基于优化算法的协同干扰策略研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 干扰效果评估技术的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 协同干扰策略制定技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章协同干扰效果评估 | 第13-33页 |
| 2.1 协同干扰概述 | 第13-14页 |
| 2.2 干扰隶属度函数的建立 | 第14-24页 |
| 2.2.1 协同干扰的基本条件 | 第14-16页 |
| 2.2.2 评估准则 | 第16-19页 |
| 2.2.3 协同干扰隶属度函数 | 第19-24页 |
| 2.3 干扰隶属度函数的建立 | 第24-29页 |
| 2.3.1 基于干扰雷达暴露区的隶属度函数 | 第24-28页 |
| 2.3.2 干扰程度隶属度函数 | 第28-29页 |
| 2.4 各干扰隶属度函数赋权 | 第29-30页 |
| 2.5 协同干扰效益矩阵建立 | 第30-31页 |
| 2.5.1 干扰单部雷达 | 第30-31页 |
| 2.5.2 干扰多部雷达 | 第31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章协同干扰策略制定的原则及算法 | 第33-55页 |
| 3.1 干扰策略制定原则及建模 | 第33-35页 |
| 3.1.1 协同干扰策略制定原则及约束条件 | 第33-34页 |
| 3.1.2 干扰策略制定建模 | 第34-35页 |
| 3.2 动态规划算法 | 第35-39页 |
| 3.2.1 动态规划模型的建立 | 第35-37页 |
| 3.2.2 基本方程建立及算法改进 | 第37页 |
| 3.2.3 仿真及结果分析 | 第37-39页 |
| 3.3 改进的遗传算法 | 第39-45页 |
| 3.3.1 遗传算法及其改进 | 第39-40页 |
| 3.3.2 算法实现流程 | 第40-41页 |
| 3.3.3 仿真及结果分析 | 第41-45页 |
| 3.4 改进的粒子群算法 | 第45-53页 |
| 3.4.1 粒子群算法及改进 | 第45-46页 |
| 3.4.2 算法实现流程 | 第46-47页 |
| 3.4.3 仿真及结果分析 | 第47-50页 |
| 3.4.4 粒子群及遗传算法比较 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章协同干扰系统的硬件实现 | 第55-63页 |
| 4.1 协同干扰系统结构组成 | 第55-57页 |
| 4.1.1 协同干扰系统组网 | 第55-56页 |
| 4.1.2 系统硬件组成 | 第56-57页 |
| 4.2 协同干扰系统实现流程 | 第57-58页 |
| 4.3 调试结果及分析 | 第58-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
