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基于粒子群优化算法的雷达网优化布站研究

作　者: 何庆元
导　师: 韩传久
学　校: 桂林电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 雷达组网优化布站粒子群优化算法
分类号: TN957
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 299次
引　用: 4次
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内容摘要

雷达组网是现代电子战环境中非常有效的对抗“四抗”的手段,优化布站是雷达组网的一个重要组成部分,主要研究在给定资源(雷达数量、体制等)和部署区域的情况下,如何确定多部雷达的部署位置,以达到整个雷达网的效能最优。优化布站是一种多约束、多目标组合优化NP问题,进化技术为解决这类问题提供了途径。本文针对防空预警网的要求,采用新兴的粒子群优化算法实现雷达网优化布站,获得了令人满意的结果。文中首先根据雷达组网应对“四抗”的原理和优化布站的原则,建立了一种更加合理的雷达网优化布站的数学模型。接着,为有效地利用粒子群优化算法求解该模型,本文在对该算法(包括基本算法和现有改进算法)进行深入研究的基础上,提出了带有扰动项的粒子群算法和加速粒子群算法。最后,利用本文提出的改进粒子群算法,在VC++环境下完成了某预警网雷达优化布站的工程实现,并讨论了实际应用中可能遇到的问题及解决方法。本文提出的雷达优化布站模型及改进的粒子群算法,为实现雷达组网问题提供了一种有效的解决方案,并已在某武器装备研制项目中得到了实际应用。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-12
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 研究现状  9-10
  1.3 本文主要工作及章节安排  10-11
  1.4 本章小结  11-12
第二章雷达组网优化布站原则与模型  12-23
  2.1 引言  12-13
  2.2 “四抗”原理及雷达组网原则  13-19
    2.2.1 “四抗”实施原理  13-16
    2.2.2 雷达组网应对“四抗”的优势  16-18
    2.2.3 雷达组网原则  18-19
  2.3 雷达网优化布站原则及数学模型  19-21
    2.3.1 雷达网优化布站的原则  19
    2.3.2 雷达优化布站原则的量化  19-21
    2.3.3 雷达优化布站的数学模型  21
  2.4 本章小结  21-23
第三章粒子群优化算法及改进  23-41
  3.1 引言  23-24
  3.2 最优化问题与进化计算  24-25
    3.2.1 最优化问题  24
    3.2.2 进化计算  24-25
  3.3 粒子群算法概述  25-32
    3.3.1 基本PSO 模型  25-27
    3.3.2 二进制PSO 模型  27
    3.3.3 解决混合整数非线性规划（MINLP）问题的PSO 模型  27-28
    3.3.4 粒子群算法流程  28
    3.3.5 算法参数选择  28
    3.3.6 算法收敛性分析  28-29
    3.3.7 标准粒子群算法分析及其易陷入局部最优的缺陷  29-30
    3.3.8 现有主要改进算法分析  30-32
  3.4 带有扰动项的粒子群改进算法  32-36
    3.4.1 问题的提出  32-33
    3.4.2 带有扰动项的改进粒子群算法(PSO-DT)  33-34
    3.4.3 PSO-DT 性能测试  34-36
  3.5 一种新的快速粒子群算法  36-40
    3.5.1 问题的提出  36
    3.5.2 标准PSO 搜索特点  36-37
    3.5.3 PSO 快速算法  37-38
    3.5.4 实验与分析  38-40
    3.5.5 说明  40
    3.5.6 前景展望  40
  3.6 本章小结  40-41
第四章粒子群算法在雷达网优化布站中的工程实现  41-59
  4.1 引言  41
  4.2 通视性算法  41-47
    4.2.1 数字地形模型  42
    4.2.2 常用的几种通视性算法  42-45
    4.2.3 改进的DYNTACS 通视算法  45-46
    4.2.4 雷达探测范围的计算  46-47
  4.3 粒子群算法用于求解优化布站模型  47-57
    4.3.1 适应度函数的构造  47-48
    4.3.2 约束条件的处理  48-49
    4.3.3 改进粒子群算法选择  49-51
    4.3.4 参数处理  51-54
    4.3.5 模型仿真与分析  54-57
  4.4 小结  57-59
第五章总结和展望  59-60
参考文献  60-64
致谢  64-65
读硕期间所发表文章  65

基于粒子群优化算法的雷达网优化布站研究

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