[发明专利]基于遗传算法的相控阵雷达脉冲交错波束驻留调度算法

权利要求书

1.基于遗传算法的相控阵雷达脉冲交错波束驻留调度算法，其特征如下：

假设在当前调度间隔[t₀,t₀+SI]有N_total个申请调度驻留任务；其中，t₀为当前调度间隔的起始时刻，SI为一个调度间隔的时长，编号为i的某一个特定的波束驻留任务模型为T_i＝{P_i,rt_i,st_i,ta_i,td_i,l_i,tx_i,tw_i,tr_i,pri_i,M_i,P_li}，其中P_i为工作方式优先级,rt_i为实际执行时刻,st_i为期望执行时刻，ta_i为最早可执行时刻，td_i为任务最晚可执行时刻，l_i为时间窗，tx_i为发射期,tw_i为等待期，tr_i为接收期，pri_i为脉冲重复间隔,M_i为脉冲重复个数,P_li为雷达波束发射功率；那么基于脉冲交错的相控阵雷达波束驻留调度包括如下步骤：

1、请求任务预筛选；

对N_total个申请调度驻留任务进行筛选，保留全部的高优先级任务N_h，对低优先级任务进行筛选；根据(1)式生成N_l；更新预筛选后的申请调度任务数为N＝N_h+N_l；

其中，符号代表向下取整，pri_l和M_l分别为相应低优先级任务的脉冲重复间隔和脉冲重复个数；

2、参数初始化；

初始化个体个数NIND，个体染色体长度NVAR为申请调度任务数N，种群最大进化次数MAXGEN，精英保留个数n_e，交叉概率P_c，变异概率P_m；根据式(2)计算N_SI，按照(3)-(4)初始化时间状态向量S和能量状态向量E，

其中△t为最小时隙长度，一般取为min(tx_i,tr_i)；符号代表向上取整；E⁰为初始能量状态向量，计算公式由式(5)所示，

其中E_end为上一调度间隔结束时刻的系统消耗能量值，τ为回退参数；

3、个体编码；

根据式(6)为预筛选后的请求队列T＝[T₁,T₂,…,T_N]随机生成任务实际执行时间rt＝[rt₁,rt₂,...,rt_N]，一共随机生成NIND个不同的rt作为每一个个体的编码，其中

rt_i∈[max(t₀,ta_i),min(td_i,t₀+SI-pri_i×M_i)] (6)

4、编码时间离散化；

根据式(7)将任务T_i的实际执行时刻rt_i调整到当前调度间隔的对应时刻点上，更新为新的rt_i；

5、适应度函数计算；

以某一个体适应度函数值计算为例，初始化某一个体适应度函数值fit＝0，根据式(8)-(11)计算请求队列中每一个任务T_i的调度增益G_i；

按照任务增益值从高到低对任务进行排序，依次对任务进行调度分析；假设第i个任务T_i正在被分析；首先按照式(12)和式(13)，(14)分别生成任务的时间状态向量△S和能量状态向量△E

然后根据式(15)-(16)判断该任务是否能在rt_i时刻被调度执行，如果可行，按照式(17)-(19)对时间状态向量S，能量状态向量E和适应度函数值fit进行更新，如果不可行，则按同样的方法继续分析增益值队列中的下一个任务；当请求队列T中全部任务被分析完毕后获得该个体的适应度函数值fit；

max(S+△S)≤1 (15)

max(E+△E)≤E_th (16)

S＝S+△S (17)

E＝E+△E (18)

fit＝fit+G_i (19)

其中，E_th为能量阈值；

6、选择操作；

按照适应度函数值从大到小将种群中全部个体进行排序，每个个体有一个对应的排序序号rank_i；将其中适应度函数值最大的n_e个个体挑选出来直接遗传至下一代；对于余下NIND-n_e个个体，将按照一定的概率随机抽取作为产生下一代的父本与母本；概率计算公式见式(20)，prob为当前个体成为父本或母本的概率；

7、交叉操作；

随机选择父本染色体的某个位置作为交叉节点；保留父本染色体的前一部分，将父本染色体的后一部分用母本染色体对应位置进行替换，并获得子代；

8、变异操作；

选择子代某一个基因按照一定概率修改其值；修改染色体值应遵循式(6)的约束条件，若计算得到的值超出了式(6)的约束范围，则根据变异值的大小取变异值为式(6)的上界或下界；具体来说，若变异值大小超过上界，则取变异值为上界；反之若变异值低于下界，则取变异值为下界；修改完值之后还应按照式(7)对变异后基因的值进行调整；

9、判断进化是否结束；

更新迭代代数GEN＝GEN+1；若GEN未超过MAXGEN，则重复步骤5；否则结束循环，得出本调度间隔内最优调度序列，本调度间隔分析结束。