[发明专利]基于NSGA-II算法的全方向隐身卫星外形多目标优化方法

权利要求书

1.一种基于NSGA-II算法的全方向隐身卫星外形多目标优化方法，其特征在于，包括：

1)以单优化变量参数确定隐身卫星的外形；

2)确定隐身卫星外形优化的目标函数和约束条件，最终确定的约束条件为R≤h≤αH，其中，h为上半部分抛物线的高度，H为卫星的总高度、且为包络空间的高度，R为卫星的最大半径、且为包络空间的半径，α为大于预设阈值且小于1的系数；最终确定的目标函数包括卫星的顶端方向的雷达散射截面RCS值、地基探测威胁方向的雷达散射截面RCS的平均值以及天基探测威胁方向的雷达散射截面RCS的极大值共三个目标函数；

3)利用NSGA-II算法求卫星外形的优化参数的最优解集；

4)在最优解集中根据需求选择最终应用的解；

5)根据最终应用的解确定所要设计的隐身卫星的外形。

2.根据权利要求1所述的基于NSGA-II算法的全方向隐身卫星外形多目标优化方法，其特征在于，步骤1)包括：

1.1)确定隐身卫星为旋转体外形，母线为上半部分的抛物线和下半部分的椭圆形两段参数化的二次多项式，且所述母线绕轴心旋转形成卫星旋转体外形；

1.2)根据最大化利用包络空间的条件，将两段参数化的二次多项式转换为通过卫星的上半部分抛物线的高度h表达其它各个多项式系数的解析表达式。

3.根据权利要求2所述的基于NSGA-II算法的全方向隐身卫星外形多目标优化方法，其特征在于，步骤1.1)中椭圆形两段参数化的二次多项式的函数表达式为：

z＝-ax²+b 0≤x≤R

上式中，z为z轴坐标值，x为x轴坐标值，a,b,c,d分别为系数，R为卫星的最大半径。

4.根据权利要求3所述的基于NSGA-II算法的全方向隐身卫星外形多目标优化方法，其特征在于，步骤1.2)的步骤包括：假设火箭内部装载卫星的包络空间是高为H，半径为卫星的最大半径R的圆柱体，为最大化利用包络空间和减少正向RCS回波，则母线应当分别经过A(0,h)、B(R,0)、C(0,h-H)三点，其中h为上半部分抛物线的高度，将A(0,h)、B(R,0)、C(0,h-H)三点代入椭圆形两段参数化的二次多项式的函数表达式，得到通过卫星的上半部分抛物线的高度h表达其它各个多项式系数的解析表达式：

上式中，z为z轴坐标值，x为x轴坐标值，h为上半部分抛物线的高度，H为卫星的总高度、且为包络空间的高度，R为卫星的最大半径、且为包络空间的半径。

5.根据权利要求1所述的基于NSGA-II算法的全方向隐身卫星外形多目标优化方法，其特征在于，步骤3)中利用NSGA-II算法求卫星外形的优化参数的最优解集的步骤包括：

3.1)用指定长度n的二进制编码串来表示上半部分抛物线的高度h，并将上半部分抛物线的高度h的定义域离散为多个均等的区域，得到包括两个端点在内多个离散点；针对上半部分抛物线的高度h定义域的最小值h1到最大值H1依次进行二进制编码，从而实现对优化问题的编码，使得解空间和优化算法的搜索空间就具有一一对应关系；

3.2)将三个目标函数组成的数组F作为NSGA-II算法的种群内粒子的适应度函数；

F＝[f₁(x) f₂(x) f₃(x)]

上式中，f₁(x),f₂(x),f₃(x)分别为三个目标函数；

根据Pareto占优关系将种群内的粒子进行分层排序，选择排序层级靠前的粒子进入下一代，且若粒子之间距离小于拥挤距离d，后一个粒子不进入下一代种群；确定每代种群粒子数为N、进化代数X以及重复次数；

3.3)执行NSGA-II算法反复执行交叉、排序、选择，提高群体Pareto层级最终得到卫星外形的优化参数的最优解集。