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复杂电磁环境下协同干扰效果评估方法研究

摘要第6-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景与意义第11-12页
    1.2 协同干扰效果评估研究现状第12-15页
    1.3 主要研究内容及结构安排第15-17页
第2章 复杂电磁环境下协同干扰样式研究第17-33页
    2.1 复杂电磁环境概述第17-23页
        2.1.1 复杂电磁环境的概念及特点第17-18页
        2.1.2 复杂电磁环境仿真分析第18-21页
        2.1.3 降低电磁环境复杂度的方法第21-23页
    2.2 基于DRFM的叠加转发干扰研究第23-28页
        2.2.1 叠加转发干扰理论分析第24-25页
        2.2.2 叠加转发干扰仿真分析第25-28页
    2.3 基于DRFM的协同干扰技术第28-31页
        2.3.1 协同干扰的优点第28-29页
        2.3.2 协同干扰方法研究第29页
        2.3.3 协同干扰仿真分析第29-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 协同干扰效果评估研究第33-51页
    3.1 协同干扰效果评估准则第33-36页
        3.1.1 时域影响因子第33-34页
        3.1.2 空域影响因子第34页
        3.1.3 频域影响因子第34-35页
        3.1.4 干扰样式影响因子第35页
        3.1.5 影响因子效益矩阵第35-36页
    3.2 协同干扰效果评估指标第36-39页
        3.2.1 组网雷达检测性能评估指标第36-38页
        3.2.2 组网雷达定位性能评估指标第38-39页
    3.3 协同干扰效果评估模型及目标函数计算方法第39-41页
        3.3.1 协同干扰效果评估模型第39-40页
        3.3.2 协同干扰效果评估目标函数第40-41页
    3.4 协同干扰效果评估仿真第41-48页
        3.4.1 组网雷达检测概率仿真第41-47页
        3.4.2 组网雷达定位误差仿真第47-48页
    3.5 本章小结第48-51页
第4章 基于种群智能优化的协同干扰效果评估方法研究第51-67页
    4.1 协同干扰资源分配第51-53页
        4.1.1 协同干扰资源分配模型第51-52页
        4.1.2 协同干扰资源分配约束条件第52-53页
    4.2 基于智能优化算法的协同干扰效果评估第53-57页
        4.2.1 遗传算法的改进第53-55页
        4.2.2 粒子群算法的改进第55页
        4.2.3 种群智能优化算法的运算过程第55-57页
    4.3 协同干扰效果仿真分析第57-65页
        4.3.1 空间对抗场景第57-59页
        4.3.2 遗传算法仿真分析第59-62页
        4.3.3 粒子群算法仿真分析第62-63页
        4.3.4 算法性能比较第63-65页
    4.4 本章小结第65-67页
结论第67-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第73-75页
致谢第75页

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