雷达干扰智能决策资源分配的一种快速算法

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多策略雷达干扰资源分配方法研究

多策略雷达干扰资源分配方法研究在现代战争中，雷达技术的发展使得雷达干扰成为军事作战中一种重要的战术手段。

雷达干扰资源分配方法是指在雷达干扰过程中，合理分配干扰资源以最大程度地干扰敌方雷达系统的方法。

本文将从多策略雷达干扰资源分配方法的研究背景、研究内容、研究方法等方面进行探讨。

首先，多策略雷达干扰资源分配方法的研究背景。

雷达系统在作战中起着至关重要的作用，可以提供敌方目标的识别、定位和追踪等关键信息。

因此，干扰敌方雷达系统成为一种必要手段。

然而，传统的单一策略干扰方法容易被敌方雷达系统所识别，并且对于不同的目标和环境条件效果参差不齐。

因此，多策略雷达干扰资源分配方法的研究势在必行。

其次，多策略雷达干扰资源分配方法的研究内容。

多策略雷达干扰资源分配方法研究的关键问题包括：1）如何确定合适的干扰策略，包括频率扫描、脉冲复制、脉冲冲击、频率多普勒等；2）如何确定干扰资源的合适分配比例，包括干扰发射功率、干扰波束宽度、干扰波形等；3）如何评估干扰效果，包括干扰目标的定位精度、雷达系统的识别能力等。

最后，多策略雷达干扰资源分配方法的研究方法。

多策略雷达干扰资源分配方法的研究方法包括：1）理论分析方法，通过对雷达干扰相关的理论模型和算法进行分析，为多策略干扰资源分配方法的设计提供理论依据；2）仿真实验方法，通过建立相应的仿真模型，对不同策略的干扰资源分配方案进行仿真实验，评估干扰效果；3）实际测试方法，通过在实际雷达系统中进行测试，验证多策略干扰资源分配方法的实际效果。

综上所述，多策略雷达干扰资源分配方法的研究对于提高雷达干扰效果，增强作战能力具有重要的意义。

通过对多种干扰策略的灵活组合和干扰资源的合理分配，可以有效地干扰敌方雷达系统，干扰敌方的目标识别和追踪能力，达到战术目的。

未来的研究可以进一步发展多策略雷达干扰资源分配方法，探索更加高效和适应各种作战环境的干扰方案，为军事作战提供更有力的支持。

多策略雷达干扰资源分配方法

CATALOGUE目录•引言•雷达系统概述•干扰资源分配策略•资源分配算法实现•实验与分析•结论与展望030102研究背景与意义目前，针对雷达干扰资源分配的研究主要集中在单一天线或少量天线上。

然而，在实际应用中，由于雷达系统的复杂性和不确定性，单一天线或少量天线的干扰资源分配方法往往无法满足需求。

因此，需要研究适用于多天线雷达系统的干扰资源分配方法，以提高雷达系统的整体性能。

010203研究现状与问题01研究内容02研究方法03具体研究步骤包括研究内容与方法雷达系统工作原理雷达系统组成雷达工作频段0302011发射信号信号处理数据处理控制指令探测距离精度分辨率抗干扰能力01030204雷达系统性能指标基于博弈论的分配策略纳什均衡策略合作博弈策略拍卖理论策略线性规划方法通过设定目标函数和约束条件，寻找最优解。

动态规划方法通过状态转移方程，寻找最优解。

强化学习算法通过与环境的交互，学习最优策略。

030201通过训练，学习干扰资源的分配策略。

神经网络算法通过二分类，将干扰资源分配给关键目标或者非目标。

支持向量机算法通过树的构建，寻找干扰资源的最优分配路径。

决策树算法基于博弈论的算法实现纳什均衡01动态博弈02零和博弈03动态规划整数规划神经网络支持向量机遗传算法在一个复杂环境中，雷达系统需要应对各种干扰，包括固定和移动的干扰源。

场景描述构建了一个多策略雷达干扰资源分配模系统模型根据实际情况，设定了不同的干扰源实验参数010203实验场景与设置实验结果与分析结果比较与讨论比较对象讨论内容比较方法1 2 3雷达干扰资源分配策略的有效性策略适应性的重要联合优化效果研究结论研究不足与展望简化模型与实际差距未考虑动态变化多目标优化问题。

