我要投搞

标签云

收藏小站

爱尚经典语录、名言、句子、散文、日志、唯美图片

当前位置:斗牛棋牌下载 > 反直升机武器 >

武装直升机对地作战仿真分析pdf

归档日期:06-28       文本归类:反直升机武器      文章编辑:爱尚语录

  1.本站不保证该用户上传的文档完整性,不预览、不比对内容而直接下载产生的反悔问题本站不予受理。

  中北大学学位论文 KEYWORDS: Armed helicopter; Genetic algorithm; Bayesian network; System simulation; Situational analysis 中北大学学位论文 目 录 第一章 引言 1 1.1 武装直升机的现状以及未来发展的趋势预测 1 1.2 武装直升机的研究背景和研究意义2 1.3 本章小结3 第二章 武装直升机对地作战中的模型分析 5 2.1 变量的命名规则5 2.2 对抗仿线 直升机的航路形成7 2.4.1 文件输入方式设定直升机航路7 2.4.2 计算机生成直升机航路7 第三章 武装直升机作战中雷达的作用分析 9 3.1 雷达的作用简介9 3.2 视距判断模块的分析 11 3.3 雷达初始条件 12 3.4 雷达搜索空中模型 12 3.4.1 雷达开始搜索条件 12 3.4.2 雷达与目标的夹角计算公式 13 3.4.3 扫描的方向计算 13 3.4.4 从初始方位到扫描到目标所用的时间 13 3.4.5 雷达第M 次能扫描到目标的时间 13 3.4.6 雷达发现目标计算 14 3.4.7 确认发现目标 14 3.5 雷达探测过程中的数学模型以及分析 14 3.5.1 雷达作用距离的分析 14 3.5.2 噪声限制下的雷达作用距离 15 I 中北大学学位论文 3.5.3 地杂波限制下的雷达作用距离 17 3.5.4 雷达的分辨力 18 3.5.5 雷达发现目标的概率模型 19 3.6 本章小结20 第四章 基于遗传算法的雷达组网布阵 21 4.1 雷达组网的分析以及组网的关键技术21 4.2 遗传算法简介22 4.2.1 遗传算法的定义22 4.2.2 遗传算法的应用23 4.2.3 遗传算法的大体过程26 4.2.4 遗传算法的具体计算过程26 4.3 基于遗传算法的雷达组网布阵具体过程27 4.3.1 初始群体的确定27 4.3.2 适度函数的确定27 4.3.3 选择28 4.3.4 交叉28 4.3.5 变异29 4.3.6 算法终止29 4.3.7 算例29 4.3.8 结果分析30 第五章 利用贝叶斯网络模型进行武装直升机的态势分析 31 5.1 贝叶斯网络的基本介绍以及发展现状31 5.2 基于贝叶斯网络来建立的态势估计模型的方法过程33 5.3 基于贝叶斯网络的规避态势估计模型的建立过程34 5.4 贝叶斯网络在作战规避中的计算35 5.5 本章小结37 第六章 武装直升机对地作战仿线 系统仿线 II 中北大学学位论文 6.1.1 系统仿线 系统仿线 Matlab GUI 相关知识41 6.2.1 图形化用户界面GUI 的介绍41 6.2.2 进行GUI 界面设计的原则和大体步骤41 6.2.3 本章主要解决的问题43 6.3 作战开始各参数的输入界面仿线 武装直升机参数读取模型44 6.3.2 雷达参数读取模型45 6.3.3 对于武装直升机进行态势分析的仿线 武装直升机对地作战仿线 第七章 论文总结与展望 51 7.1 论文总结51 7.2 论文展望52 参考文献 54 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 58 致谢 III 中北大学学位论文 第一章 引言 1.1 武装直升机的现状以及未来发展的趋势预测 通常我们提到的武装直升机指的是一种装备有军用进攻武器,可以对于空中目标, 地面目标,地面步兵,装甲坦克和地面上的建筑进行大规模袭击的进攻性武器。 武装直升机是指载有军备武器,并且用于空对地作战,打击地面,水面甚至水下目 [1] 标的战斗机 。在现代化科技战争中,武装直升机扮演者两方面的主要作用,一方面可 以为地面提高近距离和精确的打击支援,另外一方面,可以直接对于发现的敌方目标进 行直接的袭击。 武装直升机之所以能够发展迅速,而且在现代化作战证发挥着不可小觑的重要作 用,是因为这个进攻性武器具备不少的优良特性,比如说,可以装备有大量的进攻武器, 从而实现可以攻击大量的目标,另外一方面,与其他的攻击武器相比,武装直升机载有 的武器装备数量多,攻击量大;最重要的是一般来说武装直升机的作战地点一般是在野 外,因此它不会受到地形对它的限制,机动性灵活,这是其他的军事武器根本就没法与 [2 ] 之相比的 。此外,武装直升机一般不是孤军奋战,还可以与其他的装备进行协同作战, 反应迅速,打击效果更好。 近些年来,各国都在武装直升机的研究上投入了很多的经历,当前比较先进的武装 直升机如美国的“科曼奇”,意大利的“猫鼬”等,这些武装直升机因为其速度快,作战能 [3] 力好而闻名世界 。 目前中国现阶段比较先进的还是武直-10,它在作战中主要的任务就是来消灭地面 上固定和机动的各方面的力量,并且也会负责一部分空战的任务。 我们现在预测未来的武装直升机可能会采用大量的隐身技术,从而大大减小被敌方 发现的概率,由于在未来的作战中,一个目标从发现然后到被击毁的时间之间的间隔可 能会越来越小,因此,谁要是能在作战中占得先机的话,谁就会在作战中占据有利地位, 从这方面来看的话,如果能够不断提高以及普及应用隐身技术与武装直升机身上,这是 1 中北大学学位论文 未来的军事武器力量在未来要考虑的因素。