王书剑，李惠东

哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院，黑龙江 哈尔滨 150001

随着电子对抗技术的不断发展，在复杂的作战环境中，单基地雷达定位往往很难得到理想的结果。而雷达组网定位在时域、频域、空域上都有很强的覆盖能力，通过雷达间的信息共享，对比于单基站雷达定位更加灵活多变，具有更高精度的定位能力和更快更广的搜索能力[1-4]。在雷达组网对抗背景下，干扰机的干扰资源往往是有限的，如何通过有限的干扰资源去得到一个最优的干扰结果，就需要制定合理的干扰策略来实现干扰资源利用最大化。

诸多学者针对如何快速合理地分配干扰资源展开研究。文献[5]利用博弈论的方法去研究干扰资源分配问题，并证明纳什均衡的可行性与存在性，虽然算法结果能获得较高干扰效益，但系统开销和收敛速度之间关系很难平衡，算法复杂度较高。文献[6]研究了协同干扰对雷达组网对抗的影响，并利用智能算法中的遗传算法去寻找最优干扰资源分配方式，虽然用智能算法比博弈论迭代要快，但算法收敛时间太长，还伴随陷入局部最优风险。2015 年，陈雅雯等[7]提出了结合飞机突防位置变化过程，用概率加权来评估干扰效果，并通过蚁群算法去寻找最优干扰资源分配方式，这一方法虽然可以快速得到干扰策略，但由于目标函数建立靠经验加权，所以局限性较大。本次研究的目的就是为了寻找一个复杂度低、收敛速度快、不易陷入局部最优的干扰资源的分配方式，以适应复杂多变的雷达对抗环境。……