【干扰资源分配】基于组合优化的威胁评估和干扰分配系统附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

它旨在解决在一个 15km x 15km 的区域内，如何为多部干扰机分配干扰资源，以最优地降低多部雷达构成的威胁。

下面我将从代码逻辑、核心模块、存在的问题与改进建议三个方面为你进行详细解析。

---

一、代码核心逻辑与模块解析

整个系统可以分为威胁评估和干扰分配优化两大核心部分。

1. 环境与威胁评估初始化

这部分是整个仿真的基础，用于设定战场环境和评估初始威胁。

• 环境设置

  :

  • Jammers_pos

     和 Radars_pos 分别定义了干扰机和雷达的三维坐标（x, y, z）。

  • R(m,n)

     计算了第 m 个干扰机到第 n 个雷达的距离。

• 关键参数

  :

  • Jamming_range

    : 干扰机的最大有效干扰范围。

  • Radars_range

    : 各个雷达的探测范围。

  • Weapons_range

    : 各个雷达所控制武器的有效射程。

• 威胁评估计算

  :

  • P(:,n)

     计算了第 n 个雷达对干扰机的遭遇概率。这个概率是距离的函数，当干扰机进入武器射程时概率为 1，超出雷达探测范围时概率为 0，在两者之间线性变化。这是一个简化但有效的威胁评估模型。

  • Dn = Dncal(...)

    : 这是核心的单雷达威胁值计算。虽然 Dncal 函数未给出，但从输入参数 P, W, Radars_adv, Radar_stage_Nt, Radars_stage 可以推断，它是一个多因素加权模型。它综合了遭遇概率、雷达先进性、雷达当前所处的工作阶段（搜索、捕获、跟踪、导引）等，计算出每个雷达对干扰机的威胁值 Dn。

  • Dnp = Dsum(Dn, Radars_stage)

    : 这一步计算雷达网的综合威胁值。Dsum 函数（同样未给出）考虑了雷达之间的协同工作（例如数据融合），将单个雷达的威胁值 Dn 聚合为整个系统的总威胁 Dnp。

2. 干扰效果评估模型

这部分定义了干扰如何影响雷达的威胁值。

• Se_factors

  : 这是一个干扰效果矩阵，维度为 [4, 5]。

  • 行：代表雷达的 4 个工作阶段（搜索、捕获、跟踪、导引）。

  • 列：代表 5 种不同的干扰技术或样式。

  • 数值：代表干扰对处于该阶段的雷达的效果因子。正数可能表示干扰有效（降低威胁），负数可能表示干扰无效甚至有害（例如，在搜索阶段使用某种干扰反而可能暴露自身）。这个矩阵是连接干扰策略和威胁变化的关键。

• R2 = (1-R/Jamming_range).^2

  : 这是一个干扰效果衰减模型。干扰效果随着距离的增加而减弱，这里用一个二次函数来建模，当距离为 0 时效果最好（1），当距离等于干扰范围时效果为 0。

3. 基于改进差分进化算法的干扰分配优化

这是代码的核心，使用一种改进的离散差分进化算法（ePDE）来求解最优的干扰分配策略。

• 优化目标

  : 找到一个干扰分配方案，使得干扰后雷达网的总威胁值最小。

• 算法流程

  :

  • Decoding

    : 将个体的编码 Code_cross 解码为具体的干扰策略，即确定每个干扰机对每个雷达使用的干扰技术 Tech 和干扰效果 Emn。

  • En_Final

    : 根据解码出的干扰技术 Tech 和雷达当前阶段，查表 Se_factors 得到最终的干扰效果。

  • Dn_Test = (1.-En_final_Test).*Dnp

    : 这是关键的适应度计算步骤。它用干扰效果 En_final_Test 来折扣（降低）原始的威胁值 Dnp，得到干扰后的威胁值 Dn_Test。

  1. 初始化 (Code_Initialization)

     : 为种群中的每个个体（NP=20个）随机生成一个干扰编码方案 Code_Initial。这个编码定义了哪个干扰机对哪个雷达使用哪种干扰技术。

  2. 适应度计算

     :

  3. 动态反馈调整 (Stagechange)

     : 这是一个非常有价值的闭环反馈机制。干扰可能导致雷达状态发生变化（例如，从跟踪阶段降级到搜索阶段）。Stagechange 函数根据干扰后的威胁值 Dn_Test 来判断雷达阶段是否需要改变。如果改变，则需要重新计算干扰效果和威胁值，形成一个迭代的反馈 loop，直到雷达状态稳定。

  4. 变异与交叉

     : 这是差分进化算法的标准操作，用于生成新的候选解（干扰策略）。

  5. 选择

     : 采用贪心选择策略，保留干扰后总威胁值更小的个体进入下一代。

  6. 迭代终止

     : 当达到最大迭代次数 G=500 或种群的平均威胁值与最优威胁值之差小于一个阈值（1e-5）时，算法停止。

• 蒙特卡洛仿真 (MEC=100)

  : 为了评估算法的鲁棒性和稳定性，整个优化过程被重复执行 100 次。最终结果是这 100 次仿真的统计值（平均值 MEAN、最小值 MIN）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [SQ3] =RM(np,NP)

SQ=randperm(NP);

SQ3=SQ(1:3);

i=find(SQ3==np);

if i<4

for j=i:3

SQ3(i)= SQ(i+1);

end

end

end

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码