而且,未来的武装直升机上将会采取使用更 加新型的制作材料,从作战来看,就会具备很强的保卫自己的能力。另外一方面,未来 的武装直升机可能会更多的跟计算机进行结合,增强计算机对其的控制能力,实现完全 信息化控制。我们还可以预测的就是,在未来,武装直升机可能会演变成无人直升机, 这样不仅节省了军事力量。早期,美国的无人战斗飞机已经投入应用,这样也会给无人 武装直升机的发展提供借鉴。在未来的发展过程中,无人化的武装直升机将越来越普及, [3] 将以其很大的优势带领武装直升机的发展进入一个新的时代 。 1.2 武装直升机的研究背景和研究意义 最近几年来,随着电子科学技术的不断进步,各国也不断提高武装直升机对地作战的 性能指标,也不断提高其攻击范围以及可以作用到的距离范围,并且近些年来不断提高 发明了隐身技术。 在之前的文献中,已经有不少来研究武装直升机作战的仿真,本文中我们都是针对 仿真过程中用到的过程模拟成数学模型,输入相应的参数,进行相应的输出,并做出仿 真。 但是历经多年的飞速发展,武装直升机能够不断适应新情况的变化,不断根据新威 胁做出自己相应的调整。但事实上武装直升机之间的斗争也越来激烈,就怎么来提高武 装直升机的应战能力,来有效的应对敌方的袭击,这是一个新课题,我们就需要不断提 高研制武装直升机的创新技术,不断进行改革。 在 90 年海湾战争和科索沃战争爆发的时候,空袭与反空袭斗争变得空前激烈,它 不仅规模巨大,而且所用的时间也是比较长的,在当前高科技条件下的现代化战争中, 武装直升机有效应战已成为一个重要的战斗风格,是取胜的关键。美军更是将发展武装 直升机列为重点项目,尤其是研究武装直升机对于地面目标的各种参数的衡量决策是至 关重要的。 因此,随着现代战争中各国先进军事技术的不断发展,科学准确的进行对地打击成 为各国军事战略的重要任务。定时的来获取每个参数的信息来确定地面目标,从而提供 2 中北大学学位论文 决策和进攻支持,成为他们在现代战争中的参与重中之重。武装直升机作为识别,搜索, 监视,进攻地面目标的主要工具,自从诞生之日起就发挥着不可磨灭的有力作用。 在目前己有的相关研究文献发现,武装直升机对地仿真作战的设计、开发和测试越 来越成为作战研究中不可忽略的重要工作, 随着仿真技术的不断发展以及不断地被广泛 应用,对于武装直升机的仿真也越来预热,对于武装直升机的仿真研究具有很大的意义, 一方面,它不仅在研究成本上做了很大的节省,而且也发展了系统仿真的发展技术,当 前,对于雷达精度的要求也是越来越高,要求其不仅需要具有实时性,还需要具有很高 的通用性。 1.3 本章小结 我们本文章主要介绍基于Matlab 的武装直升机对地作战中的过程的仿真,仿真的过 程为:当红蓝双方对抗仿真开始时,蓝方按照初始条件进行排布,并自行动作,启动蓝 方布阵仿真,而红方接到上级指令(得知蓝方方位,状态),并向预定方位机动,当红 蓝双方距离达到限定值(蓝方雷达的作用距离),启动蓝方雷达搜索仿真,等到雷达搜 索了目标后并确定目标后,蓝方就需要进行决策进行分火。 即总的来说,本文的主要的研究内容主要包括以下内容: 1.武装直升机对地作战中的模型分析,包括一些变量的命名规则,一些计算说明, 各个装备变量的确定,直升机作战航路的形成方法等。 2. 武装直升机作战过程中雷达的作用分析,包括雷达搜索空中模型的初始条件确 定,雷达与目标的夹角计算公式,雷达的扫描方向,雷达能够搜到目标的时间,雷达作 用距离的计算,发现目标以及确认目标的过程研究。 3. 介绍了遗传算法,并且利用遗传算法研究了雷达组网布阵模型,遗传算法的具体 的计算过程。 4.基于贝叶斯网络的武装直升机的态势分析过程,通过这个过程我们可以分析敌方 目标的各种参数,包括属性是属于敌方,还是属于我方,方位角是大于90 度,还是不 大于 90 度,敌方的类型属于武装直升机,还是属于雷达,距离是靠近,还是在远离, 3 中北大学学位论文 速度是在增大还是在减小,对方采取的是否是规避,通过以上各参数共同考虑,通过贝 叶斯概率计算来得出对方武装直升机采取规避的概率多大,根据概率的大小我们就可以 [3] 依据作出我们自己的应战决策。以便在战争中占得上风,而且不致我们的兵力受损 。 5.利用Matlab 仿真雷达在红蓝的双方作战中与武装直升机的配合仿真界面开发,通 过仿真我们可以将作战过程形象化的展现在决策人面前,这样模拟化的仿真在现在应用 非常普及,形象化,客观化,在双方的武装直升机开始对抗之前,蓝方与红方的雷达各 自首先启动自己的搜索设备,全面搜索,并结合分析各项参数来做出仿真,仿真界面可 以让人直观整个作战过程,以及在其中看到雷达的作用。Matlab GUI 界面开发与其他面 向对象的软件一样,都可以开发出客户需求的仿线 中北大学学位论文 第二章 武装直升机对地作战中的模型分析 2. 1 变量的命名规则 蓝方(B ):(武器装备种类在变量后加编号) 警戒雷达系统(JR ) 高炮武器系统(GP) 防空导弹武器(FD ) 直瞄武器系统(ZM ) 红方(R ): 武装直升机雷达系统 (WR) 武装直升机(WZ) 白方(W): 计算变量(J ) 2.2 对抗仿线. 战场坐标系的建立:即仿真中建立的战场坐标系: 5 中北大学学位论文 图2.1 作战中战场坐标系图 在战场图标中,以直升机集结地为原点,以地理北为 Y 轴;以战场平面图平面为 XY 平面;以通过原点在XY 平面内并垂直于Y 轴的直线为X 轴;以过原点垂直于XY 平 面的直线为Z 轴,构成空间坐标系O-XYZ 。 