一种舰载相控阵制导雷达驻留时间动态调度算法

为了解决舰载相控阵雷达的实时驻留问题,提出了一种新的相控阵雷达驻留时间调度算法。依据工作方式优先级和目标信噪比来设计调度准则。首先分析了构建舰载相控阵雷达模型所需要的各种理论模型,包括自由空间目标回波功率、干扰模型、目标检测模型。在此基础上,提出了雷达时间动态调度算法机制。最后根据建立的舰载多功能相控阵雷达模型分析驻留时间分配,目标信噪比检测的效能,仿真结果表明了该算法的合理性和有效性。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

基于非精确计算的空间探测相控阵雷达任务规划算法

针对空间探测相控阵雷达系统,提出了一种新的基于非精确计算模型的观测任务规划算法。首先,建立了目标观测的实时任务模型,并分析了观测任务所占用传感器的资源;其次,基于非精确计算模型,提出一种多任务并行的实时容错调度算法来解决观测任务规划问题,该算法综合考虑相控阵雷达的搜索任务与跟踪任务,来进行系统资源的分配。对于跟踪任务,算法结合目标的过境时间以及当前系统的负载情况,以此来确定雷达对该目标的观测时间段;最后给出了算法的评估方法。利用2886个低轨空间目标进行仿真验证,结果表明,基于非精确计算模型的任务规划算法,可显著提高系统调度成功率以及时间资源利用率．比传统方法更稳健。     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

一种基于先期毁伤准则的防空火力优化分配

针对防空火力分配中,在火力资源相对充足的情况下采用带资源约束的最大毁伤准则进行火力分配容易贻误战机的问题,提出了一种基于先期毁伤准则的防空火力分配新模型。该模型的思想是保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先分配威胁度大的目标,并且利用目标到火力单元的飞临时间信息,选择尽量少的火力单元尽早毁伤目标;在毁伤目标的同时兼顾了火力资源的消耗情况和毁伤的时机,达到了以期望毁伤概率、较少火力资源尽早毁伤目标的目的。在此基础上,提出采用混沌和离散粒子群混合优化(CDPSO)算法求解防空火力分配问题,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部极值。通过仿真验证了新模型的优点以及所提混合优化算法的有效性和优越性。     

一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法

认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知（CS）RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。     

飞机除冰资源申请过程航空公司的博弈研究

以博弈论方法为分析工具,分析飞机除冰资源申请过程航空公司的博弈行为及其经济绩效。以航空公司合作组织中各博弈方的资源转让策略为研究对象,引入了合作博弈思想和违约惩罚机制,讨论航空公司合作组织的最优稳定策略,设计了基于Agent效用的成员协商算法;最后,运用协商算法结合Shapley值解分析的方法对除冰费用分摊的的合理性进行仿真,结果对比显示,此方法实现了分配的公平和有效。     

基于改进A-Star算法的隐身无人机快速突防航路规划

针对现代战争中隐身无人机（UAV）在高严密的组网雷达防御体系下的生存及突防问题,提出了基于改进A-Star算法的隐身无人机战区突防航路规划技术。首先对隐身无人机突防过程进行了分析建模,分别建立了隐身无人机的运动学模型、动态雷达散射截面特性和组网雷达探测概率的计算模型。然后针对传统算法在解决隐身突防问题时的不足,充分考虑所规划航路时的快速性和安全性要求,设计了改进A-Star算法。在算法中引入了多层变步长搜索策略和无人机的姿态角信息,结合秩K融合准则,通过每段航迹上隐身无人机被组网雷达系统的发现概率来判断新航迹点的可行性。仿真结果表明,改进A-Star算法能够在复杂的组网雷达系统下快速生成更优的战区突防航路,具有一定的应用价值。     

基于组合拍卖的协同多目标攻击空战决策算法

 针对多战机通过数据链共享信息、协同作战中的多目标分配问题,提出一种基于组合拍卖的协同多目标分配算法。改进并扩展了组合拍卖CABOB算法,重新设计了投标元组格式,增设了投标底价和任务上限对投标人的任务完成能力进行预审核,完善了算法的实用性;采用动态价格进行投标排序将算法扩展为非0-1投标,解决因不能共享投标而无法协同攻击的问题;在此基础上,设计了新的期望贡献值上界的计算方法,改进了启发式剪枝规则,加快算法计算过程。仿真实验表明,所提算法与现有的几种算法相比在求解质量、稳定性和可扩展性上都有明显提高。     

基于马尔科夫链的单站SAR海面场景宽幅高分成像算法

针对单站合成孔径雷达(SAR)实现海面场景高分辨率宽测绘带(HRWS)成像问题,结合海面目标相对整个场景的稀疏特性,提出了一种基于马尔科夫链的单站SAR宽幅高分成像算法。算法将宽幅的海面场景分为不同子测绘带,首先发射少量脉冲对各子测绘带进行距离向成像,利用距离向成像结果获取场景内感兴趣目标的数量信息。然后计算雷达波束指向的马尔科夫状态转移概率,并按此概率控制雷达对不同测绘带进行扫描。获得不同测绘带的稀疏子孔径后进行压缩感知成像。提出的算法可以在相同合成孔径时间内实现多个测绘带的宽幅高分成像,最后的仿真实验验证了所提算法的有效性。