[發(fā)明專利]基于改進(jìn)遺傳算法的三維成像聲納接收平面陣陣元稀疏優(yōu)化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610033074.4
• 申請日: 2016-01-19
• 公開（公告）號: CN105572658B
• 公開（公告）日: 2018-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳飛虎;黃勇;王朋;黃海寧;趙興奮;陳蘇廣
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州桑泰海洋儀器研發(fā)有限責(zé)任公司
• 主分類號: G01S7/527
• 分類號: G01S7/527;G01S15/89;G06F17/50
• 代理公司: 蘇州市新蘇專利事務(wù)所有限公司 32221
• 代理人: 徐鳴

1.一種基于改進(jìn)遺傳算法的三維成像聲納接收平面陣陣元稀疏優(yōu)化方法，其特征在于：所述方法包括下述步驟：

1)將三維成像聲納接收平面陣陣元稀疏優(yōu)化的問題轉(zhuǎn)化為染色體串，即將三維成像聲納的接收平面陣陣元位置的開啟情況進(jìn)行編碼，若開啟陣元，則對該陣元對應(yīng)的位置進(jìn)行置1，否則置0，此時通過round(rand(M，N)+0.5)進(jìn)行生成陣元個體開啟情況；

2)初始種群確定：

對陣元數(shù)為M*N維的接收平面陣進(jìn)行陣元稀疏布陣，獲得陣元位置個數(shù)為M*N，其中每個個體表示為1*M*N的行向量，該向量中的每個元素值非0即1，表示該接收平面陣中的陣元位置處是否有無陣元開啟，此時隨機(jī)生成初始父代，并確定初始父代種群的數(shù)目，假設(shè)種群數(shù)目為popsize，初始父代的種群通過MATLAB的rand()和round()函數(shù)實現(xiàn)，round(rand(popsize，M，N)+0.5)；

3)三維成像聲納陣元稀疏的適應(yīng)度函數(shù)確定：

所述三維成像聲納陣元稀疏的適應(yīng)度函數(shù)表達(dá)式為

其中，BPLL(u_x，v_y)表示最大旁瓣峰值的期望值，B(u_x，v_y)為波束輸出能量值，u_x和v_y分別為波束方向矢量值，對一個固定大小的平面陣來說，BPLL(u_x，v_y)為一個常數(shù)，Ω為滿足以下兩個條件的(u_x，v_y)集合：

其中，λ表示為發(fā)射信號的波長，L表示接收平面陣的陣列邊長，且主瓣波束方向圖的能量不在(u_x，v_y)集合范圍內(nèi)，R為陣元稀疏率，k₁為加權(quán)因子，表示稀疏率與波束方向圖的最大旁瓣峰值相比在優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)中的重要程度；

4)選擇確定：

假設(shè)群體的目標(biāo)平均適應(yīng)度值為個體x的適應(yīng)度值為fitness(x)，若則需保留當(dāng)前個體；否則，需用rand函數(shù)產(chǎn)生一個0到1之間的隨機(jī)數(shù)，記為a，若則將當(dāng)前的個體保留下來，否則剔除該個體；比較該個體x對應(yīng)的適應(yīng)度值與當(dāng)前找到的所有的最好的個體對應(yīng)的適應(yīng)度值，兩者中適應(yīng)度值較大的對應(yīng)的個體作為新的最好的個體x；

5)交叉確定：

當(dāng)上述步驟3)中所述的適應(yīng)度函數(shù)中的稀疏率為一隨機(jī)值時，通過采用均勻交叉法，即隨機(jī)生成一個1*M*N的行向量，且該向量由0和1組成，1所在的位置表示兩個父代樣本需要基因交換的位置，而0的位置是保持兩個父代樣本不變的位置；

當(dāng)上述步驟3)中所述的適應(yīng)度函數(shù)中的稀疏率為一固定值時，首先在父代中選擇兩個個體進(jìn)行交叉，交叉運(yùn)算如下：

其中，F(xiàn)₁和F₂表示兩個交叉的個體，γ為兩個交叉?zhèn)€體的交叉參數(shù)，通過對上述計算得到的新的個體S₁中含有1的個數(shù)為N₁，則在新的個體S₂中隨機(jī)選取[γ(N₀-N₁)]個數(shù)值等于γ的向上取整的數(shù)值，同樣的選擇[(1-γ)(N₀-N₁)]個數(shù)值等于(1-γ)的向上取整的數(shù)值，余下的則為γ或者(1-γ)個向下取整的整數(shù)，這樣就保證了新得到的個體S₁中1的個數(shù)為N₀，同理，對S₂進(jìn)行處理，其中，N₀表示稀疏平面陣中陣元的個數(shù)；接著對個體S₁、S₂、F₁、F₂分別按照適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行求解，選取其中適應(yīng)度值較大的兩個個體，將其作為交叉后的新個體進(jìn)行輸出，即為本次交叉獲得的子代個體；

6)變異確定：

變異過程即為個體中出現(xiàn)基因突變的元素，所述的突變過程即由₀變₁或由1變0的過程，也即是開啟還是關(guān)閉陣元；

為了避免遺傳算法出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，加快收斂速度，采用自適應(yīng)小波變換對上述步驟5)中得到的個體進(jìn)行變異操作得到新的個體，采用自適應(yīng)小波變換的變異運(yùn)算如下：

其中，為新的子代個體，為舊的子代個體，S_k為第k次迭代之后適應(yīng)度值，S_fit為適應(yīng)度值中最壞值，κ的表達(dá)式遵循Morlet變換表達(dá)式：

其中，較大的|κ|產(chǎn)生的變異較大，較小的|κ|產(chǎn)生較小的變異，另外，當(dāng)κ為正時，此時會產(chǎn)生較好的適應(yīng)度值，負(fù)的κ會使適應(yīng)度值向壞的方向發(fā)展，這樣就會使得收斂速度加快：

ψ＝exp(In(k_max)*(1-(1-k/k_max)^ε)) (6)

θ＝5ψ(2rand-1)/2 (7)

其中，rand為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，k為當(dāng)前迭代次數(shù)，k_max為預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，ε_min和ε_max是預(yù)設(shè)的最小值和最大值，ε的選取影響收斂的結(jié)果，ψ是一個隨迭代次數(shù)不斷增大的變量，剛開始，ψ的值很小使得ε的值足夠大以產(chǎn)生較大的搜索空間，當(dāng)ψ的值很大時，這樣會得到很小的ε，從而使得搜索空間變小。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)遺傳算法的三維成像聲納接收平面陣陣元稀疏優(yōu)化方法，其特征在于：所述步驟3)所述的B(u_x，v_y)的表達(dá)式為：

其中：

式(10)中，π為圓周率，α為方位角，β為俯仰角，α₀和β₀分別對應(yīng)初始方位角和俯仰角。