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        基于差分進化算法的雷達網(wǎng)目標分配方法研究*

        2022-11-09 07:27:26李鵬飛
        艦船電子工程 2022年8期
        關(guān)鍵詞:分配

        魯 軍 李鵬飛

        (陸軍炮兵防空兵學(xué)院鄭州校區(qū) 鄭州 450000)

        1 引言

        隨著高技術(shù)空襲兵器的投入和戰(zhàn)場環(huán)境日趨復(fù)雜,低空超低空突襲、隱身目標、電子干擾、反輻射導(dǎo)彈等威脅更加嚴重,給防空兵部隊對空偵察帶來以下兩個主要問題:一是單一雷達裝備的探測威力有限,極易出現(xiàn)探測資源飽和問題;二是假如不進行雷達網(wǎng)內(nèi)各雷達合理控制,就會出現(xiàn)多雷達持續(xù)跟蹤、監(jiān)視同一批目標的重復(fù)探測問題,造成對空偵察資源浪費。雷達組網(wǎng)運用多雷達數(shù)據(jù)融合技術(shù),對多雷達進行控制調(diào)度,能夠?qū)崿F(xiàn)空情信息相互印證與共享、探測范圍擴展、空間分辨率和檢測性能提升,已成為了有效應(yīng)對“四抗”挑戰(zhàn)的主要方式[1]。然而,在多目標、多批次、多方向空襲的的背景下,由于雷達裝備資源相對不足,必須要化解雷達網(wǎng)目標分配問題,對雷達網(wǎng)內(nèi)各雷達進行統(tǒng)一調(diào)度,發(fā)揮其探測優(yōu)勢,實現(xiàn)利用有限的雷達完成對目標的探測、跟蹤與監(jiān)視。雷達網(wǎng)目標分配是指在滿足規(guī)定的的發(fā)現(xiàn)概率與合適的雷達資源調(diào)用約束條件下,為雷達網(wǎng)中各雷達合理分配目標探測任務(wù),實現(xiàn)利用最少的雷達資源完成對雷達網(wǎng)責(zé)任空域中的多目標探測任務(wù)[2]。目前,已有很多學(xué)者利用遺傳算法[3]、螢火蟲算法[4]、蜂群算法[5]以及分解協(xié)調(diào)法[12]等研究雷達目標分配問題,但將差分進化算法運用于雷達網(wǎng)目標分配的研究還比較少。完成雷達網(wǎng)多雷達多目標分配,不僅能提升整體探測效能,也能間接減弱網(wǎng)內(nèi)各雷達的探測壓力。面對復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境,情報人員難以快速、準確地進行目標分配。因此,必須要利用輔助決策手段,進行雷達目標分配。本文利用差分進化算法能夠完成雷達網(wǎng)目標分配由“人在回路中”的人力主導(dǎo)模式向“人在回路上”的監(jiān)督調(diào)控模式轉(zhuǎn)變,實現(xiàn)“人機結(jié)合、自主協(xié)同”,增強雷達網(wǎng)整體作戰(zhàn)能力。

        2 雷達網(wǎng)目標分配的數(shù)學(xué)模型

        雷達網(wǎng)目標分配就是空情融合處理中心依據(jù)空中來襲目標的位置與合適的分配原則控制網(wǎng)內(nèi)多雷達對目標進行跟蹤與監(jiān)視,保證雷達裝備開機最少情況下整個雷達網(wǎng)對目標的發(fā)現(xiàn)概率最大。由于防空作戰(zhàn)要求提供可靠、準確、連續(xù)的空情保障,因此在雷達網(wǎng)目標分配時應(yīng)堅持以下基本原則[6~9]:一是發(fā)現(xiàn)概率最大原則;二是開機數(shù)目最少原則;三是連續(xù)跟蹤監(jiān)視原則;四是上級指定目標和威脅程度高的目標優(yōu)先分配原則。

