[发明专利]一种基于遗传算法的地面雷达组网开机优化方法有效

专利信息
申请号: 202110164813.4 申请日: 2021-02-05
公开(公告)号: CN112784497B 公开(公告)日: 2022-09-27
发明(设计)人: 刘志成;席闻;赵福双;关礼安;马骏;向龙;张莉芳;赵志国;解一;李晓伟;张喆 申请(专利权)人: 中国人民解放军93534部队
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/12;G06F111/06
代理公司: 国防科技大学专利服务中心 43202 代理人: 王文惠
地址: 301799 天津市武*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 遗传 算法 地面 雷达 组网 开机 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种基于遗传算法的地面雷达组网开机优化方法,其特征在于,包括以下步骤:

1.确定模型参数,包括以下步骤:

1.1)将参加飞行保障计划的组网雷达表述为Ra,其中a为雷达编号,a=1,2,...,A,A为参加飞行保障计划的组网雷达数量;

1.2)在数字高程模型三维直角坐标下,将组网雷达Ra天线所在的坐标表述为其中分别表示雷达Ra天线x轴坐标、y轴坐标与z轴坐标;将飞行保障计划中目标飞行器表述为TARGETb,b为飞行器编号,b=1,2,...,B,其中,B为目标飞行器的数量;

1.3)对于雷达Ra,将目标飞行器TARGETb的雷达截面积表述为σa,b;查询雷达Ra的垂直波瓣图,确定Ra对目标飞行器TARGETb在飞行海拔高度为h,将雷达截面积为σa,b时的最大探测距离表述为

1.4)在数字高程模型三维直角坐标下,将目标飞行器TARGETb移动形成的航迹表述为TRACKb,将航迹TRACKb组成的一系列航迹点表述为其中,c为航迹点序号,c=1,2,...,Cb,Cb表示目标飞行器TARGETb的点迹数量,xb,c、yb,c与zb,c分别表示航迹点ptb,c的x轴坐标、y轴坐标与z轴坐标,将坐标点(x,y)的海拔高度表述为EL(x,y);航迹TRACKb的期望覆盖重数表述为ECNb

1.5)确定遗传算法的种群大小为D,进化代数为E,交叉概率为pcrossover,变异概率为pmutate,选择算子为OPselect,交叉算子为OPcrossover,变异算子为OPmutate

2.计算所有航迹点的通视情况,包括以下步骤:

2.1)将雷达Ra对航迹点ptb,c的通视情况表述为其取值为0或1,若雷达Ra能够探测到目标飞行器TARGETb的航迹点ptb,c,则雷达Ra对航迹点ptb,c是通视的,且取值为1;若雷达Ra未能够探测到目标飞行器TARGETb的航迹点ptb,c,则雷达Ra对航迹点ptb,c是非通视的,且取值为0;

2.2)在数字高程模型三维直角坐标下,组网雷达Ra天线中心相对于目标飞行器TARGETb的航迹点ptb,c的视距距离(单位为km)为:

查询雷达Ra垂直波瓣图,对于目标截面积为σa,b、飞行海拔高度为h的目标飞行器TARGETb的航迹点ptb,c,雷达天线中心相对于目标点ptb,c的最大探测距离(单位为km)为:

确定组网雷达Ra天线中心与目标飞行器TARGETb的航迹点ptb,c的直线距离(单位为km)为:

确定雷达Ra相对于目标飞行器TARGETb的航迹点ptb,c的实际探测距离dista,b,c为:

2.3)将雷达天线所在点与目标飞行器TARGETb的航迹点ptb,c之间的直线方程的参数方程La,b,c表示为:

在直线方程上取n个均匀离散点,确定离散精度为δ(单位km),确定:

将离散后的直线方程L’a,b,c表示为:

则:

3.执行遗传算法,寻找最优雷达开机方案,包括以下步骤:

3.1)将经过遗传算法进化产生的种群表述为IDDe,e为种群代数,e=0,1,2,...,E,IDD0表示初始种群;idde,d表示第e代种群中第d个个体,d=1,2,...,D;第e代种群第d个个体的染色体表述为CHe,d,且染色体上的基因个数等于组网雷达数量A,染色体采用二进制编码方式,将染色体CHe,d上的基因点位表述为某一个体idde,d基因型的表现型代表一种雷达开机方案,若则代表雷达Ra处于开机状态,若则代表雷达Ra处于关闭状态;

3.2)将在染色体CHe,d条件下航迹点ptb,c的有效雷达数量表示为表示对航迹点ptb,c通视且在染色体CHe,d条件下处于开机状态的所有参加飞行保障计划的组网雷达数量;定义指示函数用于指示在染色体CHe,d的条件下,航迹点ptb,c的有效雷达数量是否恰好等于航迹TRACKb的期望覆盖重数ECNb;定义指示函数用于指示在染色体CHe,d的条件下,航迹点ptb,c的有效雷达数量是否大于航迹TRACKb的期望覆盖重数ECNb;定义评价函数其中cl∈(0,1]为覆盖因子,cl越大,算法偏向选择开机雷达数目多的开机方案,越不节省雷达资源;

3.3)初始化种群IDD0

3.4)使用评价函数feval计算种群个体适应度,依次对种群使用选择操作OPselect、交叉操作OPcrossover和变异操作OPmutate,然后产生新一代种群;

3.5)判断是否达到进化代数E,若没有达到,则返回第3.4)步,否则进入第3.6)步;

3.6)将表述为评价函数值最大的个体的染色体,即:第e*代种群第d个个体染色体;将表述为染色体上的基因点位;即为最优雷达开机方案。

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