2. 角度定义 本模型中所有方位和角度均为从X 轴正方向逆时针旋转,角度范围0~360 度。如图 2.2 所示。 6 中北大学学位论文 图2.2 模型旋转角度图 2.3 装备坐标变量的确定 对于红、蓝双方,每一个武器单元都有其初始坐标那么第NN 驾武直的坐标为: (A ,B,C)为第NN 个高炮防空武器坐标; (D,E,F ),为第NN 个防空导弹武器坐标; (G,H,J ),为第NN 个警戒雷达坐标; (K,L ,Z ),对于移动的物体,则有实时坐标,如武装直升机; (AT,B T, CT)上述初始坐标均由菜单或文件输入。 2.4 直升机的航路形成 2.4. 1 文件输入方式设定直升机航路 采用文件输入真实直升机航路,采用文件输入需要航路方程(与时间t相关的方 程)。在这里,我们采取下面的方式来生成武装直升机的航路。 2.4.2 计算机生成直升机航路 导航点间航路生成过程:为了确定武装直升机实时坐标方程,一般可以由以下公式 决定: 7 中北大学学位论文 Q W (T 1) W cos(R)(t t(T 1)) T Y(T 1) W sin(R)(t t(T 1)) (2.1 ) W 为第NN 架武直飞到第T 个导航点过程中的飞行速度,R 为第NN 架武直飞到第 T 个导航点过程中的方向。 t 为时间变量,t(T-1)为到达第T-1 个导航点所用的时间, T 1 (W(i) W(i1))2 (Y(i) U(i1))2 t(T 1)  (2.2) i 1 I (i ) 通过这个公式我们就可以计算出武武装直升机的实时坐标以及武装直升机飞到第n 个导航点所用的时间。 8 中北大学学位论文 第三章 武装直升机作战中雷达的作用分析 3.1 雷达的作用简介 我们一般提到的雷达的主要任务就是能够在尽可能大的范围内进行搜索,并且尽可 [4] 能尽早的来发现空中敌方目标,来做出及早的决策,以便占据战争中的优胜权 。所以, 雷达在进行搜索的过程中必须满足一定的条件:保证探测到的距离更远,能够覆盖的面 积更大。但是在实际中,可能因为要求的雷达的探测距离过于远,那么警戒搜索雷达就 [4] 应该使用稍微低点的频段 。因为在这些比较低的频段,大气密度变化不大,雷达所接 受到的杂波的被反射的概率也比较小。有些对雷达的精度也做出了一定的要求,要求可 能达到的精度要精确到0.04 度,甚至更低,这就需要地面雷达天线长度不用太高,几十 [5] 米即可 。一般来说,我们知道雷达上的电缆的主要作用可能是在于比较远的目标上, 有时候可能雷达的无论是测量精度还是分辨力上都达不到要求,这时候我们就可能需要 建立两个雷达坐标进行搜索,这样的话,由于这些雷达是在一个比较垂直的扇形平面上, 就会使得我们获得的方位角的分辨率比较高,甚至能够达到零度甚至更低。由于雷达采 用的通过机械雷达扫描的方式,因此更容易获得准确的目标方位和详细的距离的信息。 当然,如果我们能够将两个坐标连同测高方面的雷达一起的话,就会构成一个完整的三 [6] 维坐标体系,使得扫描目标更加精确和便捷 。 在三维坐标雷达扫描之前,我们使用的都是机械扫描方式,这种方式一般来说精度 较差,而且只能容有数目较少的目标,因此,这种方式的扫描对于高精度的检测到空中 目标还是比较困难的。自从发明了这个新的三维雷达方式,在进行扫描的过程中我们就 [6] 需要确立扫描目标的三个坐标 。 雷达的使用原理是,首先雷达会发射足够多的电磁波,然后这些电磁波会首先被接 收,继而借助于转换开关,传递给雷达的天线,然后天线将这些电磁信息发到大气空中, [7] 在一个非常狭窄的方向上,形成聚焦,作为一整束,不断地向前延伸着 。在不断向前 延伸的过程中,可能会遇到介质发生反射,导致一部分电磁能力会发生反射,沿着原路 9 中北大学学位论文 返回,这样就会发生一个信号增益的过程,通过天线增益的这个过程,雷达的信号便形 [7] 成了 。因为雷达信号在传播的过程中,它的电磁的能量一般都会有所减弱,所以雷达 的信号可能会比较低,只有雷达的发射机能够产生足够的电磁能量的线] 转换开关传送给天线 。那么雷达的作用距离我们可以通过以下公式来求得: S = C T / 2 (3.1) 其中S :目标距离 T:电磁信号往返于雷达与锁定的目标所需要的时间 C:光速 雷达在进行测试空中目标的方向的时候是所利用的是天线的某些特性来实现的,比 [8] 如说,方向性。即我们利用方向性来解决实现测定目标的方向 。另外一方面,我们可 能是通过天线的某些机械和电气特性来检测方向, 当然,对于速度的测量确定也是我 们研究的雷达的一个比较重要的功能。一般来说,如果雷达只要是具备有能够测速的能 力,一般在确定目标的时候可能会要比一般雷达复杂得多。 雷达大概能包括的某些战术指标是由好多方面构成的,比如说距离啊,范围啊,分 辨力和精度等等。 在上面的叙述中,我们提到的作用距离泛指从雷达的距离来看就可以可靠地找到 目标。它与雷达自身的功率以及口径紧密相关,并且它还与发现的目标的反射能力有一 定的关系,一般来说,雷达的作用范围是由例如距离,范围等的综合因素综合考虑而成 [9] 并且确定它能作用到的范围区域 。 众多的技术指标和雷达的参数所确定的雷达系统参数众多,但是在这里只讨论那些 接近ECM 的主要参数。如果依照波形进行分类时,一般雷达分为:脉冲雷达和连续波 雷达。当前常用的雷达大多数是脉冲雷达。一般性的脉冲雷达一般会周期性地定期来发 射一些高频的脉冲。 