1.一种面向雷达组网系统的干扰多波束调度和干扰功率联合优化方法，具体技术方案如下：假设在t时刻，有M架干扰机对N个雷达节点进行干扰，每台干扰机的总辐射功率上限为Ptotal，每台干扰机最多发射B个波束，每个雷达节点最多可受到S个干扰机的干扰，一种面向雷达组网系统的干扰多波束调度和干扰功率联合优化方法具体步骤如下：步骤1：随机初始化共计D个粒子，每个粒子为一个N行M列的矩阵，令k＝1，第d个粒子在第k次迭代时表示为 其中第n行m列元素Pn,m表示干扰机m针对雷达节点n的干扰功率。矩阵 中元素在0‑Ptotal间随机选取，并按照下式进行归一化处理：步骤2:按照各粒子的对应干扰关系处的干扰功率，计算每个粒子的适应度值如下:其中，Q表示目标的数目，wq表示目标q的重要程度， ρ1，ρ2为权重，满足ρ1+ρ2＝

1。 分别表示t时刻组网系统针对目标q的检测概率和瞄准概率。

(2)式当中组网系统针对目标q的检测概率 计算如下：

其中，N为雷达节点数目，H表示当组网内有H部或多于H部的雷达同时发现目标时，组网雷达系统判定为发现目标，dn为每个节点针对自身获得的信息，做出一个局部判断结果表示了所有雷达节点对于目标q的局部判断结果之和为j的所有可能排列， 为t时刻雷达节点n对目标q的检测概率，

(3)式中雷达节点n对目标q的检测概率 计算如下：

其中， Pfa表示虚警概率，I表示非相参积累脉冲数目，表示雷达节点n接收到的信干比，计算如下：

其中，

Pn＝k0TtΔfrFn                                (6)表示接收机内部噪声，其中k0为玻尔兹曼常数，Tt表示接收机噪声温度，Δfr为接收机带宽，Fn为接收机噪声系数。

表示雷达节点n接收到的自身回波功率，其中Pr,n表示雷达节点n的发射功率，Gr,n表示雷达天线增益，σq表示目标q的雷达截面积，λr表示雷达波长，Lr,n表示损耗，表示t时刻，雷达节点n和目标q之间的距离，其中(xn,yn)，(xq,yq)分别表示t时刻雷达节点n和目标q的位置。

表示雷达节点n接收到的干扰机m的干扰功率， 表示干扰机m针对雷达节点n的干扰机发射功率，Gj.m表示干扰机m发射增益，λj表示干扰机发射波长，Lj,m表示损耗，表示t时刻雷达节点n与干扰机m之间的距离，其中(xm,ym)表示t时刻干扰机m的位置。

(2)式中组网系统针对目标q的瞄准概率 计算如下：

其中， 表示雷达节点n针对目标q的瞄准概率，

分别表示距离，速

度，方位角三个指标的瞄准概率，计算如下：

Δr,Δv,Δθ分别表示上述三个参数的测量误差允许范围。

分别表示三个参数的测量误差的概率密度函数形式，

其中， 分别表示三个参数的测量误差均方误差，计算如

下：

其中c为光速，τ为脉冲宽度， 为信干比，如(5)式所示，θ0.5为雷达天线主瓣宽度，λr为雷达工作波长。

初始化每个粒子的自身最优位置 为其本身每个粒子的位置 选择适应度值最小的一个粒子，将其设定为全局最优位置xgbest。

步骤3：根据粒子的维度，获得粒子运行速度矢量为N行M列的矩阵v。矩阵v中元素为[‑v,v]间均匀分布。对每个粒子的速度和位置进行更新，根据自身的历史最优位置和全局最优位置，更新每个粒子的速度和位置。其中，第d个粒子的第k次速度更新公式如下：其中，wk为惯性因子，计算如下:

其中，Kmax表示粒子群最大迭代次数， 与 为自身认知因子，计算如下：位置更新公式为：

经过这一步的粒子更新后，矩阵中元素可能超出功率范围[0,Ptotal]，当某个粒子中元素小于0时，将其改为0。之后，按照(1)式将各干扰机的功率进行归一化，保证各台干扰机的干扰波束功率之和为Ptotal。

步骤4：评估更新后的粒子的适应度值。经过步骤3，每个粒子的位置得到了更新，由新的可行解 按照(2)式计算其适应度值，并与其自身最优值 的适应度值进行比较，如果当前值比 更优，则将 设置为当前值位置 否则，保持原有的最优位置。将所有粒子进行上述操作，更新每个粒子的自身最优位置 选择更新后的 中适应度值最好的，并与xgbest进行比较，如果优于原来的，则将其设定为当前时刻的全局最优位置xgbest，否则保持原来的xgbest。

步骤5：重复步骤3到步骤4，直到k达到了最大迭代次数Kmax，输出xgbest。之后，由xgbest计算当前时刻的匹配关系。

步骤6：初始化可行解矩阵Ut为N行M列的0矩阵,令xcon＝xgbest，遍历xcon中的各个元素，找到其最大值所在位置[nl,ml]，并用0替换，之后，令Ut中对应位置为1，并判断是否满足Ut每列之和小于等于B,每行之和小于等于S的约束，如果不满足，则该位置保持为0，不再更新为1，重复上述操作，直到遍历完矩阵xcon中的N×M个元素，得到由松弛解xcon对应的可行解矩阵Ut。

步骤7：令Pt＝Ut⊙xgbest，⊙表示哈达玛积，得到由匹配关系Ut对应的功率矩阵Pt，此时，重新按照(1)式更新Pt。

采用匹配关系Ut,以及更新后的Pt中对应的各波束的功率情况，计算目标函数，作为t时刻的优化结果。