自适应协同优化的空射诱饵动态分配与智能决策方法OA

基于微型空射诱饵干扰机理和战术使用原则,综合考虑诱饵弹突防进程状态变化和各雷达在抗诱饵弹期盼干扰时的威胁度变化,提出一种基于强化学习算法的空射诱饵多目标分配与决策方法。基于基本型诱饵弹工作机理,根据诱饵弹突防过程中空间状态对诱饵弹欺骗能力进行建模描述,得到欺骗度函数;采用多型异构数据指数关联动态威胁评估方法,对各雷达进行评估得到威胁度函数,并进一步构建综合效能函数;利用强化学习算法进行分配策略求解。仿真结果表明,提出的优化方法能更为合理的实现干扰资源分配,更加符合诱饵弹作战实际;相比传统方法,其计算效率和最优解正确率具有更明显优势。