归纳起来,我们在本文章中所要研究的雷达的参数主要包括波的长度大小,脉冲的 频率高低,脉冲的宽度大小,发射的功率大小,波束的宽度宽窄等。 当然雷达的这些特殊的技术的参数还是要依照性能来进行认真挑选,主要是由于它 [10] 们的取值还是要反应一定程度的功能大小 。举个例子来说,如果我们是要提高我们在 10 中北大学学位论文 远距离限制下我们的雷达发现目标的能的概率大小的,那么根据前面我们所论述的,我 们就需要使用较低的工作频率和较小的脉冲频率,但是,在实际的作战装备中,有些参 展的雷达可能为了不同的目的,比如说考虑到体积啊,重量大小什么的话,就会被逼采 用相对较高的频率什么的,但这同时也说明,如果我们在进行仿真之前就能知道雷达各 项方面的参数的话,我们一般都是有能力来辨别雷达属于那些分类的。 3.2 视距判断模块的分析 地球的表面是一个曲面,如果我们从雷达天线的中点开始找到以与地球表面相切的 直线,那么这根直线就是视距线,从雷达所在地到切点之间的曲面距离就是你所谓的雷 达视距,雷达视距跟雷达所处的位置是有密切关系的,雷达位置越高,视距就会比较大 [11] 而且越远 。 然而,雷达的作用距离,更大的可能应该跟雷达所应用的无线电波的传输方法有密 切的不可分离的关系的。 归纳来说无线电波的传输方法大概分为:1.在地球表面传播,这样的波一般来说是 长波,即称为地波;2.使用电离层进行反射的方式进行传播,这样的波是属于距离中等 的波,即所谓意义上的中波即我们众所周知的天波,如果雷达使用的是长波波段,就是 按地波传输,形成地波传输的超视距雷达。如果雷达使用的是天波,那么就可以构成天 波超视距雷达传输方式,那么它的作用距离就可以大大的超过我们的视距范围。 我们知道我们的地球是个球形的,因此我们的雷达仅仅限于在其自己的能看到的范 围内才能发现目标,但是,我需要明白的是,一般来讲,我们这里所说的雷达作用距离 和作用范围与我们人眼的视距又是有区别的,是根本不可能相等的。这个区别主要是由 于当高度不断发生变化时,伴随而来的是空气的密度当然也会随之变化,为了解决这个 差距,我们可以利用下面的公式来进行计算,使之尽量接近,即使用以下公式: d = 4120( h1+ h2 ) (3.2) 其中,d 指的是雷达视距,h1,h2 分别指的是雷达天线 雷达初始条件 雷达初始条件包括雷达坐标,自身参数,初始指向,搜索范围。 雷达进行搜索时初始方位角的取值方法 每一个雷达的搜索初始方位角公式通过以下计算出: P 3 6 0 R n d ( j y) (3.3) 其中随机函数Rnd (jy ) 是一个服从(0,1)均匀分布的随机数值,公式的所得值是第 n 个雷达的初始方位角的取值。 3.4 雷达搜索空中模型 3.4.1 雷达开始搜索条件 雷达需要满足一定的条件即可开始搜索: Z 4 . 1 ( X  C ) (3.4) Z 为目标雷达通视距离,单位km ;X 为雷达的实际架高,单位m ;C 为武装直升机 飞行高度,单位m 。 V = min(Z,B) (3.5) 其中B 为雷达能作用到的距离范围,B 由各种不同的初始条件(战场环境因素变量, 敌方武装直升机高度,目标武装直升机此时所处的状态,敌空目标与雷达的方向夹角) 我们对于这些参数的输入依据是相关的数据库。 满足公式3.6 雷达开始搜索。 V  ( J  Q)2 ( K T)2 (GG CT)2 (3.6) 其中K ,L ,Z 为雷达坐标,AT,B T,CT 为武装直升机实时坐标。 12 中北大学学位论文 3.4.2 雷达与目标的夹角计算公式 雷达与目标的夹角H (单位度): T  K 180 L arctg ( ) (3.7) Q  J  此处的目标为武装直升机 上述公式中的K ,L 分别为雷达的坐标,AT,B T 是作为武装直升机实时坐标的参数 值。 如果AT-K 0,B T-L 0 则:H =L 如果AT-K 0,B T-L 0 则:H =L +180 如果AT-K 0,B T-L 0 则:H =L +180 如果AT-K 0,B T-L 0 则:H =L +360 3.4.3 扫描的方向计算 雷达扫描方向采用固定逆时针法。 3.4.4 从初始方位到扫描到目标所用的时间 再计算雷达从初始方位到目标处于雷达波束中心线上的时间: H - AA G = (3.8) HH 其中H 为目标——雷达连线与X 轴夹角,AA 为雷达的初始方位角,HH 为雷达搜 索速度。 3.4.5 雷达第M 次能扫描到目标的时间 360 BB ( )(M 1) G (3.9) BB 其中H 为目标——雷达连线与X 轴夹角,M 为第几次波束与目标交汇,G 由公式 3.5 算出CC 为雷达搜索速度。BB 为第M 次波束与目标交汇所用时间。 13 中北大学学位论文 3.4.6 雷达发现目标计算 雷达每搜索一圈抽取一次随机数,判断是否搜索到目标。雷达发现概率为P1 则抽取服从(0,1)均匀分布的随机数,满足Rnd ( jy) P1则说明已经搜索到目标, 如果不满足则在下一圈继续抽取随机数判断是否搜索到目标。 3.4.7 确认发现目标 雷达不会在一次的频率较小的检测下就会发现目标,否则会产生许多的假的虚假警 报,雷达在发现目标并且需要进行确认的过程中需要有确认目标的一个原则。那么在这 里我们确认为目标的原则为:在雷达的a 个扫描(这里我们研究的雷达的扫描方法采用 的是逆时针扫描方式)周期段内,应该有不少于b(ba)次发现目标的过程。