(战略管理)多策略雷达干扰资源分配方法研究

（战略管理）多策略雷达干扰资源分配方法研究多策略雷达干扰资源分配方法研究1.1引言1.1.1研究背景和意义在现代高科技战争条件下，电子战继海陆空三维战争之后发展成为第四维战争，电子对抗是取得制天权、制空权、制海权和战场主动权的基础和先决条件，己成为现代战争的重要组成部分，电子对抗装备是否正确使用和调度，对整个战局起着重要的作用。

雷达对抗是电子战的重要组成部分，它是以雷达为主要作战对象，通过电子侦察获取敌方雷达、携带雷达的武器平台和雷达制导武器系统的技术参数及军事部署情报，并利用电子干扰、电子欺骗和电子攻击等软、硬杀伤手段，削弱、破坏敌方雷达的作战效能而进行的电子斗争。

雷达是对远距离目标进行无线电探测、定位、测轨和识别的电子系统，是迄今为止最为有效的远程电子探测设备之一。

它根据雷达目标对电磁波的散射来判定目标的存在，并确定目标的空间位置[1]。

雷达具有极广泛的用途，是重要的信息战装备，具有全天候、远距离、大面积监视能力，这使它在信息获取中具有关键的作用。

破坏敌方雷达的有效使用，就可造成敌方雷达迷盲、武器失控、指挥和控制失效、战斗力丧失。

经过第二次世界大战及战后几场局部战争的考验和近代雷达对抗技术发展的推动，雷达对抗己成为当代电子战和军事电子领域中发展最为活跃的技术领域之一。

1.1.1.1问题提出在现代战争中，电子对抗战场环境复杂多变，我们所面对的敌方雷达目标往往有很多个，在同一时间需要干扰的雷达目标也有几个甚至几十个，而我方可用的干扰资源往往也有几个到几十个，但一般是很有限的。

那么如何合理充分地利用干扰资源，让既有的干扰资源获取更大的作战效益，就成了战场指挥员所面临的棘手问题。

很多情况下，指挥员都是凭自己的经验来分配干扰任务，但是当敌方雷达数量很多，或者战场环境很复杂时，这种经验手动分配可能会带来严重的后果。

雷达干扰资源分配是指在雷达侦察的基础上，针对敌方雷达的数量、威胁程度、威胁时间，结合我方现有的干扰资源以及战术要求，运用各种干扰资源分配技术，对干扰资源进行任务分配的过程[2]。

多策略雷达干扰资源分配方法

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强化学习算法是一种通过试错学习的算法，智能体在环境中通过不断试错进行学习，以寻找最优策略。
强化学习算法的特点
强化学习算法强调的是通过在环境中进行试错来学习最优策略，而不是通过静态的规则或者先验知识来制定策略。
强化学习算法的基本组成
强化学习算法通常由四个部分组成，包括环境、智能体、奖励函数和策略。
问题建模
将雷达干扰资源分配问题转化为优化问题，通过定义目标函数和约束条件，建立数学模型
。
编码方式
采用二进制编码或实数编码方式，将问题解空间映射到编码空间，便于后续的遗传操作。
适应度函数
根据目标函数定义适应度函数，用于评估每个个体的适应度，指导算法向更优解的方向进化。
遗传操作
包括选择、交叉和变异等操作，通过不断迭代更新种群，逐
算法复杂度与优化方法
基于动态规划的干扰资源分配策略的算法复杂度通常较高，因为需要求解的子问题数量随着状态变量的增加而增加。
针对算法复杂度的问题，可以采用一些优化方法来降低算法的计算量，如状态压缩、近似动态规划等。
CHAPTER 04
基于强化学习的干扰资源分配
强化学习算法简介
强化学习算法的基本思想
干扰资源分配策略
为了实现有效的干扰，需要制定合理的干扰资源分配策略。这些策略包括根据目标距离、速度、反射面积等因素进行资源分配，以及根据不同情况采用不同的干扰方式等。
CHAPTER 03
基于动态规划的干扰资源分配
动态规划算法简介
动态规划是一种优化技术，可以将问题分解为子问题，并从子问题的最优解推导出原问题的最优解。
雷达工作原理
雷达通过发射电磁波，这些电磁波在遇到目标时会反射回来，反射回来的电磁波被雷达接收机接收并处理，从而实现对目标的探测、定位和跟踪。

