基于蚁群算法的雷达海杂波反演蒸发波导研究

蚁群算法是近年来兴起的一种随机搜索寻优算法,为函数优化问题提供了一种新思路;利用雷达海杂波反演蒸发波导(RFC)可以提供近实时的波导信息,为雷达等无线电系统评估提供参数,且无需增加硬件设备.阐述了利用雷达海杂波反演大气波导的基本原理和基本流程;给出了用于函数优化的蚁群算法基本原理;将蚁群算法与雷达海杂波反演大气波导技术相结合实现了对蒸发波导的反演.利用我国东部沿海的实验数据对反演算法进行检验,分析结果显示蚁群算法收敛速度较快,精度较高.     

基于遗传/模拟退火算法的蒸发波导反演研究

在实现雷达海杂波反演蒸发波导剖面的寻优运算中,应用遗传算法时把握全局的能力较强,但局部搜索能力较差,易出现早熟收敛现象;应用模拟退火算法时具有较强的局部搜索能力,但全局搜索能力较差,运算效率不高.针对此问题,将两种算法进行了融合,并分析了遗传/模拟退火混合算法的参数选取及抗噪性能.利用模拟海杂波功率进行了仿真试验,结果表明:遗传/模拟退火混合算法能够互相取长补短,适用于一定噪声干扰范围内解决反演蒸发波导剖面的问题.     

反演蒸发波导的改进粒子群优化算法

雷达利用携带的海杂波信息可以反演出海面蒸发波导参数.为了提高蒸发波导反演性能,提出了一种改进的粒子群优化算法.当实测雷达海杂波功率与蒸发波导模型计算所得杂波功率之间建立的目标函数取最小值时,可反演得到最接近实测蒸发波导剖面参数.根据这一思想,在基本粒子群算法基础上通过对惯性权重和学习因子进行自适应调整,引入自适应压缩因子来确保算法快速收敛,并获得高精度的蒸发波导参数.算法仿真实验证明,改进粒子群优化算法相比于基本粒子群算法具有较好的全局收敛性,在处理较大规模数据时反演速度明显提高.     

基于不同天线高度雷达海杂波的蒸发波导反演

分析了影响雷达海杂波反演海洋蒸发波导的几个关键因素,建立了蒸发波导修正折射率剖面的两参数模型,提出了一种提高蒸发波导反演精度的方法。由于天线高度不同时,雷达接收的海杂波携带的波导特征信息不同,基于天线伺服系统,建立了可调天线高度雷达系统的两参数蒸发波导反演模型。通过与固定天线高度的蒸发波导两参数反演比较,验证了该反演模型具有较高的稳定性和反演精度。     

蒸发波导环境掠射角对雷达海杂波的影响

利用雷达海杂波反演对流层波导是当前国内外研究热点,这是一个典型的电磁逆问题.为了尽可能降低反演的不确定性, 文章基于对流层波导大气修正折射率水平非均匀性, 通过分析蒸发波导环境掠射角对雷达海杂波的影响, 提出了蒸发波导条件下的海杂波功率模型, 并进行了实验验证, 有效提高了对流层波导反演效果.     

超视距低空电波传播模式研究分析

文中提出了一种电波传播模式分析方法. 通过对PJ (Paulus-Jeske)波导进行参数估计,实现蒸发波导的完备性建模;采用抛物方程法分析气象环境中的二维电波传播路径损耗分布,利用最大值池化降低数据量,并采用自适应聚类分析实现电波传播模式分析,进而建立海杂波衰减规律与电波传播模式之间的映射,统计条件概率. 结果表明,蒸发波导环境下海杂波衰减与电波传播模式之间具有相关性,分析结果能够展示蒸发波导中的电波传播模式,并且能够为海杂波反演大气波导提供先验条件概率分析.     

中国近海蒸发波导反演中最佳雷达参数分析

利用雷达海杂波反演大气波导折射率(Refractivity From Clutter,RFC)的技术可以实现海洋低空对流层近实时、区域性、非均匀折射率的探测反演,但其反演性能受雷达参数和折射率区域时空统计特性以及地(海)面的影响,为了使RFC技术在中国海域蒸发波导反演中体现出较好的性能,使用粒子群优化算法和自适应目标函数,利用美国圣地亚哥空海作战系统中心高级折射效应预报系统提供的中国海域蒸发波导高度区域统计数据,依据考虑区域统计特性的均方根误差评判模型,研究了中国不同海域、不同月份,不同雷达频率天线高度组合情况下的蒸发波导RFC反演性能,分析得出适用于中国近海蒸发波导RFC反演的最佳雷达频率和天线架设高度范围,所得结果对我国周边海域监测以及海上无线电系统的设计与应用具有参考价值.     

