的状态,将电子对抗措施(ECM)和战术机动作为可供战机选择的行动;然后,通过不同战术行动下状态之间的转移概率来反映行动的不确定性,以雷达搜索状态和导弹命中状态的期望值来表征不同策略下的飞机生存力;最后,通过建立Markov决策模型得到飞机生存力最大时各个状态对应的最佳行动。仿真结果表明:飞机生存力随着时间推移而逐渐降低;不同策略下飞机的生存力不同,基于MDP的策略可以有效提高飞机的生存力;单步优化措施不能提高战机的生存力,必须考虑长期状态转移的影响。     

基于粗糙集-信息熵的辐射源威胁评估方法

为满足复杂电磁环境下战机对辐射源威胁等级判定算法的需求,将粗糙集理论引入对雷达辐射源威胁评估中,并结合信息熵理论构建一套完备的计算威胁度量值的数据处理模型,实现对辐射源威胁程度的定量表示,直观地评估辐射源的威胁程度。经典粗糙集理论难以应对在没有决策信息条件下的决策问题,采用信息熵的方法求取最大权重属性替代决策属性,拓展粗糙集的适用范围。模型直接基于数据驱动得到辐射源的威胁度量值,易于实现并具备良好的时效性,减少系统对先验信息的要求与主观赋值带来的影响。仿真结果表明,该方法可以快速、准确地实现对辐射源威胁的评估。