1、“.....利用遗传算法进行传感器任务规划前，需对目标数据进行可用天线分配捕获范围计算价值计算以及目标排序，假设无人偵察机搭载个天线对个目标进行感器利用率。针对目标辐射源定位的实际要求，以观测次数的多少来衡量目标单次被侦察价值，其中电子侦察机的飞行速度为，每分钟对目标侦测次数为，目标被捕获距离为，假设最少对目标进行次侦测才能有效的对目标进行定位，则目标单次被侦察价值可用如下公式表示对于威胁等级为无人侦察机多传感器任务规划技术研究论文原稿侦察设备小型化的发展，无人侦察机可携带多频段多类型电磁信号侦察传感器进行侦察，在航空侦察领域得到了广泛应用。对有限传感器进行合理规划可以大大提高无人机侦察效果及传感器利用率......”。

2、“.....可有效提高侦察传感器的利用率，并仿真分析了不同参数对算法收敛决的问题。国内外研究现状传感器管理的核心问题就是依据定的最优准则，建立目标函数，然后通过优化目标函数来选定执行任务的传感器以及其工作模式或工作参数。文献提出了基于目标权重和信息增量的传感器管理方法，该方法本质上是用线性规划的方式来求解，实时性较低。文章针对多传感器多目标跟踪问题，建立目上计算出的目标价值。侦察目标与航线分布示意图如图。无人侦察机多传感器任务规划技术研究论文原稿。多传感器多目标分配的最优化问题属于组合爆炸问题，传统的数学规划方法虽然在理论上可得到最优解，但需要大量的计算，时效性差。同时，由于不同类型的天线受限于频率范围及后端处理设备处理能力，可侦种群变异......”。

3、“.....变异操作的方法为随机选择个体中的维，在该目标可用天线集合中随机选择除当前选择天线以外的其他天线对该目标进行侦察并按照步骤重新整理种群，最终形成子代种群从父代种群中选取价值最高的前个个体加入子代种群中，形成新的种群不断迭代曲线并不能收敛到最优解，如粉色曲线所示。所以遗传算法的参数设置十分重要。本文仿真统计了不同交叉变异率下，算法达到的价值与迭代次数值进行比较分析。遗传算法参数交叉概率设置如表所示。计算种群个体的价值。对整理过后的种群计算种群价值，计算分配侦察天线的目标价值总和，作为种群价值。种群交叉。使示意图如图。无人侦察机多传感器任务规划技术研究论文原稿。计算种群个体的价值。对整理过后的种群计算种群价值......”。

4、“.....作为种群价值。种群交叉。使用轮盘赌的方法从父代种群中筛选出个个体随机从筛选后的种群中选取两个个体，以的概率进行交叉操作，即都有的概率发生变异，变异操作的方法为随机选择个体中的维，在该目标可用天线集合中随机选择除当前选择天线以外的其他天线对该目标进行侦察并按照步骤重新整理种群，最终形成子代种群从父代种群中选取价值最高的前个个体加入子代种群中，形成新的种群不断迭代，重复第条，直到达到最大的迭代次数研究现状传感器管理的核心问题就是依据定的最优准则，建立目标函数，然后通过优化目标函数来选定执行任务的传感器以及其工作模式或工作参数。文献提出了基于目标权重和信息增量的传感器管理方法，该方法本质上是用线性规划的方式来求解，实时性较低......”。

5、“.....建立目标效能函数，基于无人侦察机多传感器任务规划技术研究论文原稿轮盘赌的方法从父代种群中筛选出个个体随机从筛选后的种群中选取两个个体，以的概率进行交叉操作，即随机选取个体中的些维数进行互换，交叉过后按照步骤所述方法重新整理种群，对天线冲突进行消解。无人侦察机多传感器任务规划技术研究论文原稿。交叉操作使最优解的基因组合起来，所以青色曲线可以收敛到最优解。当种群初始阶段种群个体没有携带最优解的基因，算法在迭代的过程中，通过变异操作产生了最优解的基因，所以蓝色曲线可以收敛到最优解。当种群初始时种群个体没有携带最优解的基因并且在迭代过程中通过变异也没有操作产生最优解基因，算法的收作战提供信息保障。对有限传感器进行合理规划可以大大提高无人机侦察效果及传感器利用率......”。

6、“.....传统的数学规划方法虽然在理论上可得到最优解，但需要大量的计算，时效性差。同时，由于不同类型的天线受限于频率范围及后端处理设备处理能力，可侦察的辐射源信号类机选取个体中的些维数进行互换，交叉过后按照步骤所述方法重新整理种群，对天线冲突进行消解。图的条收敛曲线分别是遗传算法的种典型收敛结果，青色曲线和蓝色曲线都收敛到了最优解，而粉色曲线收敛到了次优解，陷入了局部最优。因为在初始种群时，种群个体携带了最优解的基因，在算法不断迭代的过程中，通，得到最优解。仿真分析为验证算法的有效性，对算法进行仿真分析。仿真中设置侦察天线个......”。

7、“.....侦察目标的属性包括类型目標频率目标的坐标在该条航线上计算出的目标价值。侦察目标与航线分传算法的思想给出了种以效能函数为目标函数的传感器管理算法。但文献中应用场景针对的是目标跟踪任务，传感器执行的任务类型单，仅包含目标跟踪任务，根据传感器对目标的跟踪覆盖能力分配天线即可，无法解决复杂约束下多信号类型多频段不同类型传感器侦察项资源分配问题。种群变异。交叉整理后的种群中每个个频段范围以及可侦察目标数量上限不同，传感器和侦察目标之间为多对多的复杂约束关系个传感器可侦察多种目标，但针对不同目标的侦察项数量上限不同，部分侦察目标之间存在互斥关系类侦察目标可选择多种天线进行侦察。因此合理的为侦察目标分配天线，将有限的传感器资源分配给哪个目标是亟待解决的问题......”。

8、“.....可有效提高侦察传感器的利用率，并仿真分析了不同参数对算法收敛性及结果最优值的影响。关键词传感器任务规划无人侦察机引言无人侦察机可搭载多频段多类型的侦察天线对电磁目标进行侦察，具有针对多源多频段目标的侦察能力，可对敌方通信雷达等设备进行侦察，获取敌方电磁辐射源的信息部署情况，察，整理步骤如下根据目标的类型频率及天线侦察目标属性和天线可侦察的频率范围选择侦察目标可用的天线集合，其中表示不为该目标分配侦察天线，即不侦察该目标，不同目标的可用天线集合长度不定相同根据天线的侦察半径范围，计算规划的航线上可捕获该目标的起始及终止位置，根据捕获范围，利用公式计，历史被捕获次数为的目标......”。

9、“.....历史被捕获次数大于后，目标被侦察价值减小，则目标被侦察价值可表示为基于遗传算法的传感器规划遗传算法是种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。遗传算法通过模拟生物进化过程来搜索最优解，根据应用场景性及结果最优值的影响。关键词传感器任务规划无人侦察机引言无人侦察机可搭载多频段多类型的侦察天线对电磁目标进行侦察，具有针对多源多频段目标的侦察能力，可对敌方通信雷达等设备进行侦察，获取敌方电磁辐射源的信息部署情况，为作战提供信息保障。对有限传感器进行合理规划可以大大提高无人机侦察效果及效能函数，基于遗传算法的思想给出了种以效能函数为目标函数的传感器管理算法。但文献中应用场景针对的是目标跟踪任务，传感器执行的任务类型单，仅包含目标跟踪任务......”。