当然a 与b 是有必然关系的,一般a 与b 之间的选择关系为: b= 1.5 a (3.10) 我们一般取a=4 ,b=3,这时,正常有效发现目标的检测概率p=0.75 3.5 雷达探测过程中的数学模型以及分析 3.5.1 雷达作用距离的分析 雷达在不同的观测环境下以及不同的虚警概率和发现概率下,这时雷达所能检测到 的目标的距离的大小,成为衡量雷达的一个重要性能参数之一。噪声、杂波和有时的电 子的干扰以及目标回波信号在空间环境并存,在一定程度上会影响到雷达对信号的检 测。因此,雷达作用距离实际上决定于雷达所受到的干扰类型,是属于噪声限制干扰下 的研究分析,还是地杂波干扰限制下的研究分析。 远程雷达的主要作用距离主要跟雷达的无线电波的发射功率和雷达的接收灵敏度 是很有密切关系的,雷达波在传输时是会不断损耗能量的,当雷达波发射出去后,达到 目标后会返回,发射的信号到达雷达接收天线的时候,到达时的信号强度可能还会被接 14 中北大学学位论文 收机识别并接收放大信号,接收雷达波接收机在能正常工作时所能接收到的的最小信号 强度就是一般意义上的灵敏度。由此可见,雷达能够接收的灵敏度的高低是与雷达能够 发射的功率的大小是成正比的,前者大,后者就大。在这里,我们主要研究噪声干扰限 制下的雷达作用距离,能够搜索到的目标范围,地杂波限制的雷达作用距离 3.5.2 噪声限制下的雷达作用距离 正常情况下,雷达会在受到噪声干扰的情况下 ,对其本身的所能达到的最大作用距 离做一个评估计算 ,这样不仅反映了雷达对电子对抗的抗干扰能力 ,而且还能表达出电 子干扰对雷达的作用效果是怎样的。不同的干扰是不尽相同的,由于收到的干扰能力或 者反干扰能力的不同,它们的作用的距离也是不尽相同的。 与距离计算相关的方程为: 2 2 4 P  G   I R t (3.11) (4)3 K T F L D 0 n s 0 方程中各参数值的计算如表3.1 所示: 15 中北大学学位论文 表3.1 参数表 符号 含义 Pt 峰值功率  脉冲宽度 G 天线增益  工作波长(频率的倒数)  目标雷达截面积 I 积累改善 4 常数 K 玻尔兹曼常数 T0 标准室温 Fn 接收机噪声系数 LS 系统损失 D0 检测因子 在上表中参数D0 的值是一个波动的检测值,它的值取决于发现目标的概率Pd 和虚 警的概率P 。 fa Rmax 在仿真中可以暂时不做,因为已经可通过数据查到,如TPQ-36 的最远作用距 离为70km。 在本文中我们求解方程的方式是利用对数求解方法,通过求解公式我们就可以推算 出在受外界干扰的条件下,雷达所能达到的最大的作用距离值。这个公式对于分析整个 对抗过程中电子干扰效果有重要的指导作用。 2 、地杂波限制的雷达作用距离(给PAN 的半径) 当杂波回波功率V 大于接收机噪声功率时,雷达的作用距离受杂波限制,此时,作 用距离为: σ cosθ R = 0 c 0 (3.12) (S / V)σ ΔRθ0.5 16 中北大学学位论文 式中: (下表中的参数全部需要输入TDG) 表3.2 参数表 符号 含义 σ 目标有效散射面积; S/V 信杂比; ΔR 距离分辨率; θ 波束入射角,当θ 角较小时,cosθ 1; θ0.5 波束宽度; 0 地面平均单位有效散射率。 3.5.3 地杂波限制下的雷达作用距离 当杂波回波功率V 大于接收机噪声功率时,雷达的作用距离受杂波限制,此时,作 用距离为: σ c o θs R = 0 c 0 (3.13) (S / V)σ ΔRθ0 . 5 针对公式中的参数图如下: 表3.3 参数表 符号 含义 典型值 2 2 σ 目标有效散射面积; 30m (地面坦克) 、5m (直升机) S/V 信杂比; 10dB ΔR 距离分辨率; 0.3m θ 波束入射角,当θ 角较小 20 时,cosθ 1; 0 θ0.5 波束宽度; 1.6 0 地面平均单位有效散射 -15dB 率。 17 中北大学学位论文 在这个章节中我们主要利用数学中的推导的思维来得出在雷达收到地杂波的限制 干扰时雷达所能最大作用距离的求解公式 ,并以此公式为基础分析了特殊体制雷达在干 扰条件下对雷达最大作用距离的影响,对分析全程电子对抗干扰效果有重要意义。 3.5.4 雷达的分辨力 雷达的分辨力指的是分辨力是距离像上的最小可分辨单元,分辨率通常是角度精 度,即方位像。 雷达的分辨力很多种: 距离分辨力:指的是如果有两个不同的目标角度相同但是距离不同时,雷达最终可 能分辨的距离即为距离分辨力。 速度分辨力:两个目标在同一个角度,相同距离上,但速度不同时的分辨能力。 角分辨力:两个目标在同一距离,但是从不同的角度,最小化可以能区分的角度。 方位角分辨力:指的是雷达在平面上的角的分辨力的大小程度即为方位角分辨力。 俯仰角分辨力:指的是雷达在垂直面上的角的分辨力的大小程度即为俯仰角分辨力 由于雷达的局限性,如毫米波雷达,角分辨力较低,距离分辨力较高,则采用以下 方法来计算出雷达的偏转角度: 图 3.1 雷达偏转角度图 如图:雷达所能作用到的距离D ,目标之间的距离L ,偏转角度是α,距离分辨力 18 中北大学学位论文 h ,然后: (D s i n L)2 (D c o s )2 D  h (3.14) 常见的典型数据如下: 表3.4 数据表 D L h α 8000 50 5 5.56 15000 50 5 5.644 15000 100 5 2.675 8000 100 5 2.5084 8000 100 10 5.383 8000 50 10 11.36 15000 50 10 11.44 15000 100 10 5.55 3.5.5 雷达发现目标的概率模型 o o 设雷达波束宽为K h ,( );雷达扫描角速度为ω ,( )/min ;雷达发射频率为f 、 r r h 。