雷达资源分配与目标跟踪算法研究

雷达资源分配与目标跟踪算法研究雷达资源分配与目标跟踪算法研究摘要：雷达是现代军事和民用领域中重要的传感器之一，广泛应用于空中、海上和地面目标的监测与识别。

为了有效利用雷达资源并提高目标跟踪的准确性和可靠性，本文对雷达资源分配与目标跟踪算法进行了研究与探讨。

首先，介绍了雷达资源分配的背景和意义。

然后，针对不同场景提出了不同的资源分配策略，并对其进行了比较和分析。

接着，讨论了常用的目标跟踪算法，并对其优缺点进行了讨论。

最后，通过实验验证了采用不同资源分配策略和目标跟踪算法的性能，为实际应用提供了参考。

1. 引言雷达资源分配和目标跟踪是现代雷达系统中的重要课题。

传统上，雷达系统通常将所有的资源平均分配给不同的任务，这会导致一些任务的效果不佳，造成资源的浪费。

而目标跟踪是指在雷达系统中通过连续观测和跟踪目标，实现目标位置、速度和航向等参数的估计。

目标跟踪的准确性和可靠性直接影响到雷达系统的性能。

2. 雷达资源分配策略2.1 静态分配策略静态分配策略是指在设定任务前，根据任务的需求和雷达系统的性能，将雷达资源分配给不同的任务。

常见的静态分配策略有等权分配、优先级分配和随机分配等。

等权分配是将资源均匀分配给不同的任务，优先级分配是根据任务的重要性和紧急程度给予不同的优先级，随机分配是随机将资源分配给不同的任务。

静态分配策略简单并易于实现，但由于任务的需求可能会发生变化，静态分配策略无法适应动态的环境。

2.2 动态分配策略动态分配策略是指在任务执行过程中根据任务的实时需求和环境的变化，动态地将雷达资源分配给不同的任务。

常见的动态分配策略有基于信息熵的分配、基于遗传算法的分配和基于强化学习的分配等。

基于信息熵的分配通过计算任务之间的信息熵来量化任务的优先级，从而实现资源的动态分配。

基于遗传算法的分配则通过模拟自然选择和进化过程，根据任务的适应度来优化资源的分配。

基于强化学习的分配则通过建立资源分配的马尔可夫决策过程，学习最优的资源分配策略。

基于预测模板的雷达资源自适应调度管理算法

基于预测模板的雷达资源自适应调度管理算法
雷达资源的自适应调度管理算法是一种能够根据雷达资源的实际使用情况，智能地调度资源并进行优化分配的算法。

该算法可以根据具体预测模板，对雷达资源进行自适应调度，提高雷达资源的利用率和性能。

1. 数据采集和预处理：需要对雷达资源进行数据采集，并对采集到的数据进行预处理。

这一步骤是为了获取雷达资源的实时状态信息，如资源的利用率、负载情况等。

2. 预测模板的生成：根据采集到的数据，可以通过建立预测模型来预测未来一段时间内雷达资源的需求情况。

预测模板可以使用各种机器学习算法，如时间序列分析、神经网络等。

3. 资源调度策略生成：根据预测模板，可以生成相应的资源调度策略。

资源调度策略可以根据实际需求进行优化，如在高负载时优先分配资源给重要任务，或根据预测结果提前分配资源等。

4. 调度执行和评估：根据资源调度策略，执行相应的资源调度操作，并对调度结果进行评估。

评估指标可以包括雷达资源的利用率、任务完成时间、能耗等。

1. 资源利用率提高：通过预测模板生成合理的资源调度策略，可以根据实际需求灵活分配雷达资源，提高资源利用率。

2. 任务完成时间缩短：通过预测未来雷达资源的需求情况，可以提前分配资源给重要任务，从而缩短任务的完成时间。

3. 能耗降低：通过合理调度和分配资源，可以避免资源的闲置和浪费，降低雷达系统的能耗。

雷达干扰资源优化分配模型和算法研究

ｐｒｏｖｉｄｅｄｂｙｔｈｅｍｅｔｈｏｄｈａｓａｃｅｒｔａｉｎｅｆｆｅｃｔｏｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒｒａｄａｒｊａｍｍｉｎｇ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｊａｍｍｉｎｇ；Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｒａｄａｒ
ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂａｓｅｄｏｎｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｊａｍｍｅｒｐｏｗｅｒｗｈｉｃｈｃｏａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｎｅｅｄｓｏｆａｃｔｕａｌｃｏｍｂａｔｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅｔｒａ－ｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｌｏｗｗｈｅｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｉｎｃｒｅａｓｅ．ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅＧＡａｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｂｉｌｉｔｙｏｆＧＳＡ，ａＳＡｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅＧＡ．ＴｈｅｎｅｘｔｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙｅａｃｈｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙＳＡ，ａｎｄｃｏｏｌｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎｂｅｆｏｒｅｔｈｅｅｎｄｏｆｅａｃｈｉｔｅｒａｔｉｏｎｏｐｅｒ－ａｔｉｏｎｅｎｓｕｒｅｓｔｈａｔｔｈｅＧＡａｎｄＳＡｈａｖｅｔｈｅｓａｍｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｓｐｅｅｄｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＳＡ，ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｂｅｔｔｅｒｓｅａｒｃｈｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｓｐｅｅｄａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ

认知雷达中的资源分配算法研究

认知雷达中的资源分配算法研究认知雷达中的资源分配算法研究概述随着无线通信技术的迅速发展，对频谱资源的需求越来越大。

然而，传统的频谱资源分配方式无法满足日益增长的通信需求。

因此，诞生了认知雷达技术，它通过利用射频频谱空闲时间实现对频谱资源的共享与利用，大大提高了频谱的利用效率。

在认知雷达系统中，资源分配算法起着至关重要的作用，直接影响系统的性能和效率。

认知雷达中的资源分配问题认知雷达将整个频谱划分为多个子载波，使得多个雷达可以同时使用频谱资源。

而在这些雷达中，如何公平合理地分配频谱资源成为一个关键问题。

资源分配算法需要满足以下需求： 1. 高效性：算法需要在短时间内快速分配频谱资源，以满足雷达系统的实时通信需求。

2. 公平性：算法需要保证所有雷达能够公平地获得频谱资源，避免某一雷达长期占用频谱资源，导致其他雷达无法正常工作。

3. 适应性：算法需要能够适应不同的雷达工作状态和网络拓扑结构，以满足不同实际场景的需求。

常见的资源分配算法1. 贪心算法贪心算法是一种常用的资源分配算法。

它以每一步的局部最优解为基础，通过不断做出局部最优选择来构建全局最优解。

在认知雷达系统中，贪心算法通常采用以下步骤进行资源分配：步骤1：初始化所有雷达的频谱资源需求和可用频谱资源。

步骤2：按照雷达对频谱资源的需求进行排序。

步骤3：依次遍历所有雷达，为其分配可用频谱资源，直至资源分配完毕。

贪心算法具有简单易实现、计算复杂度低的优点。

然而，由于其只关注局部最优解，可能导致全局解的不优。

2. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的启发式算法。

它引入了禁忌表的概念，以避免算法陷入局部最优解。

禁忌搜索算法在认知雷达系统中的资源分配中经常使用，具体步骤如下：步骤1：初始化禁忌表和初始解。

步骤2：通过局部搜索策略生成新解。

步骤3：根据禁忌表判断新解是否被禁忌，若符合条件则接受新解。

步骤4：更新禁忌表，移除决策历史的旧解。

步骤5：重复步骤2-步骤4，直至达到停止条件。

雷达抗干扰决策技术

6科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N高新技术1 雷达干扰决策技术的决策原则雷达干扰决策技术的决策原则有两种,一种是一对一原则,这种原则是指在整个过程中,对每一步雷达只分配一部干扰机。

在干扰资源较紧张的情况下,干扰任务分配根据一对一原则来进行,可以尽可能多的干扰敌方雷达,这种原则也具有不足之处,其它对每一部雷达的干扰不能保证其有效性。

另一种是多对一原则,这种原则是指在整个过程中,每一部雷达可分配多部干扰机。

干扰任务分配采用这种原则,其主要目的就是为了抓住主要矛盾,从而重点干扰敌方威胁程度大的雷达,这种原则也具有不足之处,即当我方干扰机数量不够时,或者敌方雷达数量很多时,漏干扰很容易造成。

