[发明专利]一种基于遗传算法的伪卫星布设方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、伪卫星布局建模，将布局区域内平均位置精度因子作为目标函数；

步骤二、利用遗传算法优化目标函数值；

步骤三、输出计算结果，包括独立直角坐标系下伪卫星坐标和最终目标函数值。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，其特征在于，在步骤一中，所述的伪卫星布局建模，将布局区域内平均位置精度因子作为目标函数包括以下步骤：

步骤1.1、根据布局环境建立独立空间直角坐标系，将用户所处平面划分为p个均匀分布的格网点，建立伪卫星定位观测矩阵：

式中，l_i,m_i,n_i分别为用户到N颗伪卫星的方向余弦(1＜i＜N)，即N为伪卫星的颗数；

步骤1.2、利用观测矩阵计算则位置精度因子(PDOP)：

式中，T为矩阵转置运算，为G^TG逆矩阵的第k个主对角线元素(k＝1,2,3)；

步骤1.3、建立目标函数：

式中，PDOP_j为覆盖区域内j点处的位置精度因子，p为覆盖区域内均匀分布的格网点数。

3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，其特征在于，在步骤二中所述的利用遗传算法优化目标函数值包括以下步骤：

步骤2.1、编码伪卫星坐标：采用二进制编码将每个站点的坐标向量编码为二进制编码；

步骤2.2、初始化种群：随机产生一个由s个个体组成的种群，每个个体包含N个布局站点坐标P_i(x_i,y_i,z_i)(i＝1,2,…N)，N为伪卫星的颗数，进化代数初始值u＝0；

步骤2.3、设定遗传算法最大进化代数为t；

步骤2.4、计算适应度值：根据式(3)计算种群中每个个体的适应度值f_i(i＝1,2,…N)；

步骤2.5、选择操作，计算每个个体的被选择概率：

式中，f_i为个体适应度值；计算每个个体的累积概率：

计算父种群中个体的数目n：

n＝0.9×N (6)

生成随机数x(0x1)，若xq_i则个体i累计选择次数加一，重复此步骤N次，N为伪卫星的颗数，对个体累计选择次数由大到小排序，选择前n个个体组成父种群；

步骤2.6、交叉操作：对父种群中的n个个体以随机配对方式形成n/2个个体组并生成随机数y(0y1)，若交叉概率R大于y，则对个体组二进制编码随机选定交叉点并在该点后面部分交换二进制编码，否则不执行交叉操作；

步骤2.7、变异操作：依次对父种群中的n个个体随机选择一个二进制编码位置并生成随机数z(0z1)，若变异概率P大于z则执行变异，即选择的二进制编码位置上基因值为0则变异为1，若原基因值为1则变异为0，否则不执行变异操作；

步骤2.8、判断进化代数是否大于t，若是则执行步骤三，否则进化代数加一并重复执行步骤2.4至步骤2.8。

4.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，其特征在于，其中，在步骤2.2中，s取30。

5.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，其特征在于，其中，在步骤2.3中，最大进化代数t取50。

6.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，其特征在于，其中，在步骤2.4中，格网点数p取10000。

7.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，其特征在于，其中，在步骤2.6中，交叉概率R取0.65。

8.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的伪卫星布设方法，其特征在于，其中，在步骤2.7中，变异概率P取0.05。