[發明專利]一種基于差分進化機理的目標船舶方位估計方法

有效

• 申請號: 201410658603.0
• 申請日: 2014-11-18
• 公開（公告）號: CN104360306A
• 公開（公告）日: 2015-02-18
• 發明（設計）人: 王榮杰
• 申請（專利權）人: 集美大學
• 主分類號: G01S3/14
• 分類號: G01S3/14;G01S3/12
• 代理公司: 廈門市精誠新創知識產權代理有限公司 35218
• 代理人: 李伊飏

1.一種基于差分進化機理的目標船舶方位估計方法，包括以下步驟：

步驟1：將多變異策略融入差分進化優化算法形成改進后的差分進化機理，多變異策略包括變異、雜交和選優三個過程；

步驟2：將步驟1的改進后的差分進化機理和似然函數相結合應用于估計目標船舶的DOA方位。

2.根據權利要求1所述的目標船舶方位估計方法，其特征在于：所述步驟1中，將待優化解參數記為β，其具體包括以下過程：

過程11：多變異策略搜索下一個優化解的迭代計算式為式(5)，由式(5)迭代式得到變異階段的更新解β_m；

式(5)中，β_m為模擬生物變異搜索下一個新的解，β_best為至目前為止的最優解；l＝1,…,N_s，N_s為進化生物的規模；d＝1,…,D，D為待求解參數的維數，β_max(d)和β_min(d)分別為可能解的第d維的最大值和最小值；F為[0?2]之間的隨機數，為[-1?1]之間的隨機數；r₁、r₂和r₃為在[1?N_s]之間隨機產生與i相鄰解的序號，注意r₁≠r₂≠i，r₁≠r₂≠r₃≠i；p(i)和分別為與目標函數值成正比的不同可能優化解的概率和平均概率，p(i)由式(6)計算得到，p(l)=fit(βl)Σl=1Nsfit(βl)l=1,^,Ns---(6);]]>

式(6)中的fit(β_l)為衡量第l個解β_l優化效果的目標函數；

過程12：雜交：由式(7)迭代式得到雜交階段的更新解β_c，并根據式(9)-(10)

計算它們相應的目標函數J；

式(7)中的k_s為[1?N_s]之間的隨機整數；為[0?1]之間產生的隨機數，C_R為雜交率，它的取值范圍在[0?1]；

JML=trace(PA⊥Rx)---(9)]]>

式(9)為估計n個DOA方位θ_i的似然函數，式(9)中，為噪聲子空間的投射矩陣，它具體式為I為m×n維的單位矩陣，A^*＝(A^HA)^-1A^H為復數矩陣A的的廣義偽逆矩陣，左上標的“H”和“-1”分別表示Hermitian轉置和求逆運算符；trace(·)為矩陣求秩運算符，R_x＝E[x(t)x^H(t)]為x(t)的空域協方差矩陣，E[·]為求期望運算符；將目標函數改寫為則估計最優θ_i(i＝1,^,n)的代價函數為式(10)：

θ^=[θ^1,θ^2,···,θ^n]=argmaxθJ=1c+|JML|---(10)]]>

式(10)中，︱·︱為求絕對值運算符；c>0為任意常數，當J→c時，

過程13：選優：根據目標函數J值大小關系，從上次迭代的β和過程12計算的β_c中選出新的優化解；如果新的優化解選擇為上次迭代的β，則相應的進化生物的k(l)_count＝k(l)_count+1，對于k(l)_count>k_limit的β根據式(8)產生它的新解；否則，置k(l)_count＝0；

β(l,d)＝β_max(d)+β_min(d)-β(l,d)???(8)。