遗传算法在多目标干扰中的应用

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1、空间电子技术2010年第3期SPACEELECTRONlCTECHNOLOGY遗传算法在多目标干扰中的应用胡彬黄清江(解放军电子工程学院702实验室，合肥230037)摘要为了解决多目标干扰中多参数波形优化设计，在标准遗传算法的基础上，对交叉、变异概率做自适应处理，提出一种基于二进制编码的自适应遗传算法。改进后的自适应遗传算法不仅解决了多参数波形优化中需考虑参数过多、高维、无约束条件、无法用常规方法得到理想波形的问题，而且与标准遗传算法以及未做自适应处理的改进遗传算法相比，在算法的收敛性方面和全局搜索方面都有了提高。仿真实验证明该算法的有效性和正确性。关键词多目标干扰多参数波形优化自适应遗

2、传算法功率利用率并行搜索算法，采用了基因的选择、交叉和变异等操0引言作，使得其具有全局搜索能力，特别适用于多峰值函数的最优解问题。但标准遗传算法会出现未成熟收在现代战争中，通信方为了防止被干扰，常常采敛问题，使得到的最优解是局部最优解而不是全局用多信道同时传输或者跳频通信，尤其是快速跳频最优解。文章使用改进的自适应遗传算法对波形参通信。以JTIDs为例，信号跳频周期为26s，共51数进行优化，通过仿真实验验证其有效性和优良性，个跳频点，很难对其进行跟踪式干扰。目前，有效干为多参数波形优化提供了一种可行的方法。扰方法是进行多频道拦阻式干扰，但往往由于干扰功率过大而无法实际应用。用一部干扰机同

3、时或快1多目标干扰速交替地干扰多个目标信道，称为多目标干扰。多目标干扰是一种介于窄带瞄准式干扰和宽带拦阻式多目标干扰实质是同时对多个目标信号的瞄准干扰之间的一种多信道干扰技术。多目标干扰不仅式干扰，一般对多目标干扰的主要要求是：(1)同等能够干扰多个目标信道，同时仍具有针对性强的优功率干扰目标数目尽量多。要求对多个同时被干扰点，可以更充分地利用干扰资源。的目标应具有相同的干扰功率，在保证干扰功率满国内外现行的多目标干扰体制一般采用相加合足要求的条件下，同时干扰的目标数越多越好，并且成法和时分法，这两种干扰方法随着干扰数目的增能改变同时干扰的目标数目。(2)及时的干扰引导加，干扰效果会变差，

4、对邻近信道干扰也会增大。多和干扰参数选择。干扰设备应能迅速地调整到被干参数波形优化干扰可克服相加合成法和时分发的缺扰目标上，并且具有零落选取干扰样式和干扰参数陷，是一种很有潜力的多目标干扰技术。但是由于的功能。多目标干扰需要考虑的参数过多，待优化函数为高1．1多参数波形优化干扰维多峰值函数，用常规优化方法很难得到理想的结多参数波形优化干扰是利用数字射频存储技果。遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局最优术，通过数值计算对多个干扰激励源的合成干扰波形优化的多目标干扰。任意凡个多目标干扰信号可收稿日期：2009—06—24写成如下表达式：空间电子技术2010年第3期为，则必须把合成信号s(t)乘

5、以因子K=A。／,4￡)：∑()=∑AiJ(t)cos[2~'flt+i=l‘=l以后才能保证功放的输入信号不会超过A。(称K为(t)]+R(t)(1)波峰因子)。但是每个信号的功放输出功率将降至式中为干扰第i个目标的干扰载频；Ji(t)、(t)P』‘：一2R』．。』0(2)分别为干扰的振幅和相位调制项；为幅度系数；R(t)称为剩余项。式中的J(t)、(t)和A均可进式中，P为第个信号的输出功率；K为波峰因子；行优化调整。各参数的调整遵循以下原则：n个干为功放额定输出功率。扰频率分别对准被干扰目标信号频率；选择与n个定义效率为：目标相适应的最佳或绝对最佳干扰样式；同时干扰p．的各目标尽可能

6、分配等同的干扰功率。在上述原则==等⋯舞㈤基础上，调整合成干扰波形使其尽可能平缓以降低波形的峰值因数。式中，n为需产生的信号数。1．2功率利用率对irt个信号合成的最坏情况是K=1／n，所以，功率利用率是多目标干扰功率域的指标，由于效率．，7的最小值为：71：1／n。当n=4时，最低的合受功放动态范围的限制，它与干扰波形的时域特性成效率为=1／4=25％，这就意味着对一个120W即时域包络平坦度直接相关，此平坦度一般用波峰的线性功放，如果在其输入端同时加上4个信号，则因子来衡量。利用数字射频储存技术产生激励波形每个信号的输出功率只有7．5W，而不是理想情况的关键技术是如何控制合成信号s(t

7、)的波峰因子。的30W。合成信号是一个调制度很深的调幅信号，在某些时由式(3)可知，欲使功率利用率J，7最大，需使合刻其信号峰值很大，而在有些时刻峰值很小。如果成信号的峰值电平A最小，即式(1)中的￡)在周把这样的信号直接送入功放进行放大，在峰值位置期内的最大峰值最小。势必要超出功放的线形区而产生严重失真。失真的文中固定‘，(t)和A，只考虑初相位(t)的不后果，一是产生不必要的频谱辐射，影响电磁兼容；同组合对信号波形的