航空雷达协调探测系统的形成优化,使用改进的人工鱼群算法.

科学领域:

• 航空航天工程 航空航天工程
• 人工智能的人工智能
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 现代空中战斗越来越依赖于多架飞机的协作来进行侦测和交战.
• 隐形飞机虽然减少了初始检测,但在激活雷达系统时变得脆弱.
• 优化合作雷达网络的现有方法在有效性和效率方面面临挑战.

研究的目的:

• 开发一个优化的配置方法,用于空中雷达网络与单独的发射和接收 (ARN-STAR).
• 为了最大限度地提高合作飞行队伍的可检测范围.
• 克服现有方法在ARN-STAR的有效性和效率方面的局限性.

主要方法:

• 建立了ARN-STAR使用空间散射和双雷达空间多样性的数学模型和优化目标函数.
• 提出了改进的人工鱼群算法 (IFSA),以优化计算过程并提高解决方案的准确性.
• 实施对人工鱼类运动和行为模式的适应性调整,以避免局部最佳情况.

主要成果:

• IFSA有效地解决了以"一个传输和多个接收"为基础的多飞机协作检测的最佳阵列配置问题.
• 与传统方法相比,实现了显著提高的计算效率.
• 在寻找最佳配置方面表现出良好的准确性,提高了整体战斗能力和飞机安全.

结论:

• 提出的基于IFSA的方法为优化协作空战中的空载雷达网络配置提供了有效的解决方案.
• 这种方法提高了隐形飞机的检测能力和操作安全.
• 该研究重点是无人机之间的配置优化,而不是无人机战斗控制系统设计.