Deployment Optimization of Anti-LSS-UAV Systems in Key Low-Altitude Areas

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2026.04.003

Abstract

Abstract:

A genetic algorithm-based deployment optimization model was proposed for anti-low-slow-small unmanned aerial vehicle （anti-LSS-UAV） systems in key low-altitude areas. It focused on key low-altitude areas and integrated UAV trajectory and force requirement models. An objective function was constructed by comprehensively considering factors such as environmental score， enemy attack probability distribution， and target detection/engagement success probability. Through comparative analysis with the compressed factor particle swarm optimization-genetic hybrid algorithm and the compressed factor particle swarm optimization algorithm， the genetic algorithm achieved a higher probability of reaching the global optimal deployment scheme within 50 iterations under the same environment， a lower average deviation， and thus higher reliability. To improve the reliability， the 100-iteration genetic algorithm was adopted as the algorithm for the deployment optimization model.

Key words: low-slow-small unmanned aerial vehicle（LSS-UAV）, active protection, deployment optimization, intelligent optimization algorithm, reliability

摘要：

针对反低慢小无人机系统在重要低空区域主动防护中的部署优化问题，提出一种基于遗传算法的部署优化模型。研究聚焦于重要低空区域，结合无人机航迹模型和兵力需求模型，综合考虑环境评分、敌袭概率分布、目标探测/打击成功概率等因素，构建目标函数。通过与压缩因子粒子群遗传混合算法、压缩因子粒子群优化算法对比分析，遗传算法在相同环境下50次迭代达到全局最优部署方案的概率更高、平均偏离值更低，其可靠性更高。为进一步提高可靠性，选择100次迭代遗传算法作为反无人机系统部署优化模型算法。

关键词: 低慢小无人机, 主动防护, 部署优化, 智能优化算法, 可靠性

CLC Number:

E955

Wenjie ZHANG, Chengfei FAN, Jiawang TAN, Ao YANG. Deployment Optimization of Anti-LSS-UAV Systems in Key Low-Altitude Areas[J]. Modern Defense Technology, 2026, 54(4): 26-37.

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Figures/Tables 17

Fig. 1 Anti-UAV system

Fig. 2 Diagram of LSS-UAV trajectory

Fig. 3 Environmental score of key areas

Fig. 4 Enemy attack probability distribution

Table 1 Parameters of algorithm

算法参量		数值
压缩因子PSO算法	学习因子c_1、c₂	1.5
	最大速度限制值v_max	10
	最大进化代数T	50
	种群规模N	24
GA	交叉率P_c	0.8
	变异率P_m	0.02
	最大遗传代数G	50
	种群数量	24

Fig. 5 Global optimal deployment plan

Fig. 6 Flow chart of compressed factor PSO-GA

Fig. 7 Fitness evolution curves of compressed factor PSO-GA

Fig. 8 Fitness evolution curves of compressed factor PSO

Fig. 9 Fitness evolution curves of GA

Fig. 10 Conditions of algorithmic deviation

Table 2 Statistics of algorithmic deviation

算法	随机初始化		无重复初始化
算法	偏离概率	平均偏离值	偏离概率	平均偏离值
压缩因子PSO-GA	0.136	0.026	0.124	0.024
压缩因子PSO算法	0.701	0.136	0.673	0.130
GA	0.098	0.018	0.065	0.012

Fig. 11 Two locally optimal deployment plans

Fig. 12 Statistics of GA deviation for different iterations

Fig. 13 Deployment optimization model for a small key area based on GA

Fig. 14 Deployment plan

Fig. 15 Distribution of overlap ratio in detection coverage

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