基于NGO-RF的雷达干扰效果评估方法技术

基于NGO

【技术实现步骤摘要】
基于NGO
‑
RF的雷达干扰效果评估方法


[0001]本专利技术属于雷达对抗


技术介绍

[0002]电子对抗是如今电子战场的主要战略手段。在电子对抗过程中，干扰效果是对抗双方都十分关注的技术指标。通过对干扰效果结果的分析，可以对雷达方的装备革新提供一定的数据支持，同时对干扰方进行干扰策略的制定提供帮助。随着雷达对抗向实战化发展，传统的基于对抗双方具有合作关系的离线评估思路已不再适用，干扰效果评估逐渐趋于在线化，即仅利用干扰方侦察系统侦察到的信息来评估干扰效果。
[0003]目前，传统的干扰效果评估技术大多以敌方雷达性能参数作为评价指标，例如最大检测距离，定位精度，检测概率等等。但在真实的作战环境中，敌方雷达的性能参数难以获取。雷达方在受到干扰之后，通常会改变雷达工作状态或采取抗干扰措施，这些状态的变化可以间接的反应干扰方的干扰效果。因此，利用雷达工作状态变化和采取的抗干扰措施进行干扰效果评估是可行的。
[0004]中国人民解放军空军通信士官学校在申请的专利文献“基于模糊数学和MATLAB图形用户界面的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于NGO
‑
RF的雷达干扰效果评估方法，干扰效果包括非常有效等级、十分有效等级、有一定效果等级和干扰无效等级，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1、构建样本集；样本集中每个样本相应的加注有雷达工作模式标签，且每个样本中包括雷达的4种属性特征参数，分别为雷达的脉冲重复间隔、脉冲宽度、脉冲幅度和载频；雷达工作模式包括TWS模式、TAS模式、STT模式和MTT模式；步骤2、在搜索空间内利用RF算法构建分类器种群矩阵X；利用构建的样本集对分类器种群矩阵X进行训练，并通过NGO算法对训练后的分类器种群矩阵X进行优化，并从优化后的分类器种群矩阵X中搜寻最优分类器；其中，样本集中每个样本的4种属性特征参数作为分类器种群矩阵中各分类器的输入，其该样本所对应的雷达工作模式作为分类器种群矩阵中各分类器的输出；搜索空间内所有分类器的种类各不相同；步骤3、判断干扰后是否探测到雷达信号，结果为是，执行步骤4；结果为否，执行步骤5；步骤4、判定雷达被干扰后呈关机状态，确定干扰效果处于十分有效等级，实现对雷达干扰效果的评估；步骤5、利用最优分类器识别干扰后雷达工作模式，对比干扰前后雷达工作模式和抗干扰指标的变化情况，确定干扰效果处于十分有效等级、有一定效果等级或干扰无效等级，从而实现对雷达干扰效果的评估；其中，抗干扰指标包括载频波动量、峰值功率以及带宽。2.根据权利要求1所述的基于NGO
‑
RF的雷达干扰效果评估方法，其特征在于，步骤2中、在搜索空间内利用RF算法构建分类器种群矩阵X的实现方式包括：利用RF算法在搜索空间内构建分类器种群，再从分类器种群中随机抽取N个分类器构建分类器种群矩阵分类器种群由多个分类器构成；其中，X
i
为第i个位置下的分类器，且i＝1，2，
……
N；x
i,j
为第i个位置下的分类器的第j个维度，且j＝1
……
m。3.根据权利要求2所述的基于NGO
‑
RF的雷达干扰效果评估方法，其特征在于，步骤2中、利用构建的样本集对分类器种群矩阵X进行训练，并通过NGO算法对训练后的分类器种群矩阵X进行优化，并从优化后的分类器种群矩阵X中搜寻最优分类器的实现方式包括：步骤2
‑
11、初始阶段：利用构建的样本集对分类器种群矩阵X进行训练，得到种群矩阵目标函数向量其中，F(X
i
)为第i个位置下的分类器对应的目标函数，F
i
为目标函数F(X
i
)的值；
步骤2
‑
12、设置迭代次数T；步骤2
‑
13、t的初始值为1，第t次迭代时NGO算法勘探阶段：利用步骤2
‑
11中种群矩阵目标函数向量F(X)，对分类器种群矩阵X中各位置上的分类器进行粗更新；利用构建的样本集对粗更新后的分类器种群矩阵X进行训练，得到粗更新后的种群矩阵目标函数向量F(X)；步骤2
‑
14、第t次迭代时NGO算法狩猎阶段：利用步骤2
‑
13中粗更新后的种群矩阵目标函数向量F(X)，对粗更新后的分类器种群矩阵X中各位置上的分类器进行细更新，利用构建的样本集对细更新后的分类器种群矩阵X进行训练，得到细更新后的种群矩阵目标函数向量F(X)；其中，细更新后的分类器种群矩阵X作为优化后的分类器种群矩阵X；步骤2
‑
15、选取当前迭代次数下，细更新后的种群矩阵目标函数向量F(X)中最小目标函数值所对应的分类器，并将该分类器作为初优分类器；步骤2
‑
16、判断t是否等于T，结果为是，执行步骤2
‑
17；结果为否，令t＝t+1，执行步骤2
‑
13；步骤2
‑
17、选取所有迭代次数下，所获得的所有初优分类器所对应的目标函数值中的最小值，并将该最小目标函数值所对应的初优分类器作为最优分类器。4.根据权利要求3所述的基于NGO
‑
RF的雷达干扰效果评估方法，其特征在于，步骤2
‑
13中，获得粗更新后的分类器种群矩阵X的实现方式包括：步骤2
‑
13
‑
1、对搜索空间内剩余的分类器进行搜索，为分类器种群矩阵X中各位置第一次寻找新分类器并利用样本集对各位置第一次寻找到的新分类器进行训练，获得各位置第一次寻找到的新分类器所对应的目标函数值F
inew,P1
；其中，表示为分类器种群矩阵X中第i个位置第一次寻找到的新分类器；F
inew,P1
表示所对应的目标函数值；步骤2
‑
13
‑
2、根据各位置第一次寻找到的新分类器所对应的目标函数值F
inew,P1
，对分类器种群矩阵X中各X
i
进行更新，具体表示为：从而获得粗更新后的分类器种群矩阵X。5.根据权利要求4所述的基于NGO
‑
RF的雷达干扰效果评估方法，其特征在于，步骤2
‑
14
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1中、第一次寻找到的新分类器在各维度下的表达式为：其中，表示为第i个位置第一次寻找到的新...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵忠凯，黄睿，张文旭，蒋伊琳，黄馨瑶，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：