2 雷达干扰决策算法雷达干扰决策算法主要有基于0-1规划的雷达干扰决策算法、基于多级优化动态的雷达抗干扰决策算法、基于布尔操作法的雷达抗干扰决策算法。

无论是从运算复杂度还是从算法有效性来看,第一种算法更适用于雷达抗干扰的决策算法。

因此,本文主要对基于0-1规划的雷达干扰决策算法进行分析。

2.10-1规划模型分析这种规划的决策变量仅取值0或1。

雷达干扰决策问题可以看作是一个最优指派问题,任务分配变量定义为:种干扰措施种抗干扰措施抗第，不分配第种干扰措施种抗干扰措施抗第分配第k i k i x ik 0,1 (1)由于雷达具备的干扰措施种类大于等于干扰类型,对若干干扰措施进行补充,确保抗干扰措施种类等于干扰措施种类,且坑干扰措施对这些干扰措施的抗干扰效能为0。

因此,满足以下的0-1规划是最佳的抗干扰决策方案的基础。

)max(11M i Mk ik ik total x b B (2)M k i x M i x M k x t S ik Mk ik Mi ik ,,2,1,01,,2,1,1,,2,1,1..11 ，或 (3)对上述问题,采用匈牙利法进行求解,该方法求解过程分为2步:第一步,系数矩阵的每行元素与该行的最小元素相减,然后让所得系统矩阵的每列元素与该列的最小元素相减。

多策略雷达干扰资源分配方法研究

基于多智能体协同的雷达干扰资源分配算法
概述
多智能体协同的雷达干扰资源分配算法将复杂的雷达干扰任务划分为多个子任务，并利用多个智能体（或无人机）协同完成这些子任务，实现更高效的雷达干扰资源利用。
基于多智能体协同的雷达干扰资源分配算法设计
通过合理地设计智能体的通信拓扑结构、任务分配方式、智能体的运动轨迹等，实现多智能体的协同干扰。
雷达干扰资源分配的重要性
02
雷达干扰资源分配的优劣直接影响到干扰的效果，合理的资源
分配可以提高干扰的效果和降低干扰的成本。
多策略雷达干扰资源分配的必要性
03
单一的干扰策略往往难以应对多种类型的雷达系统，因此需要
研究多策略雷达干扰资源分配方法。
研究现状与发展趋势
研究现状
目前和基于博弈论的资源分配等方面。
基于混合智能的雷达干扰资源分配算法
将多种智能算法结合起来，利用各自的优势，得到更好的雷达干扰资源分配效果。
基于优化理论的雷达干扰资源分配算法
线性规划法
将雷达干扰资源分配问题转化为一个线性规划问题，通过求解该线性规划问题，得到最优的雷达干扰资源分配方案。
动态规划法
将雷达干扰资源分配问题转化为一个动态规划问题，通过求解该动态规划问题，得到最优的雷达干扰资源分配方案。
贪心算法
通过贪心策略逐步求解雷达干扰资源分配问题，最终得到一个近似最优的雷达干扰资源分配方案。
基于强化学习的雷达干扰资源分配算法
蒙特卡罗强化学习
利用蒙特卡罗方法模拟雷达干扰资源分配问题的状态转移过程，基于该模拟得到经验样本，利用强化学习算法学习最优的雷达干扰资源分配策略。
深度强化学习
利用深度神经网络模型，将雷达干扰资源分配问题转化为一个深度强化学习问题，通过训练该深度神经网络模型，得到最优的雷达干扰资源分配策略。

雷达干扰资源一对多分配方法

ｊｍｍｅｏｍｕｔ—ａａａｒｔｌｉｒｄｒ
引言
雷达干扰资源分配是指在雷达侦察的基础上，针对敌雷达目标的数量、胁等级、威威胁时间，合结
我方现有的干扰资源以及战术要求，用各种干扰运
基于一对一原则和多对一原则的，即对一部雷达分配一部或多部干扰机。比较典型的有智能雷达干扰决策支持系统Ｌ针对干扰资源与雷达数量的关系分ｌ别提出的三种分配算法：于一对一原则的多级优基
ＧＵｏａ — ｉＹＵＡＮｅ— ｉＨＵＡＮＧｉ —ａＸｉｏｙ，Ｗｉｗｅ，Ｊｎｃｉ
（ｃｏｌｏｎｏｍａｉｎｓｍｎｎｇｍｅｔＮａｉｎｌＵｎｖｒｉｆｆｎｅＴｅｈｏｏｙ，ａｇｈ１０３，ｈｎ）ＳｈｏｆＩｆｒｔｔａｄＭａａｅｎ，ｔａｉｅｓｔｏＤｅｅｓｃｎｌｇＣｈｎｓａ４０７Ｃｉａｏｅｏｙ
了目标雷达分群思想，建立了一种新的基于一对多策略的雷达干扰资源分配模型，过对目标雷达群的一对一分配实现对并通单部雷达的一对多分配。最后，该模型中一些关键性问题进行了探讨，任务整合、任务参数确定、务优先级排序、对如新任干扰机位置部署以及单目标雷达群干扰效益评估等。关键词：雷达干扰资源分配，目标雷达分群，务整合，对多任一

