一种电子装备抗干扰性能的优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电子装备抗干扰性能的优化方法及系统。所述优化方法，首先，筛选电子装备的薄弱环节；并根据所述薄弱环节确定备选对策，组成优化对策备选集；进而，计算每个备选对策的效益，得到效益备选集；计算每个备选对策的代价，得到代价备选集；在此基础上，根据所述效益备选集和所述代价备选集，采用二进制粒子群优化算法确定优化方案；根据所述优化方案优化所述电子转装备的抗干扰性能。本发明专利技术的方法引入二进制粒子群优化方法，确定优化方案，实现对电子装备抗干扰性能的优化，提升了电子装备抗干扰性能的效果与效率。

An Optimal Method and System for Anti-jamming Performance of Electronic Equipment

【技术实现步骤摘要】
一种电子装备抗干扰性能的优化方法及系统
本专利技术涉及电子装备性能优化领域，特别涉及一种电子装备抗干扰性能的优化方法及系统。
技术介绍
诸如雷达、导弹之类的复杂电子装备广泛采用了多种高新技术，已成为现代战争的利器，或者是作战效能的倍增器。与此同时，电子装备所面临的战场条件日趋复杂，尤其是战场电磁环境日益恶化，对其生存能力提出了严峻的挑战。而随着电子战技术与水平的不断发展，作为电子战重要作战对象的电子装备，更是不可避免地面临着电子干扰的威胁。因此，抗干扰性能已经成为电子装备极其重要的战术技术指标，甚至可以说电子装备的作战效能很大程度上取决于其抗干扰性能。电子装备在电子干扰条件下的工作性能，通常又可称之为抗干扰性能。电子装备抗干扰性能优化可以从两个方面出发，一是技术方面的优化，二是操作使用、战术运用等方面的优化。针对具体电子装备情况和可能面临的电子对抗态势，可能会有许多可选的优化对策，每一种对策都可能通过某些方面对电子装备抗干扰性能实现一定程度的优化，同时各种优化对策实施时往往都需要“付出”一定的代价。可将抗干扰性能看作“效益”，其中既表现了优化技术或措施的作用，又体现了目标、干扰和电子装备的综合作用，而优化技术或措施造成的不利影响则可看作“代价”。抗干扰性能优化的基本出发点是获得尽量“好”的“目标解决效果”，即尽可能大的“效益”；但是，在尽可能大的“效益”时，显然不应不计代价。而综合考虑“效益”和“代价”则显得更加合理，更加符合优化问题的一般求解思想。另外，不能期望某一种或一些对策会全面、彻底地解决电子装备抗干扰性能优化的所有问题，而某些对策之间所起的作用甚至有着相互制约的关系。当备选优化对策数量较多时，优化决策方法的运算量、鲁棒性、全局寻优能力等将成为制约因素，影响电子装备抗干扰性能的效果与效率。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种电子装备抗干扰性能的优化方法及系统，以提升电子装备抗干扰性能的效果与效率。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：本专利技术提供一种电子装备抗干扰性能的优化方法，所述优化方法包括如下步骤：筛选电子装备的薄弱环节；根据所述薄弱环节确定备选对策，组成优化对策备选集；计算每个备选对策的效益，得到效益备选集；计算每个备选对策的代价，得到代价备选集；根据所述效益备选集和所述代价备选集，采用二进制粒子群优化算法确定优化方案；根据所述优化方案优化所述电子转装备的抗干扰性能。可选的，所述根据所述效益备选集和所述代价备选集，采用二进制粒子群优化算法确定优化方案，具体包括：构造与所述优化对策备选集对应的粒子，得到粒子群，并确定所述粒子群的每个粒子的初始位置向量和初始速度向量；并计算每个粒子的适应度函数值，将每个粒子的初始位置向量设置为每个粒子处的初始的个体极值，并将所有粒子的适应度函数值的最大值所对应的粒子的位置向量设置为初始的全体极值；更新所述粒子群；计算更新后的粒子群中的每个粒子的适应度函数值；判断第i个粒子的适应度函数值是否大于第i个粒子处的个体极值所对应的粒子的适应度函数值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果表示大于第i个粒子处的个体极值所对应的粒子的适应度函数值，则将第i个粒子的位置向量设置为第i个粒子处的个体极值；分别令i＝1,2,…I,确定粒子群中每个粒子处的个体极值，其中，I表示粒子群中粒子的个数；确定所有粒子的适应度函数值的最大值，判断所述适应度函数值的最大值是否大于所述全体极值所对应的粒子的适应度函数值，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示大于所述全体极值所对应的粒子的适应度函数值，则将所述所述适应度函数值的最大值所对应的粒子的位置向量设置为全体极值；确定所有粒子的速度向量的速度最大值，判断所述速度最大值是否大于预设阈值，得到第三判断结果；若所述第三判断结果表示大于预设阈值，则将所述全体极值输出为优化方案；若所述第三判断结果表示不大于预设阈值，则返回步骤“更新所述粒子群”。