基于免疫算法的雷达海杂波反演蒸发波导研究

传统的遗传算法在实现雷达海杂波反演蒸发波导剖面时呈现寻优速度慢,早熟收敛的现象,本文引入了具有更强寻优能力的免疫算法实现反演过程.阐述了免疫算法实现海杂波反演蒸发波导剖面的原理,根据反演问题特点对免疫算法进行了最佳参数选取的仿真,并分析了实现RFC(Refractivity from Clutter)中免疫算法相对于遗...     

基于蚁群算法的雷达海杂波反演蒸发波导研究

蚁群算法是近年来兴起的一种随机搜索寻优算法,为函数优化问题提供了一种新思路;利用雷达海杂波反演蒸发波导(RFC)可以提供近实时的波导信息,为雷达等无线电系统评估提供参数,且无需增加硬件设备.阐述了利用雷达海杂波反演大气波导的基本原理和基本流程;给出了用于函数优化的蚁群算法基本原理;将蚁群算法与雷达海杂波反演大气波导技术相结合实现了对蒸发波导的反演.利用我国东部沿海的实验数据对反演算法进行检验,分析结果显示蚁群算法收敛速度较快,精度较高.     

基于不同天线高度雷达海杂波的蒸发波导反演

分析了影响雷达海杂波反演海洋蒸发波导的几个关键因素,建立了蒸发波导修正折射率剖面的两参数模型,提出了一种提高蒸发波导反演精度的方法。由于天线高度不同时,雷达接收的海杂波携带的波导特征信息不同,基于天线伺服系统,建立了可调天线高度雷达系统的两参数蒸发波导反演模型。通过与固定天线高度的蒸发波导两参数反演比较,验证了该反演模型具有较高的稳定性和反演精度。     

反演蒸发波导的改进粒子群优化算法

雷达利用携带的海杂波信息可以反演出海面蒸发波导参数.为了提高蒸发波导反演性能,提出了一种改进的粒子群优化算法.当实测雷达海杂波功率与蒸发波导模型计算所得杂波功率之间建立的目标函数取最小值时,可反演得到最接近实测蒸发波导剖面参数.根据这一思想,在基本粒子群算法基础上通过对惯性权重和学习因子进行自适应调整,引入自适应压缩因子来确保算法快速收敛,并获得高精度的蒸发波导参数.算法仿真实验证明,改进粒子群优化算法相比于基本粒子群算法具有较好的全局收敛性,在处理较大规模数据时反演速度明显提高.     

中国近海蒸发波导反演中最佳雷达参数分析

利用雷达海杂波反演大气波导折射率(Refractivity From Clutter,RFC)的技术可以实现海洋低空对流层近实时、区域性、非均匀折射率的探测反演,但其反演性能受雷达参数和折射率区域时空统计特性以及地(海)面的影响,为了使RFC技术在中国海域蒸发波导反演中体现出较好的性能,使用粒子群优化算法和自适应目标函数,利用美国圣地亚哥空海作战系统中心高级折射效应预报系统提供的中国海域蒸发波导高度区域统计数据,依据考虑区域统计特性的均方根误差评判模型,研究了中国不同海域、不同月份,不同雷达频率天线高度组合情况下的蒸发波导RFC反演性能,分析得出适用于中国近海蒸发波导RFC反演的最佳雷达频率和天线架设高度范围,所得结果对我国周边海域监测以及海上无线电系统的设计与应用具有参考价值.     

光散射模型参量反演中的遗传模拟退火算法

为了研究遗传模拟退火算法在光散射模型参量反演中的迭代搜索性能问题,分别采用遗传模拟退火算法和单一遗传算法迭代搜索了几种介质的双向反射分布函数模型的相关参量.将两种算法的反演结果与在特定激光波长下的双向反射分布函数实验数据进行了对比,通过理论分析和实验验证,取得了两种算法所得到的拟合值,两种拟合值都与实验数据吻合得较好;同时比较了遗传模拟退火算法和单一遗传算法在迭代次数、计算时间和均方误差等之间的差异.结果表明,两种算法在不同介质表面双向反射分布函数模型参量反演时都可以得到满意的结果,且前者优化效果更优.这一结果对研究不同算法的迭代搜索性能是有帮助的.     