多平台雷达有源干扰资源分配算法

究的重要内容。根据编队电子对抗作战特点，由各平台自己构建干扰效益矩阵比指挥平台构建更加
成，为发挥编队整体雷达干扰资源的作战能力，研究多平台雷达干扰资源分配问题意义重大。目前，
许多文献在雷达干扰资源分配算法上展开了研究，
引言
雷达有源干扰资源是电子进攻资源的重要组
配问题；
② 多平台电子进攻资源分配模块通常作为编队电子对抗实时决策支持系统的重要组成，算法在能够取得“ 最优” 的同时，应该确保实时ｆ生要求； ③ 干扰效益矩阵构建方式是资源分配问题研
合理可行，同时，也决定了分布式算法比集中式算法更加符合算法实际应用环境的要求。基于上述分析，本文提出基于分布协同拍卖的
多平台雷达有源干扰资源分配算法。
度展开研究，缺乏对现代电子战装备特点或者算法具体应用环境的分析，主要表现在： ①现代干扰机都具备多目标干扰能力，即一部干扰机同时干扰多部雷达的能力，因此，算法最好应该可以直接解决 “ 多对多” 的分配问题，即多部干扰机干扰部雷达，一部干扰机干扰多部雷达的分
如，有的利用０１规划 … 、动态规划［］研究一部干
扰机干扰一部雷达的分配问题，即“ 一对一” 分配问题；有的利用遗传算法研究多部干扰机干扰一部雷达的分配问题［，即“ 多对一 ” 的分配问题。上述分

基于ＰＯＭＤＰ模型的智能雷达干扰决策方法

第４５卷　第９期２０２３年９月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５　Ｎｏ．９Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１５０６Ｘ（２０２３）０９２７５５０６　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０１０４；修回日期：２０２２０３２１；网络优先出版日期：２０２２０６１３。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２０６１３．１５４４．０４４．ｈｔｍｌ基金项目：中国博士后基金（２０１５Ｍ５７２６９４，２０１６Ｔ９０９７９）资助课题通讯作者．引用格式：冯路为，刘松涛，徐华志．基于ＰＯＭＤＰ模型的智能雷达干扰决策方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（９）：２７５５２７６０．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＦＥＮＧＬＷ，ＬＩＵＳＴ，ＸＵＨＺ．ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒａｄａｒｊａｍｍｉｎｇｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＰＯＭＤＰｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（９）：２７５５２７６０．基于犘犗犕犇犘模型的智能雷达干扰决策方法冯路为，刘松涛，徐华志（海军大连舰艇学院信息系统系，辽宁大连１１６０１８）摘　要：为了有效提高复杂电磁环境下对非合作方工作模式未知的智能雷达的干扰效率和准确率，提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程（ｐａｒｔｉａｌｌｙｏｂｓｅｒｖａｂｌｅＭａｒｋｏｖｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ＰＯＭＤＰ）的干扰决策方法。

首先，根据智能雷达的工作特点构建了智能雷达对抗系统的ＰＯＭＤＰ模型，采用非参数的、基于样本的信念分布反映智能体对环境的认知，并利用贝叶斯滤波更新智能体对环境的信念。