可选的，所述构造与所述优化对策备选集对应的粒子，得到粒子群，并确定所述粒子群的每个粒子的初始位置向量和初始速度向量，具体包括：利用公式Xi(k)＝[xi1(k)，xi2(k)，…，xih(k)]，构造第i个粒子的位置向量；其中，vi1(k)，vi2(k)，vih(k)分别表示第k次迭代过程中第i个粒子中的第1,2，h个备选对策被选中的情况，h表示对策备选集中对策的个数；令确定所述粒子群中每个粒子的初始位置向量；其中，randi表示区间[0,1]内的第i个第一随机数，p表示对策被选中的概率；利用公式Vi(k)＝[vi1(k)，vi2(k)，…，vih(k)]，构造第i个粒子的速度向量；其中vi1(k)，vi2(k)，vih(k)分别表示第i个粒子中的第1,2，h个备选对策在第k+1次迭代过程中被选中的可能性；令vij(0)＝Vminj+randi·(Vmaxj-Vminj)，确定所述粒子群中每个粒子的初始速度向量；其中，Vminj，Vmaxj分别表示第j个备选对策的速度最小值和速度最大值。可选的，所述计算每个粒子的适应度函数值，具体包括：利用公式I，计算每个粒子的适应度函数值f[Xi(k)]；其中，δ表示奖励因数，p1和p2分别表示第一权系数和第二权系数，表示第i个粒子的效益函数，B表示效益指标，cj表示j个备选对策被选中的代价，wj表示j个备选对策的权值。可选的，所述更新所述粒子群，具体包括：利用公式更新每个粒子的速速向量；利用公式更新每个粒子的位置向量；其中，vij(k+1)和xij(k+1)分别表示第k_+1次迭代过程中，第i个粒子第j个备选对策的速度和位置，vij(k)和xij(k)分别表示第k次迭代过程中，第i个粒子第j个备选对策的速度和位置，j＝1,2，…，h，i＝1,2，…，M，ω表示惯性权重，d1表示调节粒子飞向自身最好位置方向的步长的加速因子，d2表示调节粒子飞向全局最优位置的步长的加速因子，r1和r2分别表示区间[0，1]的第二随机数和第三随机数，pj(k)表示第k次迭代的全体极值对应的粒子的第j个备选对策的位置，pij(k)表示第k次迭代第i个粒子处的个体极值所对应的粒子的第j个备选对策的位置，本专利技术还提供一种电子装备抗干扰性能的优化系统，所述优化系统包括：薄弱环节筛选模块，用于筛选电子装备的薄弱环节；备选对策确定模块，用于根据所述薄弱环节确定备选对策，组成优化对策备选集；效益计算模块，用于计算每个备选对策的效益，得到效益备选集；代价计算模块，用于计算每个备选对策的代价，得到代价备选集；优化方案确定模块，用于根据所述效益备选集和所述代价备选集，采用二进制粒子群优化算法确定优化方案；优化模块，用于根据所述优化方案优化所述电子转装备的抗干扰性能。可选的，所述优化方案确定模块，具体包括：初始化子模块，用于构造与所述优化对策备选集对应的粒子，得到粒子群，并确定所述粒子群的每个粒子的初始位置向量和初始速度向量；并计算每个粒子的适应度函数值，将每个粒子的初始位置向量设置为每个粒子处的初始的个体极值，并将所有粒子的适应度函数值的最大值所对应的粒子的位置向量设置为初始的全体极值；粒子群更新子模块，用于更新所述粒子群；适应度函数值计算子模块，用于计算更新后的粒子群中的每个粒子的适应度函数值；第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子装备抗干扰性能的优化方法，其特征在于，所述优化方法包括如下步骤：筛选电子装备的薄弱环节；根据所述薄弱环节确定备选对策，组成优化对策备选集；计算每个备选对策的效益，得到效益备选集；计算每个备选对策的代价，得到代价备选集；根据所述效益备选集和所述代价备选集，采用二进制粒子群优化算法确定优化方案；根据所述优化方案优化所述电子转装备的抗干扰性能。

【技术特征摘要】
