几种雷达干扰资源分配技术

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基于作战任务的雷达干扰决策模型

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第２９卷
第１期
现代雷达
ＭｏｅＲｄｒｄｍａａ
Ｖ０．９Ｎｏ１１２．
２００７年１月
Ｊｎａｙ２０ａｕｒ０７
基于作战任务的雷达干扰决策模型
贺静波，彭复员，生亮胡
策问题。基于此，了一些初步的尝试。作
【关键词】电子战；雷达干扰；威胁评估；干扰效果评估；干扰资源分配
中圈分类号：Ｎ７Ｔ９文献标识码：Ａ
ＲａａａｄｒＪｍｍｉｇＤｅｉｉｎＭａｉｇＭｏｅｓｄｏｔｌｉｓｏｎｃｓｏｋｎｄｌＢａｅｎＢａｔｅＭｓｉｎ
扰多部雷达并最有效地掩护作战目标。针对该想定，对
０引言
现代信息作战是体系与体系之间的对抗，系统与系统之间的对抗，在电子战体系作战中雷达干扰决策是一个必须解决的问题。通常关于干扰资源分配的模型很多，如文献［ — ］１５提出多级优化动态资源分配技术、全空间搜索及随机抽样资源分配技术等。实际上干扰资源分配模型的重点不是快速的分配算法，而是
ＨａｈｎｎｖｒｔｏｃｅｃｄＴｃｎｌｙＷｕａ３０４。ｈｎ）ｕｚｏｇＵｉｓｙｆｉｅａｅｈｏｏ。ｅｉＳｎｎｇｈｎ４０７Ｃｉａ
（．ＥｅｔｎｃｎｉｅｒｇＣｌｇ。Ｎｖｌｎｖｒｔｏｎｎｅｎ。Ｗｕａ３０３Ｃｉ）２ｌｃｏｉｓｇｅｉｏｌｅａａｉｓｙｆｇｅｒｇｒＥｎｎｅＵｅｉＥｉｉｈｎ４０３。ｈｎａ

相控阵雷达资源调度的理论与方法研究

相控阵雷达资源调度的理论与方法探究关键词：相控阵雷达；资源调度；任务分级；资源分配；多任务场景一、引言相控阵雷达是一种高区分率、高精度的探测技术，被广泛应用于军事、民用等领域。