一种高敏感度的蒸发波导剖面模型

以提高全球定位系统(Global Positioning System,GPS)信号反演蒸发波导的精度、简化现有蒸发波导折射率剖面模型为目的,通过分析四参数蒸发波导剖面模型的GPS海面散射信号功率特性,改进得到了一种三参数模型——高敏感度的蒸发波导折射率剖面模型,并针对其GPS海面散射信号功率特性,同现有剖面模型进行了对比分析,通过粒子群优化算法的反演结果验证了三参数模型的高敏感度在反演中的优势.     

蒸发波导环境中雷达二维海杂波仿真

提出了一种大气波导环境下的K分布雷达海杂波仿真方法,仿真了二维海杂波序列.该方法采用射线描迹和抛物方程模拟蒸发波导中电磁波的传播过程,结合雷达方程计算K分布参数,利用球不变随机过程仿真产生K分布海杂波.该二维序列一维为时间,另一维为距离,时间为相关时间,频谱为高斯谱;相邻距离单元之间独立,K分布参数在距离上慢变化,可以认为距离上符合独立同分布假设.文中的二维海杂波序列可应用于雷达海杂波信号模拟中,作为海杂波反演大气波导中的杂波信号,亦可用以分析雷达在不同波导环境中的超视距探测性能.     

我国渤海域微波雷达海杂波功率对数正态分布模化

对流层波导可以使电磁波在较小的衰减下实现超视距传播,也可能造成雷达盲区,引入干扰,降低雷达、无线电通信系统的性能.因此,海上对流层波导参数的实时探测反演具有重要的意义.利用雷达海杂波反演对流层波导(refractivity from clutter,RFC)是当前国内外研究热点.雷达海杂波作为RFC输入的主要信息,其功率在传播路径上分布的随机特性严重影响反演效果,本文利用2011-06-2011-08和2012-07-2012-11渤海域对流层波导测量数据开展传播路径上雷达海杂波功率分布特性研究,有助于反演.比较测量数据和分布模型的概率密度函数表明,传播路径上的微波雷达海杂波功率不服从雷利分布,而服从对数正态分布.     

免疫遗传算法及认知无线电参数优化决策

根据感知的频谱环境变化及时优化并调整无线电参数是认知无线电的关键技术之一,也是一个复杂的非线性多目标优化决策问题。遗传算法是最适合优化问题的,但当遗传算法应用于优化问题时存在过早收敛问题。提出了基于遗传算法和人工免疫系统相结合的免疫遗传算法（IGA）来克服以上问题。由于在GA算法中引入了免疫系统中抗体和抗原的概念并在每一次迭代中丢弃亲和力较大的抗体,有效地防止了GA中过早收敛现象。最后,用免疫遗传算法来解决认知无线电的参数优化问题。仿真结果表明,免疫遗传算法可以迅速达到最优决策。     

基于遗传算法的探地雷达层状介质参数反演算法

探地雷达因其无损性与高效性,逐渐成为道路检测、地下勘探等领域的有效探测手段,而探地雷达的传统厚度反演算法存在无法有效检测分层介质厚度、相对介电常数等参数的问题,具有较大的多层介质参数反演误差。因此,本文提出了一种基于遗传算法的层状介质参数反演算法。算法从时域角度出发,结合共中心点方法,设计了基于遗传算法的优化模型,反演地下层状介质结构的参数信息。通过实验仿真,本文所提方法可以应用于地下多层介质,较为准确的反演出层状介质参数信息。      

基于树型编码的MRST混合遗传算法及其并行处理

提出一个关于最小矩形边斯坦纳树（ＭＲＳＴ）的混合遗传算法。该算法根据ＭＲＳＴ问题的特点,采用了树形结构编程方案以及相应的遗传操作方法,在群体设定时均匀划分空间,依据遗传群体的环境参量动态地调整遗传算法的进化策略;在执行遗传操作时与爬山法相结合,在群体更新时引进模拟退火更新机制,大大加强其寻优能力。最后,提出了该算法基于ＭＩＭＤ模型的扩展分布式并行算法。算法复杂性分析以及实验结果表明该算法有效。     

