【摘 要】
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针对电子侦察卫星区域普查问题(ERSACP)的特点,建立了区域网格空间,提出基于时间、空间、侦察模式匹配的候选侦察活动构造方法;给出了期望侦察效用的概念,建立了问题的多目标
【机 构】
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国防科技大学C4ISR技术国防科技重点实验室,
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针对电子侦察卫星区域普查问题(ERSACP)的特点,建立了区域网格空间,提出基于时间、空间、侦察模式匹配的候选侦察活动构造方法;给出了期望侦察效用的概念,建立了问题的多目标规划模型;提出一种嵌入对位学习机制的多目标进化算法(OLMOEA)对其进行求解,同时设计了基于时间可行性判定的初始可行解对位构造算法.仿真实例表明本文模型及算法能够有效解决电子侦察卫星区域普查问题并且性能良好.
In view of the characteristics of ERSACP, a regional grid space was established, and a method of construction of candidate reconnaissance activities based on temporal, spatial and reconnaissance pattern matching was proposed. The concept of expectation reconnaissance utility was given and many problems were established (OLMOEA) is proposed to solve this problem, and an initial feasible solution alignment algorithm based on temporal feasibility is also proposed.The simulation results show that the proposed model and algorithm can Effectively solve the problem of electronic reconnaissance satellite regional census and perform well.
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