随着雷达技术的不息进步，相控阵雷达的功能也越来越强大，可以实现复杂的多任务场景下的雷达信号处理，犹如时探测多个目标、对多个目标进行跟踪和识别等。

然而，在实现这些功能的过程中，相控阵雷达的资源调度问题成为制约雷达性能的关键因素。

二、相控阵雷达的工作原理相控阵雷达是通过调整发射和接收的相位和振幅，实现信号的矢量合成。

相比于传统的机械扫描雷达，相控阵雷达具有较高的工作效率和精度，可以实现高精度成像和目标跟踪等功能。

三、资源调度的意义和作用相控阵雷达在多任务场景下的信号处理，需要思量到各种任务的优先级和资源需求以及资源的有限性等因素。

因此，如何进行合理的资源调度，是实现雷达信号处理的关键问题。

四、任务分级和资源分配的调度策略针对相控阵雷达在多任务场景下的信号处理问题，本文提出了基于任务分级和资源分配的调度策略。

任务分级是将各种任务按照优先级和实现复杂度等指标进行分类；资源分配是依据任务的优先级和需求程度确定相应资源的分配比例。

在详尽实现中，可以接受动态优先级调度算法，依据任务的实时需求进行资源分配和动态调整。

此外，还需要思量到不同任务之间的协同与竞争干系，以及资源调度对系统性能的影响等因素。

五、仿真试验与结果分析通过对所提出的理论与方法进行仿真试验，本文验证了其有效性和可行性。

试验结果表明，所提出的方法可以满足多任务场景下雷达信号处理的要求，具有较好的应用价值和推广前景。

六、结论本文通过探究相控阵雷达的资源调度问题，提出了基于任务分级和资源分配的调度策略，以实此刻多任务场景下的雷达信号处理。

该方法具有较高的效率和可行性，可为相控阵雷达在多任务场景下的应用提供有力支持。

同时，还有待进一步深度探究和应用。

七、进一步探究方向本文提出的基于任务分级和资源分配的调度策略是一种有效的相控阵雷达信号处理方法，但目前的探究还有一些不足和可拓展的方向。

基于人工免疫算法的编队压制干扰资源分配

制干扰资源分配的实现方法。
２人工免疫系统简介
人工免疫系统就是一个信息处理技术与计算方法
相结合的智能系统。它借鉴、用生物免疫系统的性利
质和机制发展用于解决工程和科学问题的技术方法。
ＡｂｔａｔＴｈｏｇｈｎ１ｓｓｏｈｓｉｎｎｅｈｎｑｅｆｒｄｒａｔｅｓｐｒｓｉｇｊｍｍｉｇｅｓｒｃ：ｒｕｈｔｅａａｙｆｔｅａｓｇｍｅｔｔｃｉｕｓｏａａｃｉｕｐｅｓｎａｖｎｒ— ｓｕｃｓｍａｈｍａｉａｄｌｆｔｅａｓｇｍｅｔｏｌｅａｏｒｅ，ｔｅｔ１ｃｍｏｅｏｈｓｉｎｎｆｆｅｔｊｍｍｉｇｒｓｕｃｓｉｅｔｂｉｈｄａｄｔｅＡｒ｜ｃａｍ— ｎｅｏｒｅｓｓａｌｅｎｈｔｉｉ１Ｉｓｆ
１引言
在现代海战中，艇编队所面对的敌方雷达目标舰很多，同一时间需要干扰的雷达目标也有几个甚至在几十个，而干扰资源往往是有限的。因此，如何合理地分配干扰资源，分地利用干扰资源，充就成为了一个迫切需要解决的问题。雷达干扰资源分配是在雷达侦察的基础上，对针敌雷达目标的数量、威胁等级、胁时间等情报，合威结现有的干扰资源以及战术要求对干扰资源进行任务分配的过程。雷达干扰资源分配是否合理是直接影响作战效果的重要因素之一。本文从一个新的角度针对不同作战对象，对舰艇编队有源压制干扰的干扰效果评

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。

分布式雷达仿真原理

低成本
分布式雷达系统可以共享数据和资源，降低每个雷达站点的成本。
分布式雷达系统的应用场景
01
02
03
空中交通监测
分布式雷达系统可以监测广阔的空域，对飞机进行高精度监测和跟踪，保障飞行安全。
边境安全监测
在边境地区部署分布式雷达系统，可以实现对非法入侵目标的及时发现和跟踪。
气象监测
分布式雷达系统可以监测大气层的变化，为气象预报提供准确的数据支持。
协同策略是指多个雷达站点之间如何进行任务分配和协同工作，以实现最佳的探测效果。
协同策略需要考虑多种因素，如雷达站点的位置、探测范围、工作频率等，以及目标的位置、速度和行为模式等。
04
分布式雷达仿真实验与结果分析
实验设置与实验条件
实验设备
分布式雷达系统，包括多个雷达节点和一个中心节点。
实验环境
各雷达站点在分布式雷达系统中相互配合，共同完成监测任务。
分布式雷达系统的特点
扩展性
分布式雷达系统可以方便地增加新的雷达站点，提高监测范围和精度。
灵活性
各雷达站点可以独立运行，也可以协同工作，根据任务需求进行灵活配置。
高可靠性
分布式雷达系统具有较高的可靠性和稳定性，因为多个雷达站点可以相互备份和冗余。
实验室和外场测试环境，具有不同的地形、建筑物和其他障碍物。
实验参数
包括雷达频率、脉冲宽度、重复周期等。
实验结果与分析
目标检测性能
评估了在不同实验环境下，分布式雷达系统的目标检测
性能。
1
目标定位精度
通过与单站雷达和传统雷达系统比较，评估了分布式雷
达系统的目标定位精度。
抗干扰性能

