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    雷達(dá)協(xié)同干擾策略及干擾措施探析

    2021-09-13 04:21:54林石陸春龍李泓
    無線互聯(lián)科技 2021年11期
    關(guān)鍵詞:雷達(dá)策略

    林石 陸春龍 李泓

    摘 要:文章針對干擾機(jī)進(jìn)行多部雷達(dá)協(xié)同干擾的場景,結(jié)合傳統(tǒng)干擾策略的分配算法在實(shí)際計(jì)算和分析中存在的問題與不足,改用遺傳算法進(jìn)行雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配應(yīng)用,并對其具體計(jì)算和分析進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),通過仿真模擬,對其在實(shí)踐中的應(yīng)用進(jìn)行驗(yàn)證,促進(jìn)雷達(dá)協(xié)同干擾分配策略最優(yōu)化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。

    關(guān)鍵詞:雷達(dá);協(xié)同干擾;策略;干擾措施

    0 引言

    協(xié)同干擾概念是針對組網(wǎng)雷達(dá)所提出的雷達(dá)對抗措施。值得注意的是,在雷達(dá)協(xié)同干擾策略中,對協(xié)同干擾編隊(duì)中的干擾機(jī)如何進(jìn)行有效利用,以有效降低其目標(biāo)暴露概率以及合理分配干擾資源,是當(dāng)前有關(guān)領(lǐng)域研究和關(guān)注的重點(diǎn)之一,對提升現(xiàn)代雷達(dá)的對抗效能,有著較為重要的作用和影響。為此,本文將針對雷達(dá)協(xié)同干擾場景,對其干擾策略的分配算法進(jìn)行研究,促進(jìn)雷達(dá)協(xié)同干擾分配策略的計(jì)算和分析更加優(yōu)化,以供參考。

    1 雷達(dá)協(xié)同干擾策略的算法研究

    雷達(dá)協(xié)同干擾策略的制定過程,實(shí)際上是偵干設(shè)備對各方向的雷達(dá)輻射源信號進(jìn)行截獲和測量后,在分選識別基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對雷達(dá)網(wǎng)中的各雷達(dá)信息獲取,從而對其進(jìn)行威脅評估和干擾的過程。其中,雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配的傳統(tǒng)計(jì)算方法中,以動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法與0-1規(guī)劃算法等最為典型,但上述計(jì)算方法在具體應(yīng)用中缺乏相應(yīng)的實(shí)時(shí)性,導(dǎo)致其計(jì)算分析后的協(xié)同干擾策略分配最優(yōu)化目標(biāo)不能滿足作戰(zhàn)需求。針對這種情況,進(jìn)行雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配算法的優(yōu)化和改進(jìn),從而為雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配計(jì)算的最優(yōu)化實(shí)現(xiàn)提供良好支持[1-2]。

    1.1? 雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配模型建立

    雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配算法中,不僅對現(xiàn)有的干擾資源分配較為關(guān)注,同時(shí)還要關(guān)注干擾樣式的分配等問題。根據(jù)這一情況,在進(jìn)行雷達(dá)協(xié)同干擾策略的分配模型構(gòu)建中,可通過對整個(gè)干擾系統(tǒng)中的干擾資源以及所接收的威脅目標(biāo)進(jìn)行假設(shè),將威脅等級與幾何精度因子結(jié)合作為目標(biāo)函數(shù),考慮高威脅等級的雷達(dá)干擾因素,建立基于威脅等級的協(xié)同干擾任務(wù)分配模型,式(1)、(2):

    上式中,pij為第i部干擾機(jī)信號進(jìn)入第j部雷達(dá)接收機(jī)時(shí)的信噪比,ωj為雷達(dá)威脅等級。在進(jìn)行各目標(biāo)的威脅等級判定和求值計(jì)算后,根據(jù)判定計(jì)算結(jié)果按照從高至低的順序?qū)ν{等級進(jìn)行排列,并在干擾分配中將干擾資源向目標(biāo)威脅程度為最大的雷達(dá)傾斜,最后再將剩余的干擾資源分配給威脅等級相對較小的雷達(dá),直至所有干擾資源全部分配完為止。

    1.2? 計(jì)算方法研究

    根據(jù)上述所建立的雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配模型,在進(jìn)行干擾策略的分配計(jì)算中,傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法是根據(jù)一定規(guī)則對所有的干擾分配以窮舉法進(jìn)行干擾分配下的具體效果計(jì)算,從而獲得雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配的最優(yōu)解[3]。