然后，以信息熵作为评估准则，令干扰机选择信息熵最大的干扰样式不断尝试。

雷达干扰资源优化分配模型和算法研究

雷达干扰资源优化分配模型和算法研究
刘陈;刘以安;薛松
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2016(033)005
【摘要】针对敌方多目标雷达,如何合理有效的分配干扰资源,取得最佳干扰效益的问题,建立干扰资源优化分配模型.考虑到实际作战环境下的约束条件和干扰需求,对于约束条件增多时,传统算法求解速度慢.因此,提出一种将模拟退火算法应用到遗传算法中,以提高遗传算法局部搜索性能,增强遗传算法进化能力的遗传模拟退火算法.在每次进化产生下一代种群个体需经过模拟退火算法改进,并在每次迭代结束之前进行降温操作保证遗传算法和模拟退火算法具有相同的收敛方向和速度.仿真结果表明,与模拟退火算法比较,该方法具有较好的搜索最优解速度和可靠性.上述方法提供的分配方案对提高雷达干扰智能决策系统有一定的作用.
【总页数】5页(P23-26,41)
【作者】刘陈;刘以安;薛松
【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;中国舰船研究院,北京100192
【正文语种】中文
【中图分类】TN955
【相关文献】
1.基于模糊专家系统的雷达干扰资源分配模型 [J], 牛庆功;张旭东;郑昌
2.多波束干扰系统雷达干扰资源优化分配方法 [J], 徐源;王红卫;陈游;白玉
3.要地防空作战雷达干扰任务分配模型研究 [J], 傅从义;何俊;王斌
4.地空雷达干扰资源优化分配方法 [J], 李杰然;李东海
5.面向组网雷达干扰任务的多干扰机资源联合优化分配方法 [J], 张大琳;易伟;孔令讲
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匈牙利算法实现雷达干扰资源分配

ＡｂｔａｔＴｈａｅｉｃｓｅｈｔｏｆｔｅａｓｇｍｅｔｍｏｅａｓｏｍａｉｎｔｅｓｉｂｅｆｒｕｉｇＨｕｇｒｎｓｒｃｅｐｐｒｄｓｕｓｓｔｅｍｅｈｄｏｈｓｉｎｎｄｌｒｎｆｒｔＯｂｕｔｌｏｓｎｎａｉｏａａ
总第１９期９
舰船电子工程
ＳｈｉｅｔｏｃＥｎｇｉｅｉｐＥｌｃｒｎｉｎｅｒｎｇ
Ｖｏ．１Ｎｏ１１３．
８７
２１年第１０１期
匈牙利算法实现雷达干扰资源分配
吴刚 ” 陈振字” 庞妮
（二炮兵指挥学院” 武汉第４０１）西南科技大学绵阳６１１）３０２（２００
摘
要
在介绍雷达干扰资源分配问题和匈牙利算法的基础上，讨论了用匈牙利算法实现雷达干扰资源分配问题时匈牙利算法；雷达干扰；资源分配
ＴＮ９４７
的模型转化，终用匈牙利算法实现了雷达干扰资源分配。最
关键词
中图分类号
作者简介：刚，，士研究生，究方向：吴男硕研电子对抗。陈振宇，，士生导师，究方向：息战，像处理。庞妮，男博研信图女，士研究生，究方向：拟现实。硕研虚
８８
吴冈等：牙利算法实现雷达干扰资源分配０匈
③ ④

多策略雷达干扰资源分配方法研究

多策略雷达干扰资源分配方法研究
xx年xx月xx日
目录
• 引言 • 雷达干扰基础知识 • 多策略雷达干扰资源分配算法设计 • 实验与分析 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
雷达干扰在军事对抗和民事应用中的重要性
针对不同雷达系统的干扰资源分配需求
雷达干扰资源分配的挑战与重要性
研究现状与发展趋势
03
多策略雷达干扰资源分配算法设计
算法设计概述
雷达干扰资源分配问题的定义
根据雷达干扰场景和干扰资源，将干扰资源合理地分配给不同策略的雷达，以最大化干扰效果和降低干扰成本。
算法设计的目标
寻找最优的雷达干扰资源分配方案，实现雷达干扰效果的最大化和干扰成本的最小化。
算法设计的主要步骤
包括问题建模、算法设计和算法实现三个步骤。
度、优劣等。
基于模拟退火算法的资源分配策略实验结果与分析
要点一
实验设置
要点二
实验结果
要点三
结果分析
详细介绍实验环境和参数设置，如初始温度、降温系数、最小温度等。
展示模拟退火算法在不同参数设置下的资源分配结果和性能指标。
对模拟退火算法的实验结果进行分析，包括对不同参数设置的敏感度、优劣等。
05
干扰资源分配策略。
对多种不同的雷达干扰资源分配策略进行了全面的比较和评估，为实际应用提供了更为详细和实用的
指导。
通过对实际系统进行实验验证，为多策略雷达干扰资源分配算法的进一步推广和应用提供了强有
力的支持。
研究不足与展望
在实际应用中，雷达系统的干扰环境可能更加复杂和多变，需要进一步研究和探索更为鲁棒和自适应的干扰资源分配算法。