基于模糊专家系统的雷达干扰资源分配模型

ｓｒｔｇｔａｅｙ，ｆｌｕｅｏｘｅｔｅｅｌｃｉｇｔｅｑａｉｔｅａａｙｉａｄｑａｔａｉｅｃｌｕａｉｎｃａａｔｒｓｉｓｕｌｓｆｐｒｉ，ｒｆｔｈｕｌａｉｎｌｓｓｎｕｎｉｔａｃｌｔｈｒｃｅｉｔｃ．Ｔｈｔｄｎｔｅｅｓｅｎｔｖｔｖｏｅｓｕｙｏｈ
标很多，在同一时间需要干扰的雷达目标也有几个甚至几十个，而干扰资源往往是有限的。因此，如
压制干扰资源分配模型，出了一种编队有源压制提干扰资源分配的系统结构。
２基于雷达干扰资源分配的模糊专
家系统模型
ＫｅｏｄｆｚｙｒａｏｉｇｕｚｘｅｔｓｓｅｙＷｒｓｕｚｅｓｎｎ，ｆｚｙｅｐｒｙｔｍ，ｒｄｒａａａｍｍｉｇｊｎ
ＣｌｓｍｂｒＴＮ９２ａｓＮｕｅ７
１引言
在现代海战中，艇编队所面对的敌方雷达目舰
（军航空工程学院” 烟台２４０）海军飞行学院葫芦岛１５０）海６０１（２０１
摘
要
在对目标信息进行综合利用的基础上，针对现代海战特点，建立了基于模糊专家系统的雷达干扰资源分配模
型，细地阐述了舰艇雷达干扰系统的知识表示和知识库构建方法，要介绍了推理策略，分利用专家经验，现了定性详简充体

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

机会约束规划在地对空雷达干扰资源优化分配中的应用

文献标识码：Ａ
文章编号：０９— ５６２１）６— ０３— ５１０３１（００００３０
地对空雷达干扰资源是现代空战中不可或缺的一支重要力量，何合理地分配干扰资源，如使得干扰效果
最佳，已成为一个十分重要的空战决策问题。地对空雷达干扰资源是指将雷达按一定的原则、因素、约束条
机会约束规划在地对空雷达干扰资源优化分配中的应用
陈根忠，刘湘伟，沈阳，熊杰
（电子工程学院，安徽合肥２０３）３０７
摘
要：应用机会约束规划理论，究了反空袭作战中地对空雷达干扰资源优化分配问题。首研
第ｌ卷第６期】
２１００年１２月
空
军
工
程
大
学
学
报（自然科学版）
Ｖ１１Ｎｏ６ｏ．ｌ．ＤＣ２１ｅ．００
ＪＵＮＬＯＩＯＣＮＩＥＲＮＮＶＲＩＹＮＴＲＬＣＥＣＤＴＯＯＲＡＦＡＲＦＲＥＥＧＮＥＩＧＵＩＥＳ（ＡＵＡＩＮＥＥＩＮＪＴＳＩ
Ｅ —ｍａｌ＇ｇ８０１５５１３ｃｒｉ：ｈｚ２７１０１＠６．ｏｃｎ
刘湘伟（９２）男，１６一，湖南岳阳人，教授，博士生导师，主要从事电子战建模与仿真、软件工程、军事运筹学研
究．
３４
空军工程大学学报（自然科学版）

基于Hopfield神经网络算法的雷达干扰资源分配

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｇｅｔｔｈｅｂｅｓｔｊａｍｍｉｎｇｅｆｆｅｃｔｂｙｕｓｉｎｇｌｉｍｉｔｅｄｒａｄａｒｊａｍｍｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｆｏｒ
ｅｎｅｒｇｙｆｕｎｏｔｉｏｎ
引言
雷达干扰资源分配是指在雷达侦察的基础上，针对敌方雷达目标的数量、威胁等级、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，对干扰资源进行合理的分配，以充分利用干扰资源的过程。雷达干扰资源分配是否合理是直接影响对敌方雷达整体干扰效果的重要
ａｌｌｏｃａｔｉｎｇｒａｄａｒｊａｍｍｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｉｓｂｕｉｌｔ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｍａｘｉｍｕｍｊａｍｍｉｎｇｅｆｆｅｃｔ．ＡｎｎｅｗａｌｌｏｃａｔｉｎｇｒａｄａｒｊａｍｍｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＨｏｐｆｉｅｌｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄｉｔｃａｎｉｆｎｄｏｕｔｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｒｒａｄａｒｊａｍｍｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓｆｒｏｍｆｅａｓｉｂｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｐａｃｅ，ｗｈｉｃｈ

