[发明专利]基于智能优化算法的通信梳状干扰资源分配方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于智能优化算法的通信梳状干扰资源分配方法及系统，该方法包括：基于预设种群规模参数构建种群，对种群的频点间隔随机初始化获得种群频点间隔分配矩阵；基于频点间隔分配矩阵和预设干扰机最大频点数，计算每个干扰机最大干扰带宽生成种群的干扰带宽分配矩阵；利用第一迭代算法获得种群中每个个体的起始频率最优分配策略，利用第二迭代算法对种群中每个个体的频点间隔分配策略进行变异；直至预设最大迭代次数获得迭代停止时的种群及种群中的最优个体。本发明实现了基于采用第一迭代算法和第二迭代算法相结合的分层结构的方式进行干扰资源分配，有效提高干扰资源分配效果及干扰资源分配结果对通信梳状干扰的干扰率。

技术领域

本发明涉及通信干扰技术领域，具体涉及一种基于智能优化算法的通信梳状干扰资源分配方法及系统。

背景技术

在通信中，跳频是最重要的抗干扰方式之一。针对跳频通信的干扰主要采用阻塞式干扰、跟踪式干扰及多频连续波干扰[1]。阻塞式干扰指的是能够覆盖全部或者部分跳频通信频率的干扰方式。阻塞式干扰可以分为宽带阻塞干扰、部分频带阻塞干扰及梳状阻塞干扰。宽带阻塞干扰指对于侦察到的跳频全频段或较大频段进行无缝隙式的压制干扰。宽带阻塞式干扰实施简单，但是不足之处是需要大量的干扰资源，并且容易干扰到己方通信。部分阻带式干扰和宽带干扰原理相同，区别是只针对部分频带集中干扰，相对于宽带阻塞干扰更容易实现。梳状阻塞式干扰在获取侦察到的跳频通信频段的基础上，还需要选择合适的跳频间隔以及起始频率。不同的选择策略将导致不同的干扰效率。目前多数研究者[2][3]主要从干扰样式、干扰目标和干扰功率的角度入手，在建立的特定的通信对抗模型中通过优化干扰参数来获得最优的干扰效率。

干扰频谱是多组跳频、定频的混合频谱。采用梳状阻塞式干扰是常见的干扰方式。对于较宽的频谱，需要多部干扰机同时进行干扰。多部干扰机采用梳状干扰方式时，不同起始频率、频点间隔、干扰带宽的组合会影响到最终对混合频谱的干扰率。直接采用穷举的方式非常耗时。

发明内容

针对上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于智能优化算法的通信梳状干扰资源分配方法及系统，通过第一迭代算法对起始频率分配方法迭代寻优，通过第二迭代算法对频点间隔分配方法迭代寻优，有效提高干扰资源分配效果及干扰资源分配结果对通信梳状干扰的干扰率。

一方面，本发明提供了一种基于智能优化算法的通信梳状干扰资源分配方法，包括：

(1)基于预设种群规模参数构建种群，所述种群中每个个体表征所有待分配干扰机的一种干扰资源分配策略，所述干扰资源分配策略包括起始频点、频点间隔和干扰带宽；

(2)对种群的频点间隔随机初始化获得种群频点间隔分配矩阵；

(3)基于频点间隔分配矩阵和预设干扰机最大频点数，计算每个干扰机最大干扰带宽生成种群的干扰带宽分配矩阵，并获得种群中每个干扰机的分配频点数；

(4)利用第一迭代算法获得种群中每个个体的起始频率最优分配策略，利用第二迭代算法对种群中每个个体的频点间隔分配策略进行变异；

(5)基于变异后的种群频点间隔分配矩阵，重复步骤(3)和(4)直至重复次数达到预设最大迭代次数，获得迭代停止时的种群及种群中的最优个体。

在一些实施例中，所述种群中的最优个体为目标干扰频点干扰率最大的个体，个体的所述目标干扰频点干扰率为：个体的所有干扰机形成的频点中为目标干扰频点的个数与目标干扰频点的总个数之比。

在一些实施例中，所述(4)中第一迭代算法采用贪婪算法，所述(4)具体包括如下步骤：

(41)记待分配干扰机的个数为T，对于种群中当前个体的T个干扰机中的第i个干扰机获取起始频率分别分配为所有候选频率点中的每个候选频率点时第i个干扰机的目标干扰频点干扰率并获取目标干扰频点干扰率最大时的起始频率，i＝1,2,...,T；