遗传算法在电子战干扰规划中的应用.pdf

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1、2006年8月北京航空航天大学学报August2006第32卷第8期JournaIofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsVoI.32No.8遗传算法在电子战干扰规划中的应用高彬吕善伟郭庆丰张娜（北京航空航天大学电子信息工程学院，北京100083）（空军装备研究所雷达所，北京100085）摘要：电子对抗干扰资源任务规划问题对于充分发挥干扰机作战效能，取得最佳干扰效益有重要作用.结合现代电子战特点，利用搜索论推导出了干扰机压制概率的计算公式，建立了干扰任务分配模型，并阐述了传统匈牙利方法在这一问题处理上的局限性.结合智能优化算法，

2、提出了基于遗传算法的干扰资源优化分配模型.解决了优化分配模型所需的符号编码方式，并给出了相关的选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计.利用该模型，解决了2个实例.结果表明，该模型在干扰资源任务配置问题上具有很强的实用性，遗传算法可以有效地辅助指挥员解决干扰资源部署决策这一复杂而困难的问题.关键词：电子战；遗传算法；编码中图分类号：TN974文献标识码：A文章编号：1001-5965（2006）08-0933-04Geneticalgorithmapproachtothejammer'slayoutforEWGaoBinLiShanwei（SchooIofEIectronicsandI

3、nformationEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100083，China）GuoOingfengZhangNa（TheRadarInstitute，EguipmentAcademyofAirForce，Beijing100085，China）Abstract：TheassignmentprobIemofjammingresourceforeIectronicwarfar（eECM）pIaysakeyroIeinutiIizingjammersufficientIyandobtain

4、ingtheoptimaIjammingeffect.AccordingtocharacteristicsofmoderneIectronicwarfar（eEW），thecaIcuIationformuIaofjammer'savoidanceratiowasinvestigatedbyuseofsearchtheory.ThejammingforceoptimizationapportionmodeIwaspresented，andtheIimitationforHungarymethodinsettIingthisprobIemwasiIIustrated.Socombine

5、dwiththeinteIIigentoptimizationaIgorithm，ajammingforceoptimizationapportionmodeIbasedongeneticaIgorithm（GA）waspresented.ThesymboIencodingstyIewhatwasneededfortheoptimizationapportionmodeIwassoIved，andseIectionoperator，crossoperatorandmutationoperatorweredesignedconcreteIy.TwoappIicationexampIe

6、swereresoIvedusingthismodeI.There-suItsshowgoodpracticabiIityofthemodeI，andtheGApresentediseffectiveandpracticaI.GAcanefficientIyheIpcommanderssoIvethecompIicateanddifficuItprobIemofjammer'sIayout.Keywords：eIectronicwarfare；geneticaIgorithm；encoding地对空雷达干扰适用于国土防空中重要战略扰，压制被袭方的地面雷达网，其中涉及电子干扰目标的对

7、空防御.入侵方歼轰机编队对被袭方战飞机的任务分配问题.综上可见，干扰资源的最优略目标进行突击，被袭方则使用对空雷达干扰群分配是电子战的重要内容，其目标是寻求最大的对入侵方机载轰瞄雷达实施干扰.构造精细合理干扰压制效果.干扰资源分配问题是一个典型的的雷达对抗干扰任务分配模型，是被袭方实施电组合优化问题，并且是一个NP难题，其可能的组子干扰的重要任务.与此相反，空袭方往往综合运合方案与待分配的干扰机数目是成指数型增长［1］用电子干扰飞机实施远距离支援干扰和伴随干的，所以一