    其中,遺傳算法進(jìn)行干擾策略分配計(jì)算是根據(jù)適應(yīng)度的大小,以“優(yōu)勝劣汰”為原則進(jìn)行個(gè)體計(jì)算,并在遺傳學(xué)的遺傳算子支持下對個(gè)體進(jìn)行組合、交叉與變異等操作,最終實(shí)現(xiàn)新的種群獲取。值得注意的是,采用遺傳算法進(jìn)行雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配計(jì)算中,由于遺傳算法中的交叉與變異概率對算法收斂有著重要的影響,而基本遺傳算法中的交叉與變異概率為定值,為此,本文在采用遺傳算法進(jìn)行雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配計(jì)算中,結(jié)合每一代種群的最優(yōu)適應(yīng)度與平均適應(yīng)度情況,采用自適應(yīng)的交叉與變異概率,對其迭代計(jì)算中的最優(yōu)解尋找能力進(jìn)行提升,以避免其計(jì)算分析中過早陷入局部最優(yōu)解,對整個(gè)計(jì)算分析結(jié)果產(chǎn)生影響。首先,在對遺傳算法的選擇操作進(jìn)行改進(jìn)中,由于基本的遺傳算法是采用“優(yōu)勝劣汰”原則進(jìn)行個(gè)體選擇,而所選擇個(gè)體均為對應(yīng)種群中求解問題的最優(yōu)解,并會(huì)作為下一代種群因子在交叉與變異操作中完成迭代計(jì)算,對下一步的操作進(jìn)行支持。因此,本文在對遺傳算法的選擇操作改進(jìn)中,通過將最優(yōu)個(gè)體的基因組成進(jìn)行保留,不參與后續(xù)交叉與變異等操作,而是將具有較高適應(yīng)度的個(gè)體進(jìn)行選擇以進(jìn)行交叉和變異,廢除了基本遺傳算法中隨機(jī)選擇個(gè)體進(jìn)行交叉、變異等操作,從而使最優(yōu)個(gè)體在競爭過程中實(shí)現(xiàn)更優(yōu)個(gè)體獲取和保留,最終確保各種群中的個(gè)體均具有較高的適應(yīng)度。其次,在對上述遺傳算法的交叉操作改進(jìn)中,由于對交叉操作中染色體的選取,是從交叉概率等因素方面進(jìn)行考慮,而基本遺傳算法的交叉概率為一定的情況,容易導(dǎo)致該算法中交叉概率過大時(shí)適應(yīng)度較好的個(gè)體被交叉,對其算法收斂產(chǎn)生不利影響,反之則不能實(shí)現(xiàn)種群個(gè)體的多樣性保證。針對這種情況,為實(shí)現(xiàn)算法收斂與初期種群個(gè)體多樣性等要求的平衡,本文還采用了自適應(yīng)的交叉概率進(jìn)行遺傳算法交叉操作改進(jìn),其具體計(jì)算公式(3)所示。該公式中的favg為種群個(gè)體平均適應(yīng)度,f為種群中需要交叉的個(gè)體適應(yīng)度,A表示調(diào)整系數(shù),Pemax,Pemin分別為最大、最小交叉概率,fmax,fmin分別表示的是種群的最大、最小適應(yīng)度。

    此外,上述雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配算法中,對遺傳算法的變異操作改進(jìn)所采用的變異概率計(jì)算公式(4)所示。該公式中的Pmmax,Pmmin分別為最大、最小變異概率。

    2 仿真分析

    根據(jù)上述所建立的雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配模型及其算法研究,在對其算法驗(yàn)證中,以某戰(zhàn)場區(qū)域中的雷達(dá)網(wǎng)組成和干擾機(jī)編隊(duì)情況、雷達(dá)干擾目的等為例,在掌握其雷達(dá)網(wǎng)的布站以及雷達(dá)、干擾機(jī)編隊(duì)位置與航跡、目標(biāo)等情況下,通過獲取干擾機(jī)偵察分選獲得的各雷達(dá)信息,按照上述算法對其進(jìn)行計(jì)算分析,結(jié)果顯示通過改進(jìn)后的遺傳算法在雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配中的最優(yōu)解計(jì)算和尋找性能明顯得到優(yōu)化和提升,具有較好的應(yīng)用效果。圖1與圖2即為采用基本遺傳算法與改進(jìn)后的遺傳算法對上述模擬場景進(jìn)行仿真研究的結(jié)果示意圖。

    3 結(jié)語

    總之,本文結(jié)合雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配中傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的不足,通過建立新的雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配模型,采用遺傳算法與粒子群算法進(jìn)行干擾策略分配研究,以實(shí)現(xiàn)雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配的計(jì)算方法優(yōu)化,經(jīng)仿真研究顯示,優(yōu)化后的雷達(dá)協(xié)同干擾策略分配算法,不僅具有更快的收斂速度,能夠有效避免陷入局部最優(yōu)解情況發(fā)生,而且能夠?qū)崿F(xiàn)每次計(jì)算分析的最優(yōu)分配策略獲取,效果較為顯著。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]戴少懷,楊革文,李旻,等.改進(jìn)粒子群算法的組網(wǎng)雷達(dá)協(xié)同干擾資源分配[J].航天電子對抗,2020(4):29-34,45.

    [2]譙梁,楊帥,王鑫,等.雷達(dá)干擾效果評估與協(xié)同干擾策略分配算法研究[J].航天電子對抗,2019(3):27-32.

    [3]付昕瑩.雷達(dá)協(xié)同干擾策略及干擾方法研究[D].成都:電子科技大學(xué),2020.

    (編輯 何 琳)

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