Influencing factor analysis of interception probability and classification-regression neural network based estimation

The interception probability of a single missile is the basis for combat plan design and weapon performance evaluation,while its influencing factors are complex and mutually coupled.Existing calculation methods have very limited analysis of the influence mechanism of influencing factors,and none of them has analyzed the influence of the guidance law.This paper considers the influencing factors of both the interceptor and the target more comprehensively.Interceptor parameters include speed,guidance law,guidance error,fuze error,and fragment killing ability,while target performance includes speed,maneuverability,and vulnerability.In this paper,an interception model is established,Monte Carlo simulation is carried out,and the influence mechanism of each factor is analyzed based on the model and simulation results.Finally,this paper proposes a classification-regression neural network to quickly estimate the interception probability based on the value of influencing factors.The proposed method reduces the interference of invalid interception data to valid data,so its prediction accuracy is significantly better than that of pure regression neural networks.

Interception probability simulation and analysis of salvo of two electromagnetic coil launched anti-torpedo torpedoes

Electromagnetic coil launch is an important branch of electromagnetic launch(EML)technology,which is suitable for launching anti-torpedo torpedo(ATT).This paper focuses on the EML parameters and the interception probability of the EML two ATTs salvo.Based on the launching model of a multi-stage coil launcher,the trajectory model of the ATT and the attacking torpedo,a calculation method for the EML two ATTs salvo parameters is proposed,with the conditions of capture and interception given reasonably.An adaptive particle swarm optimization(APSO)algorithm is proposed to calculate the optimal launching parameters,by designing the adaptive inertia weight and time-varying study factors.According to the analysis of the simulation with Monte Carlo method,EML will improve the interception probability effectively,and the interception probability is affected by the launching range.The results demonstrate good performance of the proposed APSO in calculating EML parameters for the two ATTs salvo in certain combat situation.Implications of these results are particular regarding the command and decision in the anti-torpedo combat.

Sensor radiation interception risk control in target tracking

This paper is mainly on the problem of radiation interception risk control in sensor network for target tracking.Firstly,the sensor radiation interception risk is defined as the product of the interception probability and the cost caused by the interception.Secondly,the radiation interception probability model and cost model are established,based on which the calculation method of interception risk can be obtained.Thirdly,a sensor scheduling model of radiation risk control is established,taking the minimum interception risk as the objective function.Then the Hungarian algorithm is proposed to obtain sensor scheduling scheme.Finally,simulation experiments are mad to prove the effectiveness of the methods proposed in this paper,which shows that compared with the sensor radiation interception probability control method,the interception risk control method can keep the sensor scheduling scheme in low risk as well as protect sensors of importance in the sensor network.

Improvement of Intercept Probability Algorithm for Anti-ship Missile Based on Search Theory

Traditional intercept probability model has some drawbacks and can not meet the demands of command and control system. Aiming at this problem, a new calculation method based on search theory, terminal control area distribution function of anti-ship missile, target distribution function and missile's radar scan feature is proposed. Under the condition of common target distribution, an intercept probability model for present point attacking is determined. The simulation verifies its effectiveness and establishes the selecting model for aiming point when enemy ships evade in high speed.

基于多特征融合的高机动多目标低截获概率跟踪技术

在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,该算法采用多特征聚类融合算法进行目标运动模型估计,并根据各目标跟踪波动参数进行状态转移矩阵决策更新,同时利用联合概率数据关联实现多机动目标状态转移矩阵自适应更新的关联跟踪,从而解决了传统多目标跟踪算法因目标运动模型失配引起的低跟踪精度问题。在目标跟踪算法的传感器选择上,无源传感器不对外辐射能量,具有较好的低截获概率性能,但其跟踪精度有限,常不能满足多目标高跟踪精度的要求。雷达作为有源传感器,具有较高的跟踪精度。但由于雷达对外辐射信号,容易被防御方截获。针对这一问题,本文提出了一种无源传感器目标跟踪为主,有源雷达间歇跟踪为辅的多传感器协同管理目标跟踪算法。该算法通过对目标跟踪本征堆积误差的判断进行传感器的最优分配,并根据波动参数的大小进行状态转移矩阵决策更新。仿真结果验证了本文所提出的多传感器协同的高机动目标跟踪算法在满足高机动目标跟踪精度的条件下可以有效的提升雷达低截获概率性能。