光散射模型参量反演中的遗传模拟退火算法

为了研究遗传模拟退火算法在光散射模型参量反演中的迭代搜索性能问题,分别采用遗传模拟退火算法和单一遗传算法迭代搜索了几种介质的双向反射分布函数模型的相关参量。将两种算法的反演结果与在特定激光波长下的双向反射分布函数实验数据进行了对比,通过理论分析和实验验证,取得了两种算法所得到的拟合值,两种拟合值都与实验数据吻合得较好;同时比较了遗传模拟退火算法和单一遗传算法在迭代次数、计算时间和均方误差等之间的差异。结果表明,两种算法在不同介质表面双向反射分布函数模型参量反演时都可以得到满意的结果,且前者优化效果更优。这一结果对研究不同算法的迭代搜索性能是有帮助的。     

基于稀疏采样传播数据和决策树算法的蒸发波导反演

蒸发波导的超视距传播特性是影响海上无线电系统性能的重要因素,准确预测蒸发波导是进行系统评估的基础。文中提出一种基于稀疏采样传播数据和决策树轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)算法的蒸发波导反演方法。首先,采用抛物方程方法仿真得到稀疏采样传播数据并构建训练集和测试集;其次,使用决策树LightGBM 算法搭建反演模型,通过不断调参改进模型的精度以达到较高的反演准确度;最后,调用训练好的LightGBM 模型进行蒸发波导反演,并对反演结果的概率分布进行了分析。结果表明,基于稀疏采样传播数据的蒸发波导反演方法能够有效且快速地实现蒸发波导反演,为海上蒸发波导预测提供了一种新途径。     

遗传模拟退火算法在玻璃和晶体色散方程参量反演中的应用

根据已测K9玻璃和晶体(ZnS,MgF2,Calcite)的实验数据,将遗传模拟退火算法应用于修正的Sellimeier方程的参数反演中,建立了上述材料的色散方程。同时比较了遗传模拟退火算法和遗传算法(包括标准遗传算法和多种群遗传算法)在迭代搜索性能方面的差异。结果表明:遗传模拟退火算法的优化效果最优并且性能最稳定。同时,将通过遗传模拟退火算法所得K9玻璃和晶体在某一光谱区域的色散方程应用于其他光谱区域中,发现色散方程的拟合值与实验值符合较好,这表明通过该方法所得色散方程具有较好的外推性。因此,通过遗传模拟退火算法进行色散方程的参量反演方法可以用于其他材料色散方程的拟合。     

应用模拟退火算法建立共面波导结构的等效电路

对中心导带和地渐变的共面波导结构提出了一种简单通用的方法,建立了其等效电路,通过模拟退火算法优化提取了电路参数.将这种方法应用于分析两种周期性共面波导结构,比较了由等效电路模型与实验得出的散射参数,得到了很好的一致性.     

基于外点法的海上蒸发波导反演研究

在海上蒸发波导反演研究中,传统的遗传算法存在反演速度慢,早熟收敛的现象.在GPS散射信号反演海上蒸发波导的背景下,基于双参数蒸发波导模型,运用一种约束最优化方法——外点法（外部惩罚函数法）进行目标函数搜索,从而进行蒸发波导反演.实验的目的是为了验证算法的优越性,所以不考虑接收机的灵敏度等问题.因此,假定波导高度真值,由此得出的功率矢量看作实测的GPS散射信号功率,同时,在一定波导高度范围内逐一进行搜索,搜索到的每一个高度值对应的功率矢量即为仿真的GPS散射信号功率,根据目标函数,分别与实测值进行比较,最接近的一组功率矢量对应的波导高度即为反演得到的最优值.实验结果显示出外点法相对于蚁群算法,反演速度快,迭代次数少,计算结果精度较高.     

