基于多目标优化的雷达组网部署-研究

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时间:2019-01-30

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1、摘要摘要本文主要研究基于多目标优化的雷达组网部署问题。首先对雷达组网的国内外研究现状和发展趋势进行了系统的阐述。其次详细介绍了雷达组网的基本概念、组网形式和特点;在此基础上研究了电子干扰、隐身技术、低空/超低空突防、反辐射导弹等四类主要反雷达措施的原理,进而分析了雷达组网在对抗这些措施上所表现出的单部雷达所不具有的优势;并据此介绍了雷达组网系统为提高“四抗”能力需要解决的关键技术。然后深入分析了雷达组网优化部署的原则和入网雷达的类型并介绍了几种典型的雷达组网优化部署形式;探讨了雷达组网系统的探测范围

2、,进而建立了组网雷达探测目标联合概率的数学模型,用数学的形式描述了雷达组网系统基于探测概率的探测范围;为求得雷达组网系统的探测范围介绍了蒙特卡罗方法思想,特点与应用,深入分析了蒙特卡罗方法在雷达组网优化部署问题中的实际应用,给出了设计步骤,并进行了计算机仿真,结果证明该方法可以有效地求解雷达组网系统的探测面积;根据雷达组网优化部署的原则,在蒙特卡罗法求解雷达组网探测面积的基础上建立了基于责任区覆盖系数的雷达组网优化部署模型,为求解此优化模型引入了粒子群算法,介绍了粒子群算法的原理和本文所用算法的流程

3、,并通过仿真实验得到了优化部署结果。最后对雷达组网优化部署的主要原则进行了量化,在此基础上建立了基于多目标优化的雷达组网优化部署的数学模型;由此引入了多目标优化问题的概念并介绍了其求解方法,分析了粒子群算法在求解多目标优化问题中的可行性;然后用多目标粒子群算法求解该数学模型,得到优化部署的结果。本文算法利用随机选择策略分组法构造非支配解集,并将非支配解保存于外部解集中,将支配的概念用于更新外部解集,使算法的分布性得到改善;通过引入半可行域的概念设计选择算子对约束条件进行处理以增加求解精度;用竞争

4、的规则来选取个体极值,避免算法陷入局部最优。最后对数学模型和多目标粒子群算法进行计算机仿真,并对优化部署前后雷达组网系统的各项系数进行对比分析,从实验的角度论证模型和算法的可行性和有效性;实验结果证明本文数学模型和算法是可行有效的。关键词雷达组网;优化部署;多目标优化;蒙特卡罗方法;粒子群算法I江苏科技大学工学硕士学位论文IIAbstractAbstractTheintentofthispaperistoinvestigateradarnetworkdeploymentbasedonmulti-ob

5、jectiveoptimization.Firstly,therearebriefreviewsandcommentsoftheresearchbackgroundaswellasthepresentsituationofthesubject,andthenthefuturedevelopmenttrendofradarnetworkareintroducedinthispaper.Secondly,Thispaperelaboratesthebasicconcept,formsandcharact

6、eristicsofradarnetwork;onthisbasis,thispaperresearchtheprincipleoftheradar’s“fourcounteractions”andthenanalysestheadvantagesofradarnetworkbetterthanthesingleradar,Thisprincipleincludingdetectionprobability,similarfrequencyjamming,airspacecoverredundanc

7、y,resourcesutilizeandlowattituderepair.ThispaperintroducesthekeyTechnologyofradarnetwork.Thirdly,thispaperelaboratestheprinciplesofoptimaldeploymentofradarnetwork,typesofnetworkingradar,andseveraltypicalradarnetworkoptimizationformsindetail.Andthenthis

8、paperdiscussonthedetectionrangeofradarnetworksystem.Thenamathematicalmodelisestablishedtogetthedetectionprobability.Thedetectionprobabilityofradarnetworksystemiscalculatedbasedonthemathematicaldescriptionoftheform.TheMonteCarlomethodisi

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