[發明專利]一種基于遺傳算法利用一維距離像進行目標識別的方法

在審

• 申請號: 201710223615.4
• 申請日: 2017-04-07
• 公開（公告）號: CN106971170A
• 公開（公告）日: 2017-07-21
• 發明（設計）人: 胡楚鋒;潘世洲;郭麗芳;郭鵬
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/00;G06N3/12
• 代理公司: 西北工業大學專利中心61204
• 代理人: 金鳳

1.一種基于遺傳算法利用一維距離像進行目標識別的的方法，其特征在于包括下述步驟：

步驟1：對個體進行編碼和解碼

遺傳算法將個體編碼為二進制串，由基因{0,1}組成，設參數的取值范圍是[A,B]，則用長度為n的二進制串來編碼表示此參數，共產生2ⁿ種不同的編碼，編碼對應關系為：

$\begin{array}{c}\mathrm{0000...000}=0\→A\\ \mathrm{0000...001}=1\→A+\mathrm{\θ}\\ \mathrm{0000...010}=2\→A+2\mathrm{\θ}\\ .\\ .\\ .\\ \mathrm{1111...111}=2^n\→B\end{array}---\left(1\right)$

其中

反之，當個體編碼為本發明所述二進制串，則其解碼公式為：

$X=A+(\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{b}_i\·2^{i-1})\·\frac{B-A}{2^n-1}---\left(2\right)$

其中，X為個體，b_i為第i個個體的二進制碼；

步驟2：生成初始種群

對于初始的種群，其個體用均勻分布的隨機數產生；

步驟3：個體適應度的檢測和選擇

按照個體適應度的大小決定個體的遺傳幾率，定義個體適應度函數為：

$f\left(I_{i,j}\right)=\frac{|X(i,j)\⊗X|}{\sqrt{|X(i,j)\⊗X(i,j)|\left|X\⊗X\right|}}---\left(3\right)$

式(3)中，I_i,j為目標為i角度為j的個體，f(I_i,j)為個體I_i,j的適應度函數，X(i,j)為第i類目標在第j個角度的雷達目標一維距離像序列，X為待識別目標的雷達目標一維距離像序列，為序列X(i,j)和序列X的相關系數，為序列X(i,j)和序列X(i,j)的相關系數，為序列X和序列X的相關系數；

步驟4：選擇遺傳算子

本發明使用如下三種遺傳算子：

a)選擇運算使用比例選擇算子，利用個體i的適應度與所有個體適應