[发明专利]一种基于遗传算法的非相干散射雷达数据反演方法

说明书

本发明涉及一种基于遗传算法的非相干散射雷达数据反演方法，根据非相干散射雷达探测得到的电离层散射信号自相关函数，结合信号的调制与滤波包络，对系统进行积分离散化，完成电离层多参量反演系统建模，确定适应度评价函数；将一个电离层参量作为一个元素，依次排列组成一个电离层参量样本，根据遗传算法设定的样本个数，产生电离层参量样本的初始集合，并根据适应度评价完成父代筛选；通过对父代电离层参量样本集合的交叉和变异计算，循环得到适应度最好的电离层参量样本即为最终电离层各个目标参量的反演结果。本发明具有结果准确且可靠性高，输入信息少、鲁棒性好等优点，可用于非相干散射雷达系统的数据处理、空间物理和空间天气研究等。

技术领域

本发明涉及一种基于遗传算法的非相干散射雷达数据反演方法，可用于非相干散射雷达系统的数据处理，进行如电离层多参量监测、空间天气研究等。

背景技术

电离层是地表以上60km到1000km的部分电离等离子体区域，它上接磁层、下连大气，是日地空间的重要组成。电离层通过各种能量过程与上下圈层紧密耦合在一起，磁层乃至太阳表面的各种能量爆发过程都能在电离层里有所响应，因此它被称作空间天气的显示屏。同时由于电离层对电波传播的影响，它也是与人类活动关系最为密切的关键层，对电离层状态的时空连续探测对空间天气研究、卫星导航与定位、无线电通讯等都具有重要意义。

地基非相干散射雷达作为现今最先进的电离层探测设备，可以实现电离层多参量同时探测，且兼具高度范围覆盖大、分辨率高等优点，在电离层探测中占有主导地位。而要实现基于非相干散射雷达测量的电离层多参量探测，其数据反演方法是实现这一功能的技术核心之一。传统的最小二乘法需要其他来源的参量初始信息输入，同时要对非线性系统进行一阶马尔科夫近似，容易引入误差影响反演精度。遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种效仿生物界“适者生存”演化法则的进化算法，它通过隐含并行性和全局搜索最优解的能力解决了传统方法的局限性，被广泛应用于最优化问题的求解中。

发明内容

本发明的技术解决问题是：针对非相干散射雷达的数据反演问题，克服现有技术的不足，提供一种基于遗传算法的非相干散射雷达数据反演方法，解决了利用非相干散射雷达数据进行电离层多参量反演的问题，获得鲁棒性和可靠性高的电离层参量结果。

本发明的技术解决方案为：一种基于遗传算法的非相干散射雷达数据反演方法，其特征在于包括以下步骤：

首先，根据非相干散射雷达探测得到电离层散射信号的自相关函数，已知信号的调制和滤波方法，对电离层多参量反演系统进行积分离散化，完成系统建模，确定适应度评价函数；其次，将电离层的多个参量作为元素排列成一个电离层参量样本向量，根据遗传算法设定的样本个数，产生电离层参量样本的初始集合，并由适应度评估完成父代筛选；最后，通过对电离层参量样本集合的交叉和变异计算，循环筛选出适应度高的电离层参量样本，得到电离层多个参量的反演结果。具体步骤如下：

第一步，构建系统模型和适应度评价函数：

根据非相干散射雷达的探测原理，当调制信号由电离层散射后被接收，经滤波处理获得的雷达信号的表达式为：

其中，p(t)为信号接收机的滤波器包络，为接收信号，env(t)为调制信号的包络，e(t,d³r)是在t时刻r处单位体积内电子的随机散射信号，r是探测目标距雷达的距离，s(r)是信号从发射到接收的传播时间。则非相干散射雷达探测得到的电离层散射信号自相关函数为：