基于混沌DESAPSO算法的无人机三维航迹规划

粒子群(PSO)算法易陷入局部最优,将其运用于无人机三维航迹规划会导致航迹品质不高,针对这一问题,提出了将差分进化(DE)算法、模拟退火(SA)算法嵌入PSO算法中,构成混沌差分进化模拟退火粒子群(DESAPSO)算法,从三个方面提高了航迹品质:一是利用DE算法的变异、交叉及竞争选择增加种群多样性;二是利用SA算法概率突跳能力跳出局部最优解;三是对PSO算法参数进行混沌优化,进一步增强种群多样性.仿真结果表明:混沌DE-SAPSO算法改进航迹品质效果明显,获得了满意的无人机三维航迹.     

无人机编队协同干扰对预警机压制效果研究

研究了远距离支援干扰条件下,无人机编队对预警机的压制效果。建立了无人机编队与预警机的对抗模型,提出了干扰效果评估的量化指标。仿真分析了不同干扰无人机编队对预警机探测效能的影响,给出了压制扇面的变化情况,对某固定区域内压制效果进行评估,并通过仿真对无人机编队航迹进行优化。研究结果对干扰无人机作战运用具有重要意义。     

一种解决雷达信号分选中“增批”问题的算法

同一部雷达可以在不同时间段内大范围跨波段工作,在现行信号分选过程中,容易出现＂增批＂问题。利用信号的相参特性,构造脉冲初始相位差信号,用Kay算法和相关函数算法,分别对本振频率进行定量和定性估计,实现对同一辐射源信号和不同辐射源信号的分选。仿真结果表明,该算法有效克服了信号分选过程中存在的＂增批＂问题。