1.一种电子装备抗干扰性能的优化方法，其特征在于，所述优化方法包括如下步骤：筛选电子装备的薄弱环节；根据所述薄弱环节确定备选对策，组成优化对策备选集；计算每个备选对策的效益，得到效益备选集；计算每个备选对策的代价，得到代价备选集；根据所述效益备选集和所述代价备选集，采用二进制粒子群优化算法确定优化方案；根据所述优化方案优化所述电子转装备的抗干扰性能。2.根据权利要求1所述的一种电子装备抗干扰性能的优化方法，其特征在于：所述根据所述效益备选集和所述代价备选集，采用二进制粒子群优化算法确定优化方案，具体包括：构造与所述优化对策备选集对应的粒子，得到粒子群，并确定所述粒子群的每个粒子的初始位置向量和初始速度向量；并计算每个粒子的适应度函数值，将每个粒子的初始位置向量设置为每个粒子处的初始的个体极值，并将所有粒子的适应度函数值的最大值所对应的粒子的位置向量设置为初始的全体极值；更新所述粒子群；计算更新后的粒子群中的每个粒子的适应度函数值；判断第i个粒子的适应度函数值是否大于第i个粒子处的个体极值所对应的粒子的适应度函数值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果表示大于第i个粒子处的个体极值所对应的粒子的适应度函数值，则将第i个粒子的位置向量设置为第i个粒子处的个体极值；分别令i＝1,2,…I,确定粒子群中每个粒子处的个体极值，其中，I表示粒子群中粒子的个数；确定所有粒子的适应度函数值的最大值，判断所述适应度函数值的最大值是否大于所述全体极值所对应的粒子的适应度函数值，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示大于所述全体极值所对应的粒子的适应度函数值，则将所述所述适应度函数值的最大值所对应的粒子的位置向量设置为全体极值；确定所有粒子的速度向量的速度最大值，判断所述速度最大值是否大于预设阈值，得到第三判断结果；若所述第三判断结果表示大于预设阈值，则将所述全体极值输出为优化方案；若所述第三判断结果表示不大于预设阈值，则返回步骤“更新所述粒子群”。3.根据权利要求2所述的一种电子装备抗干扰性能的优化方法，其特征在于：所述构造与所述优化对策备选集对应的粒子，得到粒子群，并确定所述粒子群的每个粒子的初始位置向量和初始速度向量，具体包括：利用公式Xi(k)＝[xi1(k)，xi2(k)，…，xih(k)]，构造第i个粒子的位置向量；其中，vi1(k)，vi2(k)，vih(k)分别表示第k次迭代过程中第i个粒子中的第1,2，h个备选对策被选中的情况，h表示对策备选集中对策的个数；令确定所述粒子群中每个粒子的初始位置向量；其中，randi表示区间[0,1]内的第i个第一随机数，p表示对策被选中的概率；利用公式Vi(k)＝[vi1(k)，vi2(k)，…，vih(k)]，构造第i个粒子的速度向量；其中vi1(k)，vi2(k)，vih(k)分别表示第i个粒子中的第1,2，h个备选对策在第k+1次迭代过程中被选中的可能性；令vij(0)＝Vminj+randi·(Vmaxj-Vminj)，确定所述粒子群中每个粒子的初始速度向量；其中，Vminj，Vmaxj分别表示第j个备选对策的速度最小值和速度最大值。4.根据权利要求2所述的一种电子装备抗干扰性能的优化方法，其特征在于：所述计算每个粒子的适应度函数值，具体包括：利用公式计算每个粒子的适应度函数值f[Xi(k)]；其中，δ表示奖励因数，p1和p2分别表示第一权系数和第二权系数，表示第i个粒子的效益函数，B表示效益指标，cj表示j个备选对策被选中的代价，wj表示j个备选对策的权值。5.根据权利要求2所述的一种电子装备抗干扰性能的优化方法，其特征在于：所述更新所述粒子群，具体包括：利用公式更新每个粒子的速速向量；利用公式更新每个粒子的位置向量；其中，vij(k+1)和xij(k+1)分别表示第k+1次迭代过程中，第i个粒子第j个备选对策的速度和位置，vij(k)和xij(k)分别表示第k次迭代过程中，第i个粒子第j个备选对策的速度和位置，j＝1,2，…，h，i＝1,2，…，M，ω表示惯性权重，d1表示调节粒子飞向自身最好位置方向的步长的加速因子，d2表示调节粒子飞向全局最优位置的步长的加速因子，r1和r2分别表示区间[0，1]的第二随机数和第三随机数，pj(k)表示第k次迭代的全体极值对应的粒子的第j个备选对策的位置，pij(k)表示第k次迭代第i个粒子处的个体极值所对应的粒子的第j个备选对策的位置，6.一种电子装备抗干扰性能的优化系统，其特征在于，所述优化系统包括：薄弱环节筛选模块，用于筛选电子装备的薄弱环节；备选对策确定模块，用于根据所述薄弱环节确定备选对策...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏保华，范书义，王成，孔子华，李青，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军工程大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32