则雷达理想的脉冲积累数n 为: z o n o = f r K h /ωr (3.15) 雷达脉雷达发现概率冲积累数n 为: n =n 0.5 (3.16) o 信号的门限值y 为: y=4.75 n +n (3.17) 于是,雷达发现概率P  的模型如下: d 19 中北大学学位论文  ns / N 1 n1 y P d =( ) exp( ), s/N0.2 (3.18) ns / N ns / N 1 n1  1  R 4   4.75 n  n  P  = 1    exp   (3.19) d  n R     4    0    n R0 / R 1 通过计算可以得出这样的规律:P  在相近距离区间[0 ,R h ] 内,该值接近1;而当 d R 继续增大,则P  由逐渐下降变化至加速下降。 d 3.6 本章小结 本章我们主要介绍了武装直升机作战过程中雷达的作用,我们了解了雷达在武装直 升机作战中的有效作用,即我们分析了雷达的视距判断模块,雷达的各项初始条件,雷 达在搜索空中目标时涉及到的模型,包括雷达与目标的夹角的计算,扫描的方向计算, 发现目标的概率以及确认目标的过程。通过本章的介绍,我们还知道了雷达的作用距离 的分析模型,雷达的分辨力等等。这些内容为我们研究雷达在武装直升机作战中的作用 提供有力的模型标准以及决策依据。 20 中北大学学位论文 第四章 基于遗传算法的雷达组网布阵 4.1 雷达组网的分析以及组网的关键技术 本部分内容中我们所涉及到的雷达的组网是指将不同频率,工作方式相异,极化方 式多样的地面雷达适当布阵,通过通信方式,将这些参与组网的雷达组连成一个有机整 体,并且它们通过中心站点进行统一调配。通过这样的组合行为我们不仅可以实现整个 有机系统整体内的资源信息共享,而且通过中心站点对于每个网点的实时控制,增加了 整个实战过程中的可靠性。最重要的是,地面雷达的组网作战方式扩大了它的作用范围, 使用方式相对来说也比较灵活。 近些年来,对于提高雷达组网布阵技术的研究现在已经成为了当前军事领域比较前 [11] 沿的研究,而且现在基于遗传算法的雷达组网布阵又成了比较热点的问题 。雷达组网 布阵联合作战对于有力的扫描目标,大家众所周知的是,遗传算法以一种基于自然界生 物的进化的过程中的选择,交叉,变异过程来对于遗传算法进行应用,从而能够得出一 种目标函数的最优解或者准最优解。实践证明,这种优化算法对于雷达组网布阵的优化 是比较有效直接的。而雷达组网布阵的基本思想和原理也主要是利用了具有一定数量的 染色体的种群的不断迭代和选择优秀个体,淘汰不适合的个体,从而来得出比较合适的 群体,从而,在一定程度上解决了采用比较古老的方法而带来的速度比较缓慢的一些问 题。实践证明,这也是很有效的,而且,我国对于雷达组网布阵的研究还是比较少的, 因此,本文中我们就将遗传算法的原理普及到雷达的组网布阵的最优解的找寻问题上。 通过利用遗传算法,我们就可以得到雷达组网布阵的最优解,然后可以得到比较高的目 [11] 标的可信度,并且这一技术也是比较具有很高的抵抗力的 。 但是由于在雷达组网这个方式中获得的信息可能有较大的冗余,因此我们可以利用 遗传算法这个优化算法来将信息不断地进行去掉重复信息,即去重和优化,最后得到雷 达组网的最优组合,从而获得较高的探测到目标的可信度。并且雷达组网这一技术是具 有高潜力的抵抗能力,正是因为雷达组网具有的这些个的特点,在世界范围内掀起了研 21 中北大学学位论文 [11] 究关于雷达组网的热潮 。 目前我国对于雷达组网的研究主要集中在以下几个方面: 1.针对雷达组网布阵的研究 2.针对雷达组网布阵对抗隐身目标的研究 3.针对雷达组网内部结构优化的研究 4.我们这里主要利用遗传算法进行对雷达组网布阵的研究。通过遗传算法的应用, 我们可以得到雷达组网的最优布阵。 5.在雷达联合组成的网络中进行搜索时,我们可以用遗传算法来设计一个阵列方案 合理的适应度函数,并且利用遗传算法的基本操作在全局或者准全局范围内寻找适度函 [11] 数值最大的最优布阵方案 。 4.2 遗传算法简介 4.2.1 遗传算法的定义 遗传算法是一种数学模型,它是用来结合利用自然界的自然进化理论和遗传原理来 模拟生物的整个进化过程的方法,当然,它也是一种在模拟生物进化理论的同时发现最 优解或者准最优解的过程模拟。遗传算法一开始是由国外的一个大学教授首次在 1975 [12] 年的时候提出并论成著的,并且自此之后,遗传算法以GA 名称被人知晓 。 遗传算法的使用原理即为我们通过使用一种寻找最优的方法(这种方法是基于概率 的)来获得并且对我们所得到的空间进行指导,不断地适应环境的变化来实时的不断调 [13] 整方向,通过不断地调整,我们最终会得到一个最优解 。正是由于遗传算法有这种性 质,因此它已经被引用到多个领域,包括数学上的组合优化,计算机领域的机器学习啊 什么的,总的来说,它已经成为了现代科学智能技术中的主要技术,已经得到普及应用。 当然,根据我们对于遗传算法的不断了解,我们知道遗传算法不仅是一种优化算法, 它还是一种进化算法,我们利用其可以进行优化的特性来来解决不同领域上的最优化问 题。 我们站在数学的角度,利用遗传算法的过程则是利用生物的选择,交叉,进而发生 22 中北大学学位论文 变异的过程的相似性来进行优胜劣汰,并且一代都会重复这样的操作,直到我们最终寻 找到最终解或者最优解。 依照自然生物学上的生物进化的理念来说,遗传算法想要的达到的就是当前种群能 够产生比上代个体更优秀的能力,也就是说现在提到的遗传算法都是具有可进化性和可 变化性的。那么我们采用的目的都是围绕着这个目标进行的。这里我们主要利用了遗传 算法的多目标优化问题来解决实际中的问题,通过构造一个目标函数来求出最优解。即 是我们需要本章节进行研究的目的。遗传算法作为一种模拟大自然进化的算法,为我们 在优化问题上提供了一种新的理念和方法,并且已经普及应用到了多个学科领域,而且 现在遗传算法不断结合新的科学智能技术,成为多优化问题解决的主要和科学的先进方 [13] 法 。 4.2.2 遗传算法的应用 遗传算法的基本思想和主要原理是模拟自然界的遗传原理以及自然生物的进化理 论,从而能形成的一种优化算法,通过这种算法,能够求出最优解或者准最优解,具有 [14] 很鲜明的利用价值 。一般我们经常所说的遗传算法给我们提供了解决复杂系统优化问 题的通用方法过程,而且它并不依赖于问题的具体领域,它具有相当强的鲁棒性。所以, 广泛应用于很多学科。下面是遗传算法的一些主要应用领域。 1.函数优化 使用遗传算法来进行函数优化是遗传算法的经典应用,并且也是对遗传算法进行性 能进行衡量的常用方法。很多人构造出了各种各样的复杂形式的测试函数。其中包含常 [14] 见的离散函数 ,也包含了常见的连续函数,当然这些测试函数中也包含凹凸函数,也 包含有高低维函数等。通过利用函数的这些的数学特性以及各具优点的函数来对遗传算 法的各方面的相关性能来进行评价的话,可能比起其他算法来说,对于算法本质效果的 反应更加直观些,尤其是对于那些不是线性问题,函数优化问题等等,可能使用其他的 优化算法对于求解那些最优解难度可能会比较大些,这时候,如果使用遗传算法的线] 就会得到意想不到的效果 。 2.组合优化 23 中北大学学位论文 近些年来,由于我们研究的问题的规模在不断的增大,由此跟组合的优化问题的相 关的探索问题也需要快速的进行解决。目前来说,有时候在计算机上即使能够使用列举 法有时都不可能甚至非常不可能求出最优解或者准最优解,但是自从有了遗传算法,我 们就可以快速科学的应用遗传算法,结合生物学中的选择,交叉,变异来解决这类复杂 [16] 的问题,于是遗传算法就成了解决此类问题的比较好的工具 。研究表明,基于遗传算 法的在解决类似于优化布局问题,划分图形问题等方面都已经得到了的很好的结果,方 便快捷。 3.生产调度问题 有时候在许多的情况下,我们在生产调度问题上建立的数学模型根本就无法求得准 解,尽管有时候我们可以利用数学上的简化运算来进行求解,但是往往适得其反,我们 有时候进行简化后,可能由于简化的过于太多,反而使得实际结果与预期结果差别很大, [16] 不具有很强的操作性 。但是,自从遗传算法普及以来,生产调度问题已经变得不再是 问题,于是,遗传算法在单件的生产车间和流水线方面都得到了有效的普及使用。 4. 自动控制 实际调查和研究显示,在现在的许多自动控制领域中有许多关系到优化方面的问题 需要我们想办法来进行解决。正是基于这种需求,遗传算法已被应用于其中,并且效果 良好。例如参数识别结构优化等问题都说明了遗传算法在该领域方面的普及的极大的可 [17] 能性 。 5. 机器人学 这个是人类研究对于遗传算法在实际中的应用的一个很好的说明,因为这方面的研 究时一种难以准确建立模型的一种系统,而遗传算法又是一种在线路规划,路径计算衡 量,各种结构优化等方面方便快捷的模拟方法,因此应用及其重要。 6. 图像处理 就现在来说,在计算机的视觉相关的领域来说,图像处理是个非常主要的研究点和 可以进行挖掘的点。因为我们在这个处理的过程中,就像分割图像,提取特征等,这些 动作肯定会无可厚非的存在着一定的误差,必然会给图像显示的效果产生一定的影响 [17] 。自从遗传算法得到普及以后,我们就可以利用遗传算法努力将这些误差尽量做到最 24 中北大学学位论文 小,来满足适用性的要求。 7. 人工生命 现代技术下的人工生命可能是由计算机和机械等技术结合模拟媒体技术而构造成 的,这样便构造了具有了跟自然中的生物系统一样的各种生命。自组织能力和自学习能 力是其所具有的两大特征。人工生命和我们本章所讲的遗传算法有着不可分割的关系 的。虽说现在的对于人工生命的研究仍旧处于萌芽时期,但是遗传算法在自组织学习, 行为自组织等方面的行为都显示出了不可磨灭的作用,对于研究人工生命,遗传算法必 然是一个快速高效科学的工具,因此遗传算法对于人工生命的研究将做出进一步的推 进。 8. 遗传编程 一般来说,遗传编程的大体思想为:综合运用遗传算法理论以及我们常见的树形来 代表计算机上运行的程序,然后利用自动生成程序功能来解决实际问题。虽然遗传编程 的理论已经大幅度普及应用,但是我们应该考虑的是遗传编程的应用也是有一些特定限 制的,即使这样,在人工智能等领域,它依旧得到了大幅度的普及应用。目前公开的遗传 编程实验系统有十多个。例如,Koza 开发的ADF 系统,While 开发的GPELST 系统等。 9 . 机器学习 在我们所接触到的自适应系统当中,学习是其必须而且应当具备的能力,也就是我 们平时所通俗易懂的机器学习,在这里我们所提到的是遗传算法在机器学习中的普及和 应用,比如说我们将遗传算法用到自适应系统的学习各种模糊控制方面的规则,以及遗 传算法在机器学习调整神经网络结构的链接方面的应用。 10. 数据挖掘 数据挖掘是近年来才发展出现的数据库技术,这种数据库技术之所以具有潜在的应 用价值方面的知识和规则,是因为数据挖掘技术能够将较大型的数据库中的隐含的,之 [16] 前未知的知识和关键点挖掘出来 。所以,从遗传算法该方面的特征来说,利用遗传法 的特性搜索数据库,将挖掘出各种数据库中的规则应。目前,已经有人成功的发明了一 个基于遗传算法理论思想的数据挖掘的有效的一个工具,并且在进行失事飞机的数据对 比分析中得到了很好的印证,它确实说明数据挖掘技术是目前很前沿的一个技术 25 中北大学学位论文 4.2.3 遗传算法的大体过程 1.建初始状态 由于在算法当中我们使用的种群的初始化随机进行选择出来,然后将这些初始解当 作染色体,或者称它们为第一代群体。 2.评估适应度 在步骤1 的基础上我们要指定每个染色体有一个适应度值 3.繁殖(包括子代突变) 在我们建立的数学模型中,对于那些具有较高的适应度值的那些染色体具有产生更 多后代的概率。由于后代经过杂交的过程产生的,它们是父母染色体上基因的结合产物。 4.下一代 由于我们在算法的初始时候,会设定一个最大的进化次数,那么当我们在算法的迭 代当中,如果有一个后代产生的解非常接近我们所设想的答案的时候,我们的解就能得 出来了,那么问题的解决也到此结束。但是,实际情况往往不是这个样子的,一般产生 的新的一代将会继续重复父母的繁衍过程,一直持续到能够得到我们寻找的最优解才结 束。 5.并行计算 将遗传算法的思想方法应用到并行计算中,可以将计算变得更加容易。也就是说我 们可以通过使用多种方法来使用遗传算法来达到并行计算的效果。比如说:将每一个研 究的节点当作一个种群来并行的看待它,再比如说指定一个节点为主节点,然后主节点 负责进行适应度的分配,而其余的节点将成为一般节点,只负责进行组合,变异和评估 最优函数等操作。 4.2.4 遗传算法的具体计算过程 1.初始化:我们需要初始化迭代次数计数器t=0,初始化进化次数的最大值T,随 机生成的个体数量来当作初始群体P(0) 。 2 .个体评价:针对研究群体中的每个个体的适应度值来进行计算。 26 中北大学学位论文 3 .选择运算:利用随机概率随机选择一个算子,使其作用与这个群体,也就是通过 选择我们选择优异的个体,然后使其直接遗传给下一代或者再通过各种交叉变异来产生 新的优异个体。 4 .交叉运算:在这个过程中,有着核心中心作用的是我们将选择的交叉算子,一 旦我们选择好了这个算子,我们就可以将其作用与要研究的群体中,也就是来进行交叉 运算。 5 .变异运算:在步骤4 的基础上,也就是当我们把变异算子作用于群体了之后, 我们在进行群体中的某个个体组成的串上的基因位置上的值进行改动。 6 .终止条件判断:如果进化次数达到了T,那么我们就将这个在最后的进化次数中 获得的具有当前适应度函数最大值的个体当作最优解或者准最优解。此时,计算结束。 4.3 基于遗传算法的雷达组网布阵具体过程 4.3.1 初始群体的确定 在雷达的组网布阵问题中,雷达的坐标是解决问题信息,即问题的解信息,假如当 前我们利用遗传算法针对4 部已准备好的雷达进行组网布阵,那么在这个布阵中,每个 雷达的横纵坐标的坐标组合(x , y )就组成了这个雷达的相关信息,那么按照这样来说 多个雷达的坐标组合就将组成了方案中所用到的染色体串,也就构成了众多方案中的一 种。那么多种布阵方案的组合就构成了初始解,也即是初始群体的初始值。 4.3.2 适度函数的确定 适度函数也就是我们在数学中求解最优问题时的目标函数,它通常被使用以确定某 个方案是否符合标准的因素,在利用遗传算法的过程中,我们一般可以把问题的模型函 数作为目标函数,也就是适度函数,但是有的情况下也需要另外构造一个衡量函数。在 实际的雷达组网布阵中,我们可能需要考虑的因素比较多,像:单个雷达探测时的探测 距离,雷达探测时所能覆盖的区域面积等,我们可以综合考虑雷达布阵的这些因素来设 计合理的目标函数,这里我们就将组网雷达所能搜索覆盖到的面积S 。 27 中北大学学位论文 4.3.3 选择 达尔文曾经提出“适者生存”,我们的选择是根据适者生存的原则选择方案,即来选 择下一个个体,在进行选择时,我们这里采取的具体方法是选用轮盘算法,即各个体被 选中的概率与其适应度大小成正比,根据适应度计算每种布阵方案的被选择概率。 轮盘赌法主要包括下面五个步骤: 1.分析确定各个染色体适应函数的值; 2.针对群体中所有染色体的适应函数值进行求和 3.假设各染色体的选择概率p(xi) 4.将各染色体的选择概率进行累计计算 依据概率的值将会产生一个随机数,这个随机数会落在什么区域都是随机的,我们 将根据随机数落入的区域的范围来进行确定具体哪个个体来进行繁殖过程。 例如:第bi 种方案被选择的概率p(bi) 为 f(bi) P(bi)= n (4.1 ) f(bi) j=1 n 式中p(bi) 为个体i 被选中的概率,f(bi) 为方案bi 的适应度,f ( b ) 为所有方案适 i j 1 应度的总和。 我们根据这个式子就可以计算出适应度高的个体,而对于适应度较小的个体,我们 就选择淘汰它们,通过这种方式,我们就选出了对于环境适应能力较强的后代,从数学 的角度来说,我们就是求出函数的最优解或者跟最优解比较接近的近似解。 4.3.4 交叉 从目前的研究成果来看,在遗传算法中,有许多的交叉方法,我们这里采用常见的 一种方法,就是以一定的概率p1 随机的选择一个交叉位,交叉方式如图所示 方案一: 1 2 3 4 28 中北大学学位论文 方案二: 4 5 6 7 根据上述描述的方法则产生的新方案如下: 新方案一:1

本文链接:http://maherarar.net/fanzhishengjiwuqi/106.html