智能雷达干扰决策支持系统中资源分配技术

智能雷达干扰决策支持系统中资源分配技术
王杰贵;谭营;刘有军
【期刊名称】《雷达与对抗》
【年(卷),期】2001(000)002
【摘要】雷达干扰资源分配是否合理是影响雷达干扰效果的重要因素.本文详细介绍了智能雷达干扰决策支持系统(IDSSRJ)中的几种雷达干扰资源分配技术,包括多级优化动态资源分配技术、全空间搜索以及随机抽样资源分配技术.
【总页数】6页(P8-13)
【作者】王杰贵;谭营;刘有军
【作者单位】解放军电子工程学院,安徽,合肥,230037;解放军电子工程学院,安徽,合肥,230037;解放军电子工程学院,安徽,合肥,230037
【正文语种】中文
【中图分类】TN97
【相关文献】
1.雷达干扰智能决策资源分配的一种快速算法 [J], 黄贤锋;张万军;谭营
2.几种雷达干扰资源分配技术 [J], 王杰贵;罗景青
3.智能雷达干扰决策支持系统 [J], 王杰贵
4.雷达干扰资源的粒子群分配技术研究 [J], 肖海泉;文友斌
5.智能决策支持系统应用于雷达干扰的研究 [J], 王杰贵;崔宗国
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基于SDAE-SVM算法的雷达干扰方案在线决策方法

基于SDAE-SVM算法的雷达干扰方案在线决策方法
裴立冠;马春波;刘可;赵盼
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2024(41)6
【摘要】面向主动雷达型末制导干扰场景,提出了一种基于SDAE-SVM算法的雷达干扰方案在线决策方法。

基于认知电子战机理构建在线干扰方案决策原理模型,包括雷达状态在线评估模块和干扰效果在线评估模块;区分有源压制干扰和有源欺骗干扰,分别构建雷达状态在线评估指标和干扰效果在线评估指标;建立雷达状态和干扰效果自适应评估流程,融合SDAE算法和SVM算法构建SDAE-SVM算法,用于干扰方案在线决策模型求解。

通过仿真案例分析得出以下结论:本研究提出的雷达干扰方案在线决策方法准确率达到96.02%,同时与单独使用SDAE算法和SVM 算法进行求解相比,采用SDAE-SVM算法求取的决策方案准确率最高,证明本研究方案可行。

【总页数】7页(P83-89)
【作者】裴立冠;马春波;刘可;赵盼
【作者单位】中国人民解放军91550部队;中国人民解放军95507部队
【正文语种】中文
【中图分类】TN974
【相关文献】
1.基于遗传算法的雷达网干扰决策模型研究
2.一种基于雷达状态变化的干扰效果在线评估方法
3.基于A3C的多功能雷达认知干扰决策方法
4.基于双层强化学习的多功能雷达认知干扰决策方法
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【新技术】美国提出元认知雷达I-IRL算法应对智能干扰

【新技术】美国提出元认知雷达I-IRL算法应对智能干扰
美国康奈尔大学在2022年第25届国际信息融合会议上，报告了“元认知，认知雷达的逆-逆强化学习方法”，提出元认知雷达逆-逆强化学习算法（I-IRL）应对敌方智能化干扰的理论方法。

针对敌方利用认知雷达效能函数降低雷达工作效能问题，提出元认知雷达逆-逆强化学习交互理论，即：若雷达已知智能敌方（如智能干扰机）利用雷达动作（如观察雷达辐射脉冲等），那么雷达将通过逆强化学习算法来重构雷达效能函数，有意改变雷达工作方式，以损失部分探测性能为代价，换取敌方降低对雷达效能函数的重构质量。

基本关系是，认知雷达（RL智能体），智能敌方（认知雷达IRL智能体），元认知雷达（针对敌方IRL智能体的I-IRL智能体）。

为对抗智能敌方，元认知雷达有意选择次优效能函数，使敌方IRL算法发生混乱，其关键思想是尽可能增加两个效能函数的和，一个效能函数确保探测效能，另一个效能函数确保使敌方效能函数混乱。

分别以阿弗莱特理论和统计阿弗莱特理论两种案例仿真验证了元认知雷达I-IRL算法效能，指出在元认知雷达和智能敌方的反复交互博弈中，最终将达到纳什均衡。