舰艇雷达干扰资源中的多目标模糊优选分配

达干扰资源分配方案的合理性问题。
１数学模型的建立
１１确立舰艇雷达干扰效能指标．
（）３干扰功率（０）用功率压制效益因子Ｅ来表示干扰功率对干
扰效果的影响。
雷达干扰资源分配首先就是在雷达侦察的基
收稿日期：０６年８月３ｔ修回日期：０６年１２００Ｅ，２０Ｏ月ｌＥ１ｔ
作者简介：胡宝军，，士研究生，男硕研究方向：运筹学。
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胡宝军：舰艇雷达干扰资源中的多目标模糊优选分配
１Ｐ／Ｐ ≥ ２
总第１８期５
度，即相对隶属度
Ｅ３
（Ｐｏ０ｊｒｒ（Ｐ，５５Ｐ￣）Ｔｒ．．＜Ｐ２３，一）Ｋ／＜ｊ．／
标，用多目标模糊优选动态规划理论可以兼运顾该问题的复杂性和精确性，有效地解决舰艇雷能
设敌雷达的工作频率范围为一，干扰机的
频率覆盖范围为一，可用效益函数：表则来示频率对准程度， — — — ■ —＝ — 。０＝— — — — ■ —＿ — — — ＿显然，越大，扰效果越好。：干【（）Ｚ２
，
０
Ｐ／Ｐ ≤ ０５．
Ｔｏ
ｍ）＿ ‘ 一～（）ａ戈【 ‘ ６
，
—
效益型
式中，Ｐ为敌雷达能接收到的干扰信号功率；Ｐ为目回波功率；为敌雷达正常工作所需的干信标Ｋ

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

空间碎片监测雷达抗临近干扰技术

3
干扰源定位与隔离
通过干扰源定位技术，确定干扰源的位置并采取相应的隔离措施，减少干扰信号对系统的影响。
04
关键技术与挑战
高灵敏度接收技术
提高接收机灵敏度
通过优化接收机设计，降低噪声系数，提高信号接收能力。
抗干扰能力增强
采用先进的抗干扰算法，抑制临近干扰信号，确保雷达正常工作。
动态范围扩展
提高接收机的动态范围，适应不同强度的回波信号，避免信号失真或丢失。
采用信号发生器、噪声源等设备模临近干扰源，以验证雷达系统的抗干扰能力。
测试场景构建
数据采集与处理
搭建包含不同距离、不同速度、不同角度的空间碎片模拟场景，以测试雷达系统的目标检测与跟踪性能。
采集实验过程中的雷达回波数据，并进行信号处理、数据分析和特征提取等操作。
抗干扰效果定量评价指标
信噪比提升
影响。
实际应用案例分享
卫星碎片监测
分享在卫星碎片监测任务中，采用抗干扰技术后雷达系统的性能提升和实际应用效果。
空间站碎片监测
介绍在空间站碎片监测任务中，如何应用抗干扰技术提高雷达系统的目标检测和跟踪能力。
火箭残骸监测
阐述在火箭残骸监测任务中，利用抗干扰技术增强雷达系统对弱小目标的检测能力，并降低虚警率。
国内外发展现状与趋势
国内发展现状
我国已经建立了较为完善的空间碎片监测体系，包括地基雷达、光学望远镜等多种手段。其中，地基雷达在空间碎片监测中发挥
着重要作用。
国外发展现状
国际上，美国、俄罗斯等航天大国均建立了各自的空间碎片监测系统，并积极开展国际合作与交
流。
发展趋势
随着航天技术的不断发展，空间碎片监测雷达将朝着更高精度、更远距离、更强抗干扰能力等方向发展，以满足日益增长的空间

