文档名：基于改进鲸鱼算法的多无人机协同欺骗干扰技术
摘要：多机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题,往往需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务,然而采用传统群体智能算法优化时往往会出现收敛速度慢、求解精度低等问题.针对这一问题,对标准鲸鱼优化算法进行了改进,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的多无人机协同欺骗干扰技术.首先建立了多无人机协同欺骗干扰组网雷达的数学模型以及对应的优化函数,然后在标准鲸鱼优化算法的基础上引入了自适应惯性权值,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.仿真实验表明,固定无人机数量为9架时,利用改进鲸鱼、标准鲸鱼、粒子群、蚁群4种算法分别优化多机协同欺骗干扰模型,得出改进鲸鱼优化算法平均运行时间最短,迭代次数最少,同时优化产生的实际航迹与理论值误差最小;逐步增加无人机数量至20架,利用上述四种算法进行模型求解时得出改进鲸鱼优化算法在不同无人机架数的条件下产生的假目标航迹条数均优于其他3种算法.
Abstract：Multi-unmannedaerialvehicle(multi-UAV)cooperativetrackdeceptionjammingagainstnettedradarsystemisalarge-scaleoptimizationproblem.ItisoftennecessarytouseswarmintelligencealgorithmstooptimizetheflightmissionsofUAVs.However,whentraditionalswarmintelligencealgorithmsareusedforoptimization,problemssuchasslowconvergencespeedandlowsolutionaccuracyoftenoccur.Foraboveproblems,thewhaleoptimizationalgorithmisimprovedandamulti-UAVcooperativedeceptionjammingtechnologybasedonimprovedwhaleoptimizationalgorithmisproposed.Firstly,themathematicalmodelofmulti-UAVcooperativedeceptionjammingtonettedradarisconstructedandthecorrespondingoptimizationfunctionisestablished.Secondly,theadaptiveinertiaweightisintroducedonthebasisofthewhaleoptimizationalgorithm,whichimprovestheglobalsearchabilityandconvergencespeedofthealgorithm.Thefouralgorithmsincludingimprovedwhale,whale,particleswarmandantcolonyareusedtooptimizethemulti-UAVcooperativedeceptionjammingmodelrespectively.Itisconcludedthattheimprovedwhaleoptimizationalgorithmhastheshortestaveragerunningtime,theleastnumberofiterations,andtheminimumerrorbetweentheactualtrackandthetheoreticalvalue.WhenthenumberofUAVsisgraduallyincreasedto20,theabovefouralgorithmsareusedtosolvethesamemodel,itisconcludedthattheimprovedwhaleoptimizationalgorithmissuperiortootherthreealgorithmsinthenumberofdeceptiontracksgeneratedundertheconditionofdifferentnumberofUAVs.
作者：丁宸聪 叶紫晴Author：DINGChencong YEZiqing
作者单位：中国人民解放军92728部队,上海200442
刊名：电讯技术
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(1)
分类号：TN974
关键词：多无人机(multi-UAV)协同 航迹欺骗干扰 组网雷达 改进鲸鱼优化算法
Keywords：multi-unmannedaerialvehicle(multi-UAV)cooperation trackdeceptionjamming nettedradar improvedwhaleoptimizationalgorithm
机标分类号：TP301.6TM71TM614
在线出版日期：2024年1月30日
基金项目：基于改进鲸鱼算法的多无人机协同欺骗干扰技术[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(1)丁宸聪 叶紫晴多机协同对组网雷达系统进行航迹欺骗干扰属于大规模优化问题,往往需要利用群体智能算法优化无人机的飞行任务,然而采用传统群体智能算法优化时往往会出现收敛速度慢、求解精度低等问题.针对这一问题,对标准鲸鱼优化算法...参考文献和引证文献
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