[发明专利]一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法

摘要

本发明提供一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法，首先建立近场源测向模型；其次初始化鲸群中的鲸鱼，构造适应度函数且计算每头鲸鱼量子位置的适应度，确定全局最优量子位置；每头鲸鱼依概率从螺旋更新、收缩包围机制以及随机寻找食物三种量子演化规则中选择一种更新自身量子位置；将更新后的鲸鱼量子位置映射为鲸鱼位置，计算每头鲸鱼量子位置的适应度并使用贪婪选择策略选择量子位置，更新全局最优量子位置；最后输出全局最优量子位置，经过映射变换获得相应方位角和距离的极大似然估计值。本发明可以对相干近场源进行高精度测向，并且通过量子鲸鱼优化机制，获得了高精度的测向方法。

主权项

1.一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法，其特征在于：步骤如下：步骤一、建立近场源测向模型：接收阵列由2M+1个各向同性天线阵元构成，阵元间距为d，以阵列中心处标号为0的阵元作为相位参考阵元，假设阵列近场有P个窄带信号源以波长为λ的球面波入射，则阵列接收的第k次快拍数据为：x(k)＝A(θ,l)s(k)+n(k)式中：x(k)＝[x_‑M(k),x_‑M+1(k),...,x_M(k)]^T为(2M+1)×1维阵列快拍数据矢量，其中k表示快拍次数；A(θ,l)＝[a₁,a₂,...,a_P]为(2M+1)×P维的导向矩阵，θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_P]为信源方位角矢量，l＝[l₁,l₂,...,l_P]为距离矢量，其中第p个导向矢量表示为p＝1,2，…，P；j为复数单位；s(k)＝[s₁(k),s₂(k),...,s_P(k)]T为P×1维信号矢量；n(k)为(2M+1)×1维服从高斯分布的复噪声矢量；则阵元接收数据的协方差矩阵表示为：其中：K为最大快拍数，H表示共轭转置；步骤二、初始化鲸群中的鲸鱼，构造适应度函数且计算每头鲸鱼量子位置的适应度，确定全局最优量子位置：鲸群由G头鲸鱼组成，t表示鲸群迭代次数，初始迭代次数为t＝1，则第g(g＝1,2,...,G)头鲸鱼的量子位置为：其中：i＝1,2,...,2P，把第g头鲸鱼的量子位置从量子态映射到待求解变量的定义区间得到的鲸鱼位置为：其中：与信源方位角矢量θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_P]相对应，与距离矢量l＝[l₁,l₂,...,l_P]相对应；则第g头鲸鱼量子位置的适应度函数为：其中：g＝1,2,...,G，tr()为矩阵求迹函数，将适应度最大值对应的鲸鱼量子位置记为全局最优量子位置并将其作为当前鲸群食物的位置；步骤三、每头鲸鱼依概率从螺旋更新、收缩包围机制以及随机寻找食物三种量子演化规则中选择一种更新自身量子位置：定义控制参数为q＝1‑t/tmax，随迭代次数从1线性递减到0，其中tmax为鲸群最大迭代次数；定义系数变量为Q＝q×μ‑q，其中μ为[0,1]区间内的随机数；则对于第g头鲸鱼，产生一个[0,1]区间内的随机数εg，若εg≤p，其中p为选择概率，则对该鲸鱼的量子位置进行螺旋更新，第g头鲸鱼的量子旋转角矢量为：其中：第i维量子旋转角为i＝1,2,...,2P，并对量子旋转角进行边界约束检查，量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内，即其中为量子旋转角的第i维上限，对应的鲸鱼量子位置的更新公式为：其中：i＝1,2,...,2P；若ε_g＞p，如果|Q|＜0.5，该鲸鱼选择收缩包围机制更新量子位置，则第g头鲸鱼的第i维量子旋转角为其中c₁为权重因子，为[0,1]区间内的随机数，i＝1,2,...,2P，并对量子旋转角进行边界约束检查，量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内，即其中为量子旋转角的第i维上限，对应的鲸鱼量子位置的更新公式为其中i＝1,2,...,2P；反之，若|Q|≥0.5，则该鲸鱼通过随机寻找食物对量子位置进行更新，即随机选择当前鲸群中的任意一头鲸鱼的量子位置作为鲸群食物的位置，从而更新自身量子位置；第g头鲸鱼的第i维量子旋转角为其中c₂为权重因子，为[0,1]区间内的随机数，i＝1,2,...,2P，对量子旋转角进行边界约束检查，量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内，即其中为量子旋转角的第i维上限；则鲸鱼量子位置的更新公式为：其中i＝1,2,...,2P；步骤四、将更新后的鲸鱼量子位置映射为鲸鱼位置，计算每头鲸鱼量子位置的适应度并使用贪婪选择策略选择量子位置，更新全局最优量子位置：将更新后的第g(g＝1,2,...,G)头鲸鱼的量子位置映射为鲸鱼位置，并计算适应度采用贪婪选择策略选取新的量子位置，若则令并将鲸群中适应度最大值对应的量子位置记为全局最优量子位置步骤五、判断是否达到最大迭代次数：若达到最大迭代次数，执行步骤六；否则，令t→t+1，返回步骤三继续进行迭代；步骤六、输出全局最优量子位置，经过映射变换获得相应方位角和距离的极大似然估计值。