基于改进遗传算法的雷达干扰资源优化分配

抗的特点和雷达干扰的方法，对影响雷达干扰效果的各种因素进行分析，给出了相应的干扰效益因子，并依据多属
性决策理论建立了干扰资源的优化分配模型。将基于自适应排序选择策略的遗传算法应用于求解干扰分配模型，给出了具体的解算步骤，并进行了实例仿真。仿真结果表明改进的遗传算法有效地解决了雷达干扰资源优化分配问
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｏｆｒａｄａｒｊａｍｍｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｐｌａｙｓａｋｅｙｒｏｌｅｉｎｕｔｉｌｉｚｉｎｇｊａｍｍｅｒｓｕｉｃｆｉｅｎｔｌｙａｎｄｏｂｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｊａｍｍｉｎｇｅｉｃｆｉｅｎｃｙ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｏｆａｉｒ－ｄｅｆｅｎｓｅ
ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｖａｌｉｄａｎｄａｐｐｌｉｃａｂｌｅｆｏｒｔｈｅ
题，得到了最佳干扰资源分配方案。关键词：多属性决策，改进遗传算法，干扰资源，优化分配
中图分类号：ＴＮ９７２文献标识码：Ａ

一种多目标干扰时的干扰资源管理方法

Ａｒｓｕｃｎｇｍｅｔｔｏｏｌ＿ａｇｔｅｏｒｅｍａａｅｎｈｄｆｒｍｕｔｔｒｅｊｍｍｉｇｍｅｉａｎ
ＳｎＪａｄｎ，ａｇＨｅｕＺｈｎｌｎｕｉｎｏｇＨｕｎｇｏ，ａｇＦｕｏｇ
自适应干扰控制过程中干扰资源的管理包括信号
分选结果管理、数据库管理（雷达库管理、干扰样式库管理）干扰源管理（般分为欺骗干扰源管理和压制、一
干扰源管理）干扰通道管理，收发分时工作的系统、在中还包括对收发时序的管理，对抗多部雷达时往往在
过程进行记录，以便事后分析使用，录内容主要包括记
对侦察到的雷达采取的干扰样式、干扰参数，对抗多在
部雷达时还包括干扰优先级、扰持续时间等重要干参数。
２管理方法
２１数据库管理．
（ｏ８１ｓａｃｎｔｕｅｏＡＳＣ，Ｎａｊｎ１０７，ｉｎｓＮ．５１ＲｅｅｒｈＩｓｉｔｆＣＩｔｎｉｇ２００Ｊａｇｕ，Ｃｈｎ）ｉａ
ＡｂｔａｔＴｈｔｄｅｅｓｒｆｒｓｕｃｎｇｍｅｔｆｒｍｕｔｔｒｅａｓｒｃ：ｅｓｕｙｎｃｓａｙｏｅｏｒｅｍａａｅｎｏｌａｇｔｍｍｉｇｉｉｄｃｔｄ．ｅｆｗｆｉｊｎｓｎｉａｅＴｈｌｏｏ

