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龙图腾网恭喜中国人民解放军空军预警学院申请的专利一种基于引导信息的高超声速飞行器搜索方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114675262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210269410.0，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于引导信息的高超声速飞行器搜索方法是由张君彪;熊家军;陈新;兰旭辉;席秋实;夏亮设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于引导信息的高超声速飞行器搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于引导信息的高超声速飞行器搜索方法，包括：根据引导信息确定雷达的搜索空域；建立以目标飞行高度、飞行速度、目标与雷达距离为评判依据的高超声速飞行器优先级判断模型，根据待搜索的飞行器优先等级确定搜索顺序；以累积探测概率最大、平均发现时间最短和优先级最高为目标函数，建立了雷达搜索模型；提出一种基于差分进化和粒子群算法的混合优化算法对雷达搜索模型进行求解，该算法增强了粒子群的多样性，提高了算法的全局寻优能力。本发明可以根据目标优先级给威胁程度高的目标分配更多的搜索资源；可以在多个高超声速飞行器来袭场景下，迅速调整雷达的搜索资源分配方案，优先捕获威胁大的目标。

本发明授权一种基于引导信息的高超声速飞行器搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于引导信息的高超声速飞行器搜索方法，其特征在于，步骤如下：S1、根据引导信息确定雷达的搜索空域；S2、建立以目标飞行高度、飞行速度、目标与雷达距离为评判依据的高超声速飞行器优先级判断模型，根据待搜索的飞行器优先等级确定搜索顺序；S3、以累积探测概率最大、平均发现时间最短和优先级最高为目标函数，建立了雷达搜索模型；S4、采用基于差分进化和粒子群算法的混合优化算法对雷达搜索模型进行求解；其中，所述步骤S3中，建立雷达搜索模型方法为：S3.1建立优化目标函数定义在多目标从不同方向来袭的场景下，雷达需要搜索的空域数量为N个；假设第i个子空域的搜索帧周期为tfi，目标在空域i中出现的时间服从均匀分布，则目标在第一个搜索帧周期被发现的平均时间为 tki＝k·tfi+toi＝k+0.5tfi9Pki＝pi·1-pik10式中，pi为雷达单次驻留时间内对目标的检测概率；根据高超声速飞行器的起伏特性，将其建模为SwerlingⅢ型目标，其检测概率的公式为 式中，VT为检测门限，ΓI·为不完全伽马函数，np为单次驻留时间内积累的脉冲数量，SNR为信噪比；由此可以得出，目标在空域i中的平均发现时间为 雷达在第i个空域对目标的累积发现概率为 式中，n为雷达重访次数；将优化准则设计为： S3.2设置约束条件1设置探测概率约束雷达搜索过程中，需要满足单目标累积检测概率大于0.95的要求才能将目标捕获，即 可以看出，累积检测概率与单次检测概率和雷达重访次数相关，单次检测概率越大、雷达重访次数越多，累积检测概率也越大；而单次检测概率又与信噪比有关；同时雷达重访次数n应该满足0＜n＜Tzti16其中，Tz表示总的时间资源；2设置驻留时间约束雷达作用距离方程为 其中，Pt和Gt分别为雷达发射机功率和发射天线功率，Ar为接收机截面积，σ为目标散射截面积，L表示总损耗，1.38×10-23JK为玻尔兹曼常数，Te＝288K为绝对温度，B为雷达带宽；雷达驻留时间可以表示为 其中，τ表示脉冲宽度；将上式带入式17，并整理可得 雷达在探测过程中，为避免出现距离模糊，脉冲重复周期需要满足 其中，C表示光速，其值为3×108ms.3设置时间资源约束雷达执行搜索任务的总时间为 其中，mi为雷达在第i个空域中的波位数量；假设搜索资源占总资源的比例为λ，则雷达进行搜索的总时间需要满足 S3.3建立搜索模型综合考虑目标的优先级和约束条件限制，将雷达搜索参数优化公式设计为

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