摘要：针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷 达辐射源信号脉内特征综合评估模型. 首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转 化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合 得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解. 仿真结果表明：该群体智能算法对 Rosenbrock测试函数的最优适应度值最小,对 R a s tn g rm 函数和G i r ew a n k测试函数的最优适应度值为0 ,说明该 算法的计算精度优于其他算法. 同时适应度值的方差比标准粒子群算法和差分进化算法小,说明该算法的收敛 性和鲁棒性较好. 通过与加速遗传算法对评估问题目标函数5 次优化结果的比较,本算法的计算结果没有波动, 说明基于群体智能的RES脉内特征综合评估模型能够更客观、更有效地实现对R E S脉内特征的综合评估.

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