基于整体编码遗传算法的探地雷达全波形反演

探地雷达(GPR)的全波形反演(FWI)能精确刻画出地下介电常数模型,得到了广泛研究。但全波形 反演受初始模型、反演算法的影响,容易使结果陷入局部最优解,难以准确地反演出地下真实情况。为反演隧道衬 砌空洞的病害情况,文中提出了一种基于整体编码遗传算法(OCGA)的全波形反演方法。该方法在遗传算法的基础 上改进了编码策略,对个体的整体特征进行编码。实验表明,对于预设的圆形空洞(或钢筋)物理模型,整体编码策 略能使结果更接近真实解。该算法能在不依赖初始模型的前提下大大改善结果收敛于局部最优解的问题,并进一 步量化反演结果空洞的位置与大小。     

多种群遗传算法在湿蒸气参量测量中的应用

为了利用激光散射法快速准确地测量出汽轮机中湿蒸气的参量值,实时监测汽轮机末级蒸汽湿度,指导汽轮机安全运行,采用多种群遗传算法,用三次样条插值的方法代替散射理论公式,以理论值与测量值的最小二乘值为目标函数,设置合适的控制参量,对加入高斯白噪声的仿真数据和模拟汽缸的实验数据进行搜索寻优。结果表明,多种群遗传算法能够克制过早收敛,准确地搜索到全局最优解,在遗传代数内反演出湿蒸气的各个参量。该研究对激光散射法测量湿蒸气参量或其它微粒粒度分布的反演是有帮助的。     

基于模糊进程因子的改进自适应遗传算法

首先提出了一种改进自适应遗传算法,在本算法中引入模糊进程因子,设置了最佳样本保留数、最佳基因保留数等五个可调参数,使它们随着模糊进程因子的变化而变化,从而实现算法自适应;然后给出了新算法的步骤,并用标准测试函数对该算法进行了测试,测试结果表明:该算法具有较好的在线性能,提高了收敛速度;最后,用该新算法进行了功率谱估计,该算法比LS法具有更好的谱分辨率和适应性。     

求解旅行商问题的改进混合蛙跳算法

混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）是解决组合优化问题的有效方法,’但是应用于TSP问题时,由于SFLA没有充分利用最佳个体的优良信息,导致收敛速度太慢。文中把遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的交叉和变异引入SFLA,提出了一种针对旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TsP）的改进混合蛙跳算法（Improved Shuffled Frog Leaping Al—gorithm,ISFLA）。应用于TSP的实验结果表明：ISFLA的收敛速度明显高于SFLA,同时优于GA和简单翻转算子。ISFLA不仅表现出了更快的收敛速度,而且能有效地缓解局部早熟收敛。     

Classification of unilateral vocal fold paralysis by endoscopic digital high-speed recordings and inversion of a biomechanical model

Hoarseness in unilateral vocal fold paralysis is mainly due to irregular vocal fold vibrations caused by asymmetries within the larynx physiology. By means of a digital high-speed camera vocal fold oscillations can be observed in real-time. It is possible to extract the irregular vocal fold oscillations from the high-speed recordings using appropriate image processing techniques. An inversion procedure is developed which adjusts the parameters of a biomechanical model of the vocal folds to reproduce the irregular vocal fold oscillations. Within the inversion procedure a first parameter approximation is achieved through a knowledge-based algorithm. The final parameter optimization is performed using a genetic algorithm. The performance of the inversion procedure is evaluated using 430 synthetically generated data sets. The evaluation results comprise an error estimation of the inversion procedure and show the reliability of the algorithm. The inversion procedure is applied to 15 healthy voice subjects and 15 subjects suffering from unilateral vocal fold paralysis. The optimized parameter sets allow a classification of pathologic and healthy vocal fold oscillations. The classification may serve as a basis for therapy selection and quantification of therapy outcome in case of unilateral vocal fold paralysis.     

Synthesis of UWB planar antennas by means of natural optimization algorithms

Results of synthesis of planar dipole and modified Vivaldi antenna that provide specified reflection coefficient and directivity within frequency band 3.1–10.6 GHz are presented. The required values of the parameters are achieved through directed modification of arms’ profiles of the dipole antenna and a slot profile of the Vivaldi antenna. Synthesis procedure is performed by means of three different natural algorithms of global optimum search, namely by genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm and a novel neuron-genetic algorithm suggested by the authors. The last one is built upon artificial neuron networks and their inversion by genetic algorithm. Synthesis results are confirmed by experimental data.     

类金刚石薄膜光学参数反演的改进遗传算法

椭偏法测试薄膜不能直接得到薄膜的光学参数,需进行数值反演算法近似求解.采用遗传算法,借鉴竞争选择、小生境和适应值调节思想,对选择算子、变异算子、交叉算子三个重要箅子进行了适当改进,改进后算法有效防止了"早熟"现象.并搜索到了全局最优,降低了操作者对拟合模型设定初值的要求.在实践上.通过3种拟合方式的结果对比,得到了可靠...