【摘 要】
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针对未知环境模型下的多帧距离门拖引干扰的策略优化问题,提出一种基于改进粒子群算法的拖引干扰策略优化方案。首先,以平均波门偏移距离作为干扰效果的性能评价指标,建立了
【基金项目】
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自然科学基金面上项目(61971109),自然科学基金重点(U19B2017),长江学者基金,国防科技创新特区支持项目(重点项目),中央高校基本科研业务费资助项目(ZYGX2018J009)
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针对未知环境模型下的多帧距离门拖引干扰的策略优化问题,提出一种基于改进粒子群算法的拖引干扰策略优化方案。首先,以平均波门偏移距离作为干扰效果的性能评价指标,建立了距离门拖引干扰的多帧联合优化模型。然后,为了解决目标函数解析表达式难以获取的难点,提出了一种结合奖励机制的蒙特卡洛目标函数拟合方法;在此基础上,面向优化维度过高的难点,提出了基于粒子群算法的策略优化方法;最后,数值仿真结果证明了算法的有效性。
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