组网雷达是由多个雷达站点所构成的系统,各个站点协同工作,可以根据实际任务需求同时对一个或多个目标区域进行监视,在现代战争中起着关键的作用。其优势为自由度高,可以根据战场环境和约束条件对其进行灵活配置,从而满足作战任务的需要。在现代作战场景中,环境千变万化,由于组网雷达的配置方式直接影响系统的性能。如果要提升组网雷达监视能力,就要根据变化的环境,实时地对组网雷达系统中的雷达站点进行合理配置。因此,如何根据任务需求和环境约束,实时地获得性能满足任务需求的组网雷达配置方案是目前的研究重点。然而,针对动态环境下组网雷达优化配置的研究还不够完善,是一个急需解决的问题,本文将对此问题进行深入研究。本文围绕动态环境下组网雷达战场持续监视的问题,提出了基于粒子群优化算法的动态组网雷达优化配置算法并对其进行改进,具体内容如下:1.分析动态环境下的组网雷达优化配置准则,引入了两个针对探测任务的性能指标,即信噪比和覆盖率。建立了动态环境下组网雷达的多目标区域探测任务的优化配置问题模型,介绍了传统的静态环境下组网雷达站点优化配置算法,并以仿真阐释了其优缺点。2.针对动态环境下,目标区域或约束条件随着时间发生变化,研究了基于自回归和卡尔曼预测模型的动态多目标粒子群优化算法,并应用于动态环境的组网雷达优化配置问题中以提升优化性能。3.针对在计算资源和时间有限的情况下,动态环境下组网雷达系统优化配置问题,提出了基于Pareto Front间隔距离以及多样性的自适应判定收敛准则,该准则可以自适应地判断算法是否达到收敛,研究了自适应收敛的动态环境下高效组网雷达优化配置算法。4.针对动态环境下多个监视区域存在性能偏好的组网雷达优化配置问题,设计了基于预设的偏好性能参考点或者参考方向的优化方法,提出了偏好性能的动态环境下组网雷达优化配置算法。本文所提出的所有算法均是先通过三个典型动态多目标优化测试函数对其进行分析,再将其应用到一个实际的动态环境下组网雷达优化配置问题当中,并将优化结果与传统方法进行对比,验证了算法的可行性。