        基本問題假定:雷達網(wǎng)由N部不同型號的雷達組成,每部雷達都能獨立探測空中目標;依據(jù)有關(guān)情報得知,敵方M批目標從不同方向進入防區(qū),每批目標既可以是單機,也可以是多架飛機組成的編隊。

        在符合雷達網(wǎng)對空中目標發(fā)現(xiàn)的給定概率p0和雷達開機數(shù)目最少的要求下,雷達網(wǎng)對第j批目標的發(fā)現(xiàn)概率為

        整個雷達網(wǎng)對空中所有目標發(fā)現(xiàn)概率最大的目標分配目標函數(shù)和雷達網(wǎng)開機數(shù)目最少的目標函數(shù)分別為

        式中:maxF(x)表示雷達網(wǎng)發(fā)現(xiàn)概率最大;minU表示雷達網(wǎng)中雷達開機數(shù)目最少,其中Ui表示第i雷達的開關(guān)情況,關(guān)機為0,開機為1。

        將式(2)、式(3)定義的兩個目標函數(shù)進行目標單一化處理,令F(x)的權(quán)重為w1,U的權(quán)重為w2,w1+w2=1,可得到新的目標函數(shù)為

        約束條件(s.t)為

        式中:約束條件xij∈{0,1}表示,當xij為1時,雷達網(wǎng)分配第i部雷達監(jiān)視第j批目標,xij為0時,雷達網(wǎng)不分配第i部雷達監(jiān)視第j批目標。

        3 差分進化算法

        差分進化算法(Differential Evolution,DE)是由Storn與Price在遺傳算法等進化思想的基礎(chǔ)上針對參數(shù)優(yōu)化提出來的[10~11],是一種群體智能的隨機并行搜索優(yōu)化算法,具有收斂快速、容易實現(xiàn)、結(jié)構(gòu)簡單、魯棒性強等特點,主要用于求解多維空間整體最優(yōu)解和解決實數(shù)優(yōu)化問題。差分進化思想主要來源于生物進化,通過模仿生物群體中各個個體之間的競爭與合作,促使適應(yīng)于環(huán)境的個體保留下來。該算法的運算過程主要包括初始化種群、變異、交叉與選擇等操作,算法的流程如圖1所示。

        圖1 差分進化算法流程圖

        利用差分進化算法求解數(shù)學(xué)模型的具體步驟如下:

        1)種群初始化

        在解空間中均勻、隨機地生成NP個個體,每個個體均由D維向量組成,第0代種群為

        通過以下公式確定初始個體第j維元素值:

        式中:xi(0)表示種群中第0代的第i個個體xj,i(0)表示種群第0代的第i個個體的第j個基因。NP表示種群的大小,[Uj_min,Uj_max]表示第j維上的取值范圍,rand(0,1)表示在[0,1]之間的隨機數(shù)。

        2)變異操作

        種群初始化后,通過父代差分向量生成變異向量。一般通過以下公式進行變異操作:

        式中:xi(g)表示第g代種群中的第i個個體,xk2(g)-xk3(g)表示父代差分向量,F(xiàn)表示縮放因子,取值范圍為[0,2]。

        3)交叉操作

        變異操作之后,變異向量vi(g+1)與父代向量xi(g)進行二項式交叉生成新的個體向量,按照下列公式進行交叉操作:

        式中:CR表示種群交叉概率,取值范圍為[0,1],jrand表示[1,2…,D]中的隨機數(shù)。

        4)選擇操作

        交叉操作之后,新的個體向量與父代向量進行競爭選擇,將個體向量mi(g+1)與父代向量xi(g)對應(yīng)的適應(yīng)度值進行對比,本文的適應(yīng)度函數(shù)為目標函數(shù)且為函數(shù)極大值,選擇一個適應(yīng)度值最好的作為下一代個體。差分進化算法通常利用貪婪算法篩選出進入下一代種群的個體:

        4 仿真試驗及分析

        為驗證本文所提出的雷達網(wǎng)目標分配方法的可行性與算法的有效性,在PC機上用Matlab2012進行仿真試驗分析。依據(jù)有關(guān)情報可知,雷達網(wǎng)由N部雷達網(wǎng)組成,有M批目標進入我防區(qū),對我重要保衛(wèi)目標造成威脅。通過本文構(gòu)建的目標分配數(shù)學(xué)模型和目標分配流程,對雷達網(wǎng)目標分配問題進行求解,得到雷達網(wǎng)探測概率最大且雷達開機最少的目標分配方案。利用文獻[12]給出的7部雷達與12批目標的的實驗數(shù)據(jù)進行仿真對比分析,各部雷達對來襲目標的探測概率如表1所示。其中,M=12,N=7;探測概率小于0.5時,認為雷達沒有發(fā)現(xiàn)該目標,將其值置為0。

        表1 雷達對各批目標的探測概率

        假設(shè)P0=0.95,mi=50,種群規(guī)模NP=30,交叉概率CR=0.2,縮放因子F=0.5,終止條件為迭代1000次。利用差分進化算法求解文中構(gòu)建的雷達網(wǎng)目標分配數(shù)學(xué)模型,可得到差分進化算法收斂曲線如圖2所示,從圖中可以看出,在迭代400次后,獲得了雷達網(wǎng)最優(yōu)目標分配的適應(yīng)度值。

        圖2 差分進化算法收斂曲線圖

        為驗證本文所提方法的可行性,將基于差分進化算法和基于文獻[12]的分解協(xié)調(diào)法雷達網(wǎng)目標分配方案進行對比分析。如表2所示為基于分解協(xié)調(diào)法的目標分配方案,表3所示為本文利用雷達網(wǎng)目標分配模型和差分進化算法得到的雷達網(wǎng)目標分配方案。

        表2 基于分解協(xié)調(diào)法的雷達網(wǎng)目標分配方案

        表3 基于差分進化算法的雷達網(wǎng)目標分配方案

        由表2可知,文獻[12]提出的分解協(xié)調(diào)法能夠解決雷達目標分配問題,在滿足雷達最大探測概率的情況下,防區(qū)部署的7部雷達只開了6部,第3部雷達可以關(guān)閉,降低被敵方發(fā)現(xiàn)的概率;從表3可得,運用本文提出的數(shù)學(xué)模型與差分進化算法對雷達網(wǎng)目標進行分配,在符合雷達網(wǎng)對空中來襲目標探測概率最大和雷達開機最少的要求下,完成雷達網(wǎng)目標分配任務(wù),其中雷達網(wǎng)中7部雷達只需開機第1、2、5、6部雷達,其他3部雷達可關(guān)閉,最大限度地減少了雷達輻射,提高了雷達網(wǎng)戰(zhàn)場生存能力;通過表2與表3的目標分配方案對比可以發(fā)現(xiàn),本文提出的基于差分進化算法的雷達網(wǎng)目標分配方法可行,且分配的效果較好,能夠很好地解決雷達網(wǎng)目標分配問題,提升了雷達網(wǎng)整體探測效能。

        5 結(jié)語

        雷達網(wǎng)目標分配是防空兵對空偵察任務(wù)的重要內(nèi)容,合理有效地進行目標分配,是在雷達裝備相對不足的情況下完成多目標的有效探測與連續(xù)跟蹤的關(guān)鍵。本文提出了基于差分進化算法的雷達網(wǎng)目標分配方法,基于目標分配基本分配原則,建立雷達網(wǎng)目標分配模型,并利用差分進化算法對目標函數(shù)進行尋優(yōu),能夠得到雷達網(wǎng)目標分配方案。通過仿真試驗,將本文提出的方法與分解協(xié)調(diào)法進行對比分析,證明該方法的有效性與可行性,為解決復(fù)雜戰(zhàn)場條件下雷達網(wǎng)目標分配問題提供了一個新的參考方法。

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