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基于自适应变异粒子群的水声诱骗装置对抗策略优化研究

夏志军 任云冲 韩云峰 江雷

夏志军, 任云冲, 韩云峰, 等. 基于自适应变异粒子群的水声诱骗装置对抗策略优化研究[J]. 水下无人系统学报, xxxx, x(x): x-xx doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0081
引用本文: 夏志军, 任云冲, 韩云峰, 等. 基于自适应变异粒子群的水声诱骗装置对抗策略优化研究[J]. 水下无人系统学报, xxxx, x(x): x-xx doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0081
XIA Zhijun, REN Yunchong, HAN Yunfeng, JIANG Lei. Research on Optimization of Acoustic Deception Countermeasure Based on Adaptive Mutation Particle Swarm[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0081
Citation: XIA Zhijun, REN Yunchong, HAN Yunfeng, JIANG Lei. Research on Optimization of Acoustic Deception Countermeasure Based on Adaptive Mutation Particle Swarm[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0081

基于自适应变异粒子群的水声诱骗装置对抗策略优化研究

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2025-0081
基金项目: 军队重点科研项目资助(2023464).
详细信息
    作者简介:

    夏志军(1979-), 男, 博士, 副教授, 主要研究方向为水下预警探测与对抗

  • 中图分类号: TJ630; U674.7

Research on Optimization of Acoustic Deception Countermeasure Based on Adaptive Mutation Particle Swarm

  • 摘要: 针对水面舰船防御水下制导装置的决策系统, 当前既缺乏多枚水声诱骗装置协同作战体系的相关研究, 且传统穷举法存在效率低、可移植性差的问题; 文中引入粒子群优化算法对对抗模型进行优化, 并通过添加自适应惯性权重与多半径变异机制改进该算法; 同时, 构建以防御成功率、最小交战距离及舰船存活时间为核心指标的多目标优化函数。优化参数包括舰船规避航向, 以及第1枚、第2枚助飞式水声诱骗装置的发射距离与角度。仿真结果表明, 所提改进粒子群算法相较传统算法具备更高效率、更快收敛速度与更优适应度。同时, 通过仿真揭示了不同舷角态势下最优对抗策略的差异性及其战术价值, 对现实海战中的水下制导装置防御策略制定有重要的参考价值。

     

  • 图  1  典型对抗流程图

    Figure  1.  Typical adversarial process flowchart

    图  2  水下制导装置搜索带

    Figure  2.  Torpedo search zone

    图  3  水声诱骗装置参数变异示意图

    Figure  3.  Schematic diagram of parameter variation of underwater acoustic deception device

    图  4  蒙特卡洛目标区域

    Figure  4.  Monte Carlo target area

    图  5  大舷角态势对抗过程

    Figure  5.  The process of large-angle situationconfrontation

    图  6  大舷角粒子群迭代曲线

    Figure  6.  Iterative curve of large angle particle swarm optimization

    图  7  100次蒙特卡洛验证结果图

    Figure  7.  100 times Monte Carlo verification result graph

    图  8  中等舷角对抗过程

    Figure  8.  Process of medium beam angle confrontation

    图  9  中等舷角粒子群迭代曲线

    Figure  9.  Mid angle particle swarm iteration curve

    图  10  100次蒙特卡洛验证结果图

    Figure  10.  100 times Monte Carlo verification result graph

    图  11  小舷角对抗过程

    Figure  11.  The process of the small bow corner confrontation

    图  12  小舷角粒子群迭代曲线

    Figure  12.  Iterative curve of small angle particle swarm optimization

    图  13  100次蒙特卡洛验证结果图

    Figure  13.  100 times Monte Carlo verification result graph

    表  1  对抗优化参数

    Table  1.   Optimization Parameters for Comparison

    优化对象优化参数/单位参数范围
    舰船舰船规避航向/(°)(0°, 180°)
    诱骗装置1第1枚诱骗装置发射距离/m(600, 2 000)
    诱骗装置1第1枚诱骗装置发射舷角/(°)(0°, 180°)
    诱骗装置2第2枚诱骗装置发射距离/m(600, 2 000)
    诱骗装置2第2枚诱骗装置发射舷角/(°)(0°, 180°)
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    表  2  大舷角态势优化前后的策略参数

    Table  2.   Strategy parameters before and after optimization of the main beam angle situation

    策略参数 优化前 优化后
    舰船规避航向 97.22° 64.84°
    第1枚诱骗装置释放距离 1 919.1 m 1 211.6 m
    第1枚诱骗装置释放方位 −163° −147°
    第2枚诱骗装置释放距离 1 517.9 m 1 276.7 m
    第2枚诱骗装置释放方位 −153° −72°
    下载: 导出CSV

    表  3  中等舷角态势优化前后的策略参数

    Table  3.   Strategy parameters before and after optimizing the mid angle situation

    策略参数 优化前 优化后
    舰艇规避航向 95.2° 70.8°
    第1枚诱骗装置释放距离 1 998.4 m 1 687.1 m
    第1枚诱骗装置释放方位 −85.6° −53.1°
    第2枚诱骗装置释放距离 1 494.9 m 2 157.6 m
    第2枚诱骗装置释放方位 −75.7° −28.9°
    下载: 导出CSV

    表  4  小舷角态势优化前后的策略参数

    Table  4.   Strategy parameters before and after optimizing the small angle situation

    策略参数 优化前 优化后
    舰船规避航向 117.74° 123.71°
    第1枚诱骗装置释放距离 1 936.3 m 1 636.2 m
    第1枚诱骗装置释放方位 −18.8° −36.2°
    第2枚诱骗装置释放距离 1 436.7 m 1 429.2 m
    第2枚诱骗装置释放方位 −8.6° −5.5°
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2025-06-30
  • 修回日期:  2025-07-19
  • 录用日期:  2025-08-18
  • 网络出版日期:  2026-01-12
图(13) / 表(4)

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