精品文档-雷达对抗原理(第二版)(赵国庆)-第8章

第8章干扰机构成及干扰能量计算 2) 转发式干扰资源的基本组成转发式干扰资源的基本组成如图8-3所示。转发式干扰资源的基本干扰信号来源于被干扰的雷达发射信号，因此自身必须具有接收机。转发式干扰发射之前一般由干扰决策和资源管理单元提供初始引导，首先需要判断当前是否存在需要干扰的威胁雷达信号，是否需要对其实施转发式干扰。如果确实存在需要实施转发式干扰的威胁雷达信号，则还要设置转发式干扰资源当前的工作频段、转发干扰的调制样式和调制参数等。转发式干扰资源具有直接转发、存储转发和组合转发3 种工作模式。
第8章干扰机构成及干扰能量计算
第8章干扰机构成及干扰能量计算
8.1 单部有源干扰系统的基本组成和主要性能指标 8.2 干扰系统的有效干扰空间 8.3 干扰机的收发隔离与效果监视 8.4 载频移频技术 8.5 数字射频存储(DRFM)干扰技术
第8章干扰机构成及干扰能量计算 8.1 单部有源干扰系统的基本组成和主要性能指标 8.1.1 单部有源干扰机的基本组成
如上所述，有源干扰的基本原理分为遮盖性干扰和欺骗性干扰，它们分别是从降低雷达对真目标的发现概率，提高雷达检测的虚警概率，炮制错误的目标参数等方面来破坏和扰乱雷达的正常工作的。单部有源干扰机是指在空间集中在一起的一个干扰系统，它也是组成空间分布式有源干扰系统的基础，是在战场综合电子战系统的统一指挥控制、信息支援条件下，执行作战任务的基本单元。
(8-2)
式中, PJ、GJ分别为每个阵元的发射功率和增益，η为合成效
率。
第8章干扰机构成及干扰能量计算
在一般情况下，干扰机末级功放处于饱和输出状态，PJ就是其饱和输出功率PJS，与接收到的雷达信号功率Pin无关(恒功率发射)。但对于直接转发式的干扰发射机，当Pin低于饱和输入信号功率Pins(通常Pins=PJS/KP，KP为转发增益)时，其PJ是对Pin的线性放大(恒增益发射)；当Pin高于Pins时，输出信号功率为饱和输出功率PJS，即

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

基于改进遗传算法的干扰资源分配问题研究

基于改进遗传算法的干扰资源分配问题研究宗思光;刘涛;梁善永【摘要】To improve the efficiency of networked radar interference, an improved genetic algorithm was designed and applied to interference resource allocation. As to the three allocation models (one-by-one, more-by-less, and less-by-more), the allocation plans were made and the interference benefit value was calculated respectively. Compared with the results of other algorithms, the improved genetic algorithm not only gets better allocation results and benefit value, but also needs fewer iterative times, which verify the high efficiency of this algorithm.%针对组网雷达的干扰效率问题,设计了一种改进的遗传算法并将其应用于干扰资源分配问题,进而分别就一对一、多对少、少对多3种分配模型进行了分配方案制定以及干扰效益值计算.通过与其他算法结果的对比,发现本算法不但取得了较优的分配结果和效益值,且需要的迭代次数较少,验证了算法的高效性.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2018(025)005【总页数】5页(P41-45)【关键词】组网雷达;干扰效益;改进遗传算法;干扰资源分配【作者】宗思光;刘涛;梁善永【作者单位】海军工程大学,武汉 430033;海军工程大学,武汉 430033;海军工程大学,武汉 430033【正文语种】中文【中图分类】O2240 引言干扰方在对雷达组网进行干扰破坏的过程中，要面临的首要问题是如何将有限的干扰资源进行合理的分配，使干扰方发挥出最大的干扰效能，对整个组网进行最大程度的破坏[1]。

基于数字孪生和强化学习的低空智联网协同认知干扰

基于数字孪生和强化学习的低空智联网协同认知干扰
沈高青;蔡圣所;雷磊;贲德
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2024(39)1
【摘要】针对低空智联网协同认知干扰决策过程中,多架电子干扰无人机对抗多部多功能雷达的干扰资源分配问题,提出了一种基于数字孪生和深度强化学习的认知干扰决策方法。

首先,将协同电子干扰问题建模为马尔可夫决策问题,建立认知干扰决策系统模型,综合考虑干扰对象、干扰功率和干扰样式选择约束,构建智能体动作空间、状态空间和奖励函数。

其次,在近端策略优化(Proximal policy optimization,PPO)深度强化学习算法的基础上,提出了自适应学习率近端策略优化(Adaptive learning rate proximal policy optimization,APPO)算法。

同时,为了以高保真的方式提高深度强化学习算法的训练速度,提出了一种基于数字孪生的协同电子干扰决策模型训练方法。

仿真结果表明,与已有的深度强化学习算法相比,APPO算法干扰效能提升30%以上,所提训练方法能够提高50%以上的模型训练速度。

【总页数】16页(P15-30)
【作者】沈高青;蔡圣所;雷磊;贲德
【作者单位】南京航空航天大学公共实验教学部;南京航空航天大学电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
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