近年来,雷达技术已经由原来的单一雷达工作发展成为雷达组网以更好地探测目标。相比单一雷达,雷达组网可以对多部不同体制、不同频段、不同极化方式的雷达适当布站,对网内各部雷达的信息进行融合,得到许多单一雷达获取不到的信息。雷达组网在军事上的广泛应用,使得干扰方的电子干扰难度大大增加。因此,如何对雷达组网进行有效的干扰,成为当今雷达对抗界面临的一大难题。其中,雷达组网的干扰资源分配问题,即如何分配多部干扰机去干扰雷达组网系统以达到对组网系统的最大压制效果,是雷达组网干扰研究中的重点。本文就针对雷达组网干扰资源分配问题进行研究。首先,本文概述雷达组网及其有源干扰技术,并建立单部雷达和雷达组网的有源干扰任务模型。其次,本文创建雷达组网有源干扰资源分配模型。本文选取基于干扰机自身性能的引导时间、基于干扰功率的探测面积、基于干扰频率的频率对准度和干扰机的干扰样式,作为雷达组网有源干扰效果的四个评价指标。并在这四个指标的基础上,创建雷达组网有源干扰资源分配模型。本文在实现基于基本蚁群的雷达组网有源干扰资源分配算法的基础上,针对算法中存在的准确率不高、实时性不好的缺点,通过改进算法的状态转移规则和信息素更新规则,提出基于改进蚁群的雷达组网有源干扰资源分配算法。实验证明,对比包括基本蚁群在内的其他三种求取雷达组网干扰资源分配的算法,本文的算法在准确性和实时性上都是最优的。接下来,本文提出基于改进DPSO的雷达组网有源干扰资源分配算法。本文在实现基于DPSO的雷达组网有源干扰资源分配算法的基础上,通过引入遗传算法中的变异思想,提出基于改进DPSO的新算法。实验证明,改进DPSO算法相比于原算法,其准确性有大幅提高；而相比于改进蚁群算法,在拥有同样优秀的算法准确性和实时性的同时,改进DPSO算法具有更高的算法稳定性。最后,本文对这篇文章的工作进行总结并对未来工作进行展望。