1 河南工学院自动控制系, 河南 新乡 453003
2 中原工学院电子信息学院，郑州 451191
3 空军工程大学防空反导学院，西安 710051
针对多目标多传感器分配中的NP爆炸问题, 引入蝙蝠算法进行求解。通过K-均值算法初始化、速度更新采用自适应步长、向反方向搜索及变异操作3项措施对基本蝙蝠算法进行改进, 得到改进蝙蝠算法。在仿真实验中, 一方面将改进蝙蝠算法和基本蝙蝠算法作对比, 证明基本蝙蝠算法在改进后, 其计算速度和寻优能力大大提高；另一方面将改进蝙蝠算法与粒子群算法、蜂群算法、狼群算法3种算法作对比, 表明改进算法更适用于多传感器多目标分配问题求解, 其求解质量更高。
防空作战体系 多传感器多目标分配 蝙蝠算法 K-均值 自适应 air defense system multi-sensor multi- target allocation bat algorithm K-means adeptability
1 空军工程大学航空航天工程学院, 西安 710038
2 中国人民解放军94710部队, 江苏 无锡214141
针对预警机面临的复杂作战环境及异类传感器带来的信息冗余问题,在总结目前传感器管理架构研究现状的基础上,从传感器管理系统关键技术及与其他系统的关系两方面分析了管理系统架构的设计依据,提出了一种清晰明了的架构,为构建预警机传感器管理系统提供了一定的理论指导.
传感器管理 预警机 多传感器多目标分配 架构 目标指示与交接 sensor management AWACS multi-sensor multi-target assignment architecture target designation and handover