基于FBMC-chirp的低截获探通一体化信号设计

面对快速发展的先进无源侦察技术,一体化信号除需具备较优的雷达探测和无线通信能力,还需满足抗截获和防窃听的需求,以提高一体化系统的生存能力和作战性能。多载波探通一体化信号的低截获设计已成为目前一体化信号研究的重要问题。针对传统低截获多载波探通一体化信号雷达分辨性能受限且未能同时兼顾通信有效性和可靠性要求的问题,本文在子载波复用的一体化多维信号框架下,研究了一种雷达和通信性能最小损失的低截获多载波探通一体化信号设计方法。首先,从提升时频资源利用率的角度,设计了一种基于滤波器组多载波技术的通信频谱分块功率优化和雷达梳状谱等功率优化的低截获多载波探通一体化信号时频结构。该结构通过分块的方式降低了通信信号的峰均比,提升了通信信号的低截获性能。然后在此基础上,以雷达互信息和通信信道容量为约束条件,以最小化信号总功率为优化目标,建立了雷达子载波功率和通信分块子载波功率联合优化模型。本文将该优化模型转化成一个凸二次规划问题,并采用信赖域方法对该优化问题进行求解。实验结果表明,本文所设计的低截获多载波探通一体化信号不仅具有较优的雷达探测和分辨性能,以及较好的无线通信性能,而且具有较优的低截获性能。

基于双Q学习算法的安全容量的优化

由于无线传播的广播和开放性,车联网通信系统易遭受到窃听者的窃听,这降低了通信系统的安全容量。为此,文中提出基于深度强化学习的安全容量的优化算法(D3QN-RS)。利用随机过程理论将最优转发节点的选举问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),并将截获概率融入奖励函数。利用奖励值抑制截获概率,并将选择转发节点的问题转入强化学习框架。最后,利用双Q学习算法(D3QN)求解,产生最优的转发节点,进而提升系统的安全容量。仿真结果表明,与随机选择转发节点的算法相比,D3QN-RS算法的截获概率下降了约15%,系统的安全容量提升了约12%。

射频隐身仿真分析和评估研究

当前对飞行器平台射频隐身的重视度越来越高,为了贴合实际地分析评估射频隐身性能,提出了一种用于多机协同传感器信号级联合仿真的评估方法。结合射频特征、低被截获性能表征指标以及作战场景、飞行器平台、雷达模型、截获接收机模型和低被截获性能分析算法模型,构建了可以用来对多机协同等作战样式下的射频隐身性能进行分析评估的仿真系统,为射频隐身设计提供支撑依据与评估验证环境。针对信息量大、复杂度高的表征参量计算模型,研究其近似快速算法,提高仿真系统的实用性。

岩溶典型区崩塌落石被动防护网失效概率模拟

贵州省位于我国西南地区,多山地丘陵,是典型的喀斯特地形地貌区,崩塌、滑坡等地质灾害频发。思南县小屯岩崩塌带上现存危岩体方量大,裂隙、凹岩腔、溶蚀孔洞等发育。为研究岩溶典型区崩塌落石被动防护网失效概率,通过高精度实景建模技术,构建崩塌带三维模型,进行崩塌落石运动过程模拟,根据现场调查、无人机航拍和数值模拟结果,选择合适的位置布设落石被动防护网。基于落石粒径大小识别,选取不同粒径大小的落石,进行落石被动防护网拦截效果模拟,计算落石被动防护网失效概率。结果表明:13种粒径落石突破概率各不相同,(0.25,2.25)m粒径落石拦截效果良好,但落石被动防护网拦截率不能达到百分之百;落石粒径大于2.25 m,被动防护网出现失效现象,故将2.25 m粒径的落石为小屯岩崩塌带下被动防护网的设计上限。根据计算,所有粒径落石经被动防护网拦截后的失效概率低于5%,属可接受范畴。研究成果为小屯岩崩塌带的落石防护措施提供了有力的参考依据,对保护岩溶地区山区人民的生命安全和财产安全具有重要意义。