基于遗传模拟退火算法的DNA多序列比对研究

针对生物信息学中DNA多序列比对问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的求解算法:在遗传模拟退火算法中,利用模拟退火算法针对遗传算子进行改进来提高算法的效率,由遗传算法进行全局搜索,模拟退火算法用于局部寻优,防止遗传算法的早熟收敛。通过与经典比对算法ClustalX和经典遗传算法进行比对研究,结果表明该算法是有效的。     

基于遗传模拟退火算法的Otsu图像分割研究

针对目前基本遗传算法在优化图像分割算法中存在的易于早熟、陷入局部最优的不足,以最大类间方差函数为适应度函数,提出了一种基于改进遗传算法的图像阈值分割算法.对交叉、变异算子进行自适应改进,同时将模拟退火算法融入到遗传算法中,使得对个体的评价更合理,既能克服种群退化现象,又改善算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优.实验结果显示,与Otsu图像分割法以及基于遗传算法的图像分割方法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,执行效率更高,在图像分割中获得的分割效果更佳.     

基于混合优化算法的水声环境参数反演

在水声环境参数反演中,优化算法对反演结果有重要的影响,提出用遗传算法和Levenberg—Marquardt算法组成的混奢优化算法进行浅海环境参数匹配场反演,利用仿真数据对算法的有效性进行了评估,并与遗传算法、模拟退火算法进行了比较,最后采用实验数据验证了方法的有效性.     

蒸发波导环境掠射角对雷达海杂波的影响

利用雷达海杂波反演对流层波导是当前国内外研究热点,这是一个典型的电磁逆问题.为了尽可能降低反演的不确定性, 文章基于对流层波导大气修正折射率水平非均匀性, 通过分析蒸发波导环境掠射角对雷达海杂波的影响, 提出了蒸发波导条件下的海杂波功率模型, 并进行了实验验证, 有效提高了对流层波导反演效果.     

一种基于遗传模拟退火算法的通信卫星资源规划方法

为了更好地对通信卫星资源进行统一规划,从时域、 频域等多角度对其进行有序分配,保障通信卫星资源的高效利用.通过对通信卫星资源规划模型分析,设计了一种基于遗传模拟退火的求解算法,保持了遗传算法较强的全局搜索能力,通过模拟退火降温过程提高了算法的收敛速度.模拟验证了算法的有效性,为后续通信卫星资源规划的进一步发展提供参考.     

改进遗传模拟退火算法求解TSP

遗传算法和模拟退火算法均是解决TSP的有效方法,分析2种算法各自的优缺点,在已有遗传模拟退火算法的基础上进行改进并用于求解TSP.引用部分最近插入法、部分随机产生初始种群,减小了群体多样性与收敛速度的矛盾.在遗传算法中,使用精英保留策略对选择操作进行改进,保证种群的质量;引入进化逆转算子,使子代继承亲代的较多信息,增强搜索能力.经过国际公认的TSPLIB实验数据仿真验证,改进后的遗传模拟退火算法搜索最优能力提高.     

采用遗传模拟退火算法研究导弹预警卫星传感器调度

从导弹预警卫星的技术特点出发,通过对传感器调度分析,建立了相应的数学模型。结合遗传算法和模拟退火算法的特点,提出了一种新的解决导弹预警卫星传感器调度问题的遗传模拟退火算（GASA）。仿真结果表明该算法有效地解决了多目标情况下的传感器实时调度问题,并优于一般的智能算法。     

基于气象梯度仪的蒸发波导探测

蒸发波导是海洋大气中一种常见的自然现象,受其影响,电磁波的传播轨迹会显著改变。针对蒸发波导的探测,提出了利用岸基铁塔气象梯度仪进行蒸发波导探测法方法并进行了分析,同时与蒸发波导模型的结果进行了初步比较,表明梯度仪是蒸发波导探测的有效手段,对波导模型的修正和蒸发波导条件下雷达最大探测距离的预测具有一定的指导意义。