作者：李东生 高杨 雍爱霞协同式敌我识别干扰资源资源分配改进离散布谷鸟算法
摘要：该文对二次雷达机制的协同式敌我识别系统的干扰资源分配问题进行研究,将离散布谷鸟算法（Discrete Cuckoo Search,DCS）引入敌我识别系统的干扰资源分配问题。首先给出协同式敌我识别系统的干扰效果评估指标,建立干扰资源分配模型,将模型简化为一对一、多对少模型,使用DCS算法求解模型。针对Levy飞行后期出现搜索速度慢和精度低的问题,将遗传算法中的交叉与变异操作引入DCS算法得到改进的离散布谷鸟算法（Improved Discrete Cuckoo Search,IDCS）,用以求解分配模型。仿真分析表明：所提干扰效果评估指标可以合理地评估干扰效果;IDCS算法比DCS算法收敛更快、耗时更短;IDCS算法与做出相应改进的遗传算法（Improved Genetic Algorithm,IGA）相比具有更好的寻优能力。
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