[发明专利]一种基于空间向量的多目标自适应抗干扰方法

权利要求书

1.一种基于空间向量的多目标自适应抗干扰方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，分析电磁环境复杂程度；

步骤S2，多目标干扰分析；

步骤S3，建立基于空间向量的粒子算法模型；

步骤S4，对多目标干扰信号进行滤波，干扰抑制。

2.根据权利要求1所述的一种基于空间向量的多目标自适应抗干扰方法，其特征在于，步骤S1中：

将电磁信号辐射源认定为一广义集合N(p)，辐射源总数为M，

其中p_i为辐射源的第i种类型，m_i为类型为p_i的辐射源的数量，k为类型的总数；

战场电磁环境复杂程度：

其中，m_ij为第i类辐射源的数量；

辐射源的运动复杂程度为：

m_vi为第i个可分辨辐射源瞬时速度的数量。

3.根据权利要求1所述的一种基于空间向量的多目标自适应抗干扰方法，其特征在于，步骤S2中：

多个干扰信号发生器行政的干扰压制区域为：

θ_ij为干扰信号偏离的最大增益方向的角度，P_i为第i个干扰信号发射功率，G_i为第i个干扰信号发生器的主瓣增益，R_t为t时干扰信号发生器与信号之间的距离。

4.根据权利要求1所述的一种基于空间向量的多目标自适应抗干扰方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下具体步骤：

步骤S31、建立电磁虚信号空间向量：

假设战场空间设为D维，电磁辐射源抽象为D维空间的一个点，设一共有N个电磁辐射源；

第i个电磁信号经过m次运动后的位置可以表示为D维空间的一个向量：

P_i^m＝(P_i1^(m),P_i2^(m),…,P_iD^(m)) (5)

第i个电磁信号经过m次运动的速度和方向可表示为：

V_i^m＝(V_i1^(m),V_i2^(m),…,V_iD^(m)) (6)

步骤S32、确定惯性因子：

其中为惯性因子的最大值，为惯性因子的最小值，j为迭代次数，J_max为最大迭代次数；

步骤S33、进行信号数据分析：

初始化，确定信号种群数量，随机生成粒子种群和初始速度、初始位置，确定迭代次数；

计算适应度值，将确定的惯性因子带入标准粒子群算法，并进行速度、位置更新后，确定每一个最新位置的适应度值；

提取干扰抑制信号；

在有M个粒子的群体中，代表粒子i所经历的最好位置：

P_best^m＝(P_i1^(m),P_i2^(m),…,P_iD^(m)) (8)

设定f(x)为最小化的目标函数，则粒子i的当前最好位置由下式确定：

设群体中的粒子数为M，群体中所有粒子所经过的最好位置为p_g(m)，称为全局最好位置，则

p_g(m)∈{p₀(m),p₁(m),…,p_n(m)}|f(p_g(m))＝min{f(p₀(m)),f(p₁(m)),…,f(p_n(m))}(10)。

5.根据权利要求1所述的一种基于空间向量的多目标自适应抗干扰方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下具体步骤：

步骤S41、设置滤波器的幅度响应系数：

将战场区域按照距离、深度划分网格，其中距离区域上一共M个网格点，深度域上一共有N个网格点，v(m,n)代表第(m,n)个网格点上的空间向量，假设矩阵滤波器的幅度响应系数为：

M_P,M_T,M_S,N_P,N_T,N_S,分别表示通带、阻带、过渡带的空间向量在距离和深度上所对应的网格点数集合；

设置0≤f(m,n)≤1对应的是过渡带空间向量滤波输出的期望幅度限制函数，而过渡带的幅度响应系数既可以是1也可以为0，分别对应着将过渡带放入通带和阻带的情况；

步骤S42、滤波处理后期望得到的响应：

目标坐标位置滤波方程为：

其中，为目标在k时刻的滤波位置，为目标在k时刻的预测位置；为k时刻的滤波增益，为目标在k-1时刻的速度估计。