【摘 要】
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针对多部干扰机协同干扰多部雷达的干扰资源分配问题，提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的干扰资源分配算法。首先采用综合集成赋权法结合TOPSIS法对目标雷达进行威胁评估，然后建立了干扰资源多约束优化分配模型，最后采用遗传-蚁群融合算法对模型进行求解。融合算法利用遗传算法快速寻找出若干组优化解，将这些优化解用于调整蚁群算法中初始信息素的分布，最后利用蚁群算法对问题进一步优化，从而找到最优解，提升了算法的
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院/集成电路学院
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针对多部干扰机协同干扰多部雷达的干扰资源分配问题，提出了一种基于遗传-蚁群融合算法的干扰资源分配算法。首先采用综合集成赋权法结合TOPSIS法对目标雷达进行威胁评估，然后建立了干扰资源多约束优化分配模型，最后采用遗传-蚁群融合算法对模型进行求解。融合算法利用遗传算法快速寻找出若干组优化解，将这些优化解用于调整蚁群算法中初始信息素的分布，最后利用蚁群算法对问题进一步优化，从而找到最优解，提升了算法的求解精度和求解时间。仿真结果表明，融合算法的性能在收敛速度和寻优准确性等方面相较于其它算法都有了较大提升。
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