[发明专利]基于差分进化狼群算法的欺骗干扰识别方法有效

专利信息
申请号: 201510582823.4 申请日: 2015-09-14
公开(公告)号: CN105117769B 公开(公告)日: 2017-08-08
发明(设计)人: 孙闽红;邵章义 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06N3/00 分类号: G06N3/00
代理公司: 杭州千克知识产权代理有限公司33246 代理人: 周希良
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了基于差分进化狼群算法的欺骗干扰识别方法,按如下步骤进行第一步将发射机和干扰机等效为无记忆多项式模型;第二步将无线传输信道等效为FIR滤波器模型;第三步对整个通信传输系统进行建模;第四步接收机根据接收到的数据码元y(n),估计得到发射端的C/A码,根据输入输出利用差分进化狼群算法进行系统辨识,得到模型参数的估计值;第五步在利用差分进化狼群算法获得系统参数的估计值之后,采用直观的欧氏距离检测法进行识别,判决准则为
搜索关键词: 基于 进化 狼群 算法 欺骗 干扰 识别 方法
【主权项】:
基于差分进化狼群算法的欺骗干扰识别方法,其特征是按如下步骤进行:第一步:将发射机和干扰机等效为无记忆多项式模型f(d(n))=b1d(n)+b3d(n)|d(n)|2+b5d(n)|d(n)|4+...+b2M-1d(n)|d(n)|2M-2=Σi=1Mb2i-1d(n)|d(n)|2i-2---(1)]]>其中,M是多项式系数个数,d(n)是输入信号,b2i‑1是多项式系数;另外,在不改变系统特性的情况下,为了确定系统的唯一性,令b1=1;第二步:将无线传输信道等效为FIR滤波器模型y(n)=Σk=0N-1hkx(n-k)+w(n)---(2)]]>上式中,hk是信道响应系数,N是FIR滤波器的阶数,w(n)~N(0,σ2)是加性高斯白噪声,x(n)是输入信号,y(n)为接收机接收到的信道输出信号;第三步:对整个通信传输系统进行建模y(n)=Σk=0N-1hkΣi=1Mb2i-1|d(n-k)|2i-2d(n-k)+w(n)---(3)]]>第四步:接收机根据接收到的数据码元y(n),估计得到发射端的C/A码,根据输入输出利用差分进化狼群算法进行系统辨识,得到模型参数的估计值,具体步骤如下:步骤1,数值初始化初始化狼群中人工狼位置Xi及其数目N',最大迭代次数kmax,探狼比例因子α,最大游走次数Tmax,距离判定因子w,步长因子S,更新比例因子R;步骤2,选取最优人工狼为头狼,除头狼外最佳的S_num匹人工狼为探狼并执行游走行为,直到某只探狼侦察到的猎物气味浓度Yi大于头狼所感知的猎物气味浓度Ylead或达到最大游走次数Tmax,则转步骤3;步骤3,人工猛狼据式(4)向猎物奔袭,若途中猛狼感知的猎物气味浓度Yi>Ylead,则Ylead=Yi,替代头狼并发起召唤行为;若Yi<Ylead,则人工猛狼继续奔袭直到dis<dnear,转步骤4;Xik+1=Xik+stepb(Gk-Xik)/|Gk-Xik|---(4)]]>式中,stepb是召唤行为的步长,Gk是第k次迭代中头狼的位置,是第k次迭代中第i头狼的位置;步骤4,按式(5)对参与围攻行为的人工狼的位置进行更新,执行围攻行为;Xik+1=Xik+λ·stepc·|Gk-Xik|---(5)]]>式中,stepc是围攻行为的步长,λ是一个随机数,且λ~U[‑1,1];步骤5,对这狼群进行差分变异;对种群中每个个体Xi,随机生成三个互不相同的整数r1,r2,r3∈{1,2,…,N},且要求i,r1,r2,r3这四个数互不相同,然后按(6)式生成变异个体Vi=Xr1+F·(Xr2-Xr3)---(6)]]>式中,F是变异尺度系数,Vi是变异个体,是根据r1,r2,r3所选的三个个体,若所生成的变异个体超出了解空间范围,则随机产生一个变异个体来代替;步骤6,对这狼群进行交叉操作;交叉操作按每个个体向量的分量进行;将变异产生的变异个体与目标个体按照下面的公式进行交叉操作,具体执行过程如下:首先生成一个随机整数randni,然后对变异个体Vi和种群的目标个体Xi按式(7)得到试验个体为了保证个体的进化,首先通过随机选择使Ui至少有一位由Vi贡献,其它位由交叉概率CR来决定具体哪位由Xi贡献哪位由Vi贡献:式中randj是位于[0,1]间的均匀分布的随机实数,而randni是属于{1,2,…D}内随机产生的维数索引号,其保证了至少有一位由变异向量贡献;此处CR为交叉概率因子,也是位于[0,1]间的一个常数;差分进化算法引入交叉操作是为了增加种群的多样性;步骤7,对狼群进行选择操作:采用的是“贪婪选择”策略,经变异以及交叉操作后生成的候选个体Ui与目标个体Xi进行竞争:Xi=Uif(Ui)≥f(Xi)Xif(Ui)<f(Xi)---(8)]]>上式中,f是适应度函数,在Ui和Xi中选择适应度函数值最优者作为新的个体,替换原来的个体;需要指出的是式(8)适合最大化;步骤8,按“胜者为王”的头狼产生规则对头狼位置进行更新;步骤9,判断是否达到优化精度要求或最大迭代次数Tmax,若达到则输出头狼的位置,即所求问题的最优解,否则转步骤2;第五步:在利用差分进化狼群算法获得系统参数的估计值之后,采用直观的欧氏距离检测法进行识别,判决准则为:|θ^-θ1|><H1H0|θ^-θ2|]]>其中,假设H0表示接收机接收到的是欺骗干扰信号,H1表示接收机接收到的信号是真实信号;式中,θ1为GPS发射机系统参数向量,θ2为干扰机系统参数向量,是根据系统的输入输出估计得到的参数向量。
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