基于自适应无迹卡尔曼的目标跟踪算法研究

基于提高装甲车主动防护系统目标跟踪精度和收敛速度、提升目标拦截概率的目的,该文引入了噪声自适应系数对SUKFR(比例对称采样的UKFR)算法进行优化。通过Matlab软件使用Monte Carlo(蒙特卡罗)方法对UKFR(径向速度的无迹卡尔曼)、SUKFR和ASUKFR(自适应系数的SUKFR)算法的滤波性能进行仿真试验,结果表明,采用ASUKFR算法的主动防护系统不仅目标跟踪精度更高、收敛速度更快,而且拦截概率达到了90%以上,为装甲车主动防护目标跟踪领域提供了一种新思路。

基于Jaya算法的LPI雷达波形设计

随着侦察设备与雷达之间的对抗加剧,雷达系统的射频隐身性能直接影响到武器装备的作战能力和生存能力,低截获概率雷达技术逐渐成为研究热点。文中研究了使用信息论在频域上设计低截获概率雷达波形的方法,利用Jaya算法实现了在满足一定的雷达探测性能前提下,最小化截获接收机性能的波形优化设计。考虑到该算法是不受约束的优化过程,利用罚函数将约束条件合并到适应度函数中。仿真结果表明所提方法不受初始值选择的影响,与传统算法在恰当选取初值后的优化效果相当,具有更高的普适性和稳定性。

基于简化人工蜂群算法的地面防空火力拦截设备部署方法

针对地面防空火力拦截设备部署问题中部署方案产生速度慢、不符合战场实际环境问题,提出了一种基于简化人工蜂群算法的地面防空火力拦截设备部署方法。本方法在地面防空火力拦截设备部署方案制定过程中,将人工蜂群算法分为初始化阶段和优化阶段。从专家知识辅助的视角出发,初始化阶段利用专家知识对可部署位置进行了寻优处理并结合随机初始化,优化阶段利用简化型邻域优化对初始化阶段产生的方案进行优化。2个阶段均对产生的部署方案进行校验,若方案达到给定突防概率指标则直接保存输出,大大提高了收敛速度,且产生的部署方案符合实际。仿真结果表明:提出的方法相比于传统蜂群算法在收敛速度方面具有明显优势。

非理想干扰对消条件下扰中侦系统性能分析与功率优化

为了定量描述干扰对消性能对扰中侦系统的影响,提出了非理想干扰对消条件下干扰-侦察中断概率的概念,推导了干扰-侦察中断概率性能闭式表达式,并进一步给出了理想干扰对消情况下的渐进中断概率表达式。基于所推导性能闭式表达式,求得了使干扰-侦察中断概率最小化的最优干扰功率。利用蒙特卡罗仿真验证了推导结果的准确性和最优功率的正确性。结果表明,干扰-侦察中断概率随着干扰对消比增大而减小,但随着干扰功率和发射功率的增大先减小后增大;最优干扰功率随着发射功率的增大而逐步增大,但最优干扰-侦察中断概率性能随着发射功率的增大而趋于常数。

基于CNN-Swin Transformer Network的LPI雷达信号识别

针对在低信噪比(SNR)条件下,低截获概率雷达信号调制方式识别准确率低的问题,提出一种基于Transformer和卷积神经网络(CNN)的雷达信号识别方法。首先,引入Swin Transformer模型并在模型前端设计CNN特征提取层构建了CNN+Swin Transformer网络(CSTN),然后利用时频分析获取雷达信号的时频特征,对图像进行预处理后输入CSTN模型进行训练,由网络的底部到顶部不断提取图像更丰富的语义信息,最后通过Softmax分类器对六类不同调制方式信号进行分类识别。仿真实验表明:在SNR为-18 dB时,该方法对六类典型雷达信号的平均识别率达到了94.26%,证明了所提方法的可行性。

Physical Layer Security Performance Analysis in Multi-Antenna NOMA-Based UAV Relay Networks

With the increasing number of communication devices and the complexity of communication environments,unmanned aerial vehicles(UAV),due to their flexible deployment and convenient networking capabilities,have shown significant advantages in tasks such as high-density communication areas and emergency rescue within special communication scenarios.Considering the openness of air-toground wireless communication,it is more susceptible to eavesdropping attacks.As a result,the introduction of physical layer security(PLS)in UAV communication systems is crucial to safeguard the security of transmitted data.In this paper,we investigate the PLS issues in a UAV cooperative communication system operating in Nakagami-m fading channels with the presence of friendly interference.It considers the effects of imperfect successive interference cancellation(i SIC)and power allocation coefficients on system performance based on non-orthogonal multiple access(NOMA)techniques.By deriving closed-form expressions for the outage probabilities at the receiving users and the intercept probability of UAV eavesdropper(U-EAV),the performance of the considered cooperative UAV-assisted NOMA relay system with the presence of friendly interference is evaluated.

雷达低截获技术应用

采用多种综合措施,合理对雷达实行功率管理,低旁瓣或超低旁瓣天线,大时宽大带宽的雷达信号波形,相参积累,相位编码脉冲压缩雷达的中断调频连续波雷达和准连续波雷达体制等措施。实现雷达低截获性能,降低雷达被敌方设备发现的概率。

基于遗传算法和分选识别需求的频段驻留时间优化设计

为有效提高信号接收系统前端截获概率并加快系统调试进度,提出了一种基于遗传算法和分选识别需求的频段驻留时间优化设计方法。该方法首先基于窗口函数模型获得前端截获概率计算公式,其次将优化频段驻留时间最大值问题抽象为约束条件下的非线性优化问题,并基于遗传算法进行迭代优化,最后结合辐射源信号正确分选和识别需求优化频段驻留时间最小值,从而得到最优频段驻留时间范围。结果表明,该优化设计方法可实现频段驻留时间范围的最优化,在提高系统前端截获概率的同时可解决现场调试费事费力问题,加快系统调试进度,适用于实际工程应用。

抗干扰场景下基于LPI的资源优化分配

为了使雷达能够应对干扰场景并提高信号的LPI性能,本文提出了一种新型资源分配方案,而所研究的具体干扰类型为欺骗性干扰。首先,推导出欺骗性距离在三维情况下的CRLB。然后,依据CRLB建立抗干扰下的资源分配问题,具体来说,将总功率消耗量作为目标函数,并将CRLB作为性能约束,通过调配传感器资源、功率资源和带宽资源使雷达满足预定性能约束的前提下抑制总功率数值。为了求解所提出的优化问题,本文有针对性地先求解属于整数规划范畴的传感器资源分配问题,然后采用循环形式的SQP算法求解功率和带宽联合分配问题。最终的仿真结果显示,与仅优化功率的分配方案相比,新方案的功率消耗量低于该方案的50.0%,验证了新方案在降低总功率方面的可行性。此外,仿真实验中又与非线性规划遗传算法作对比,简单说明本文算法的优势和不足。最后给出了截获接收机处的功率对比结果和分析,结果显示出最大功率成分的有效下降,从而提高了信号的LPI特性。

LPI雷达信号调制识别及参数估计研究进展

低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达已成为新时代雷达装备中关键的技术体制或工作模式,针对LPI雷达信号调制识别及参数估计方法的研究是当前雷达对抗侦察领域的热点。首先,分析了几种典型LPI雷达信号的脉内特征,梳理了LPI雷达信号调制识别及参数估计的传统和主流方法,并说明其原理、优缺点和研究现状。最后,总结了现有LPI雷达信号调制识别及参数估计方法尚存的问题,并指出其未来发展趋势,旨在为今后的研究提供参考。

基于时相特征卷积网络的雷达波形识别

低截获概率(LPI)雷达以其优越的反截获性能得到广泛应用,识别LPI雷达波形对电子侦察系统至关重要。然而,基于深度学习的LPI雷达波形识别方法存在网络参数量大、计算复杂度高等问题,严重影响了其在算力不足的场景下的使用。面向LPI雷达波形快速精确识别需求,提出了一种基于时相特征卷积网络的雷达波形识别模型。该方法与传统的时频变换方法不同,采用卷积神经网络直接从原始信号中提取相位和短时特征,具有轻量化和低复杂度的特点。通过包含13个LPI雷达波形识别实验的验证表明,该方法即使在信噪比为-4 dB的情况下,也能实现90%以上的准确率;与基于Wigner‑Ville变换和图像深度网络识别方法相比,该方法只需要12%的参数和0.14%的计算资源,就可达到相同精度,兼顾了准确率和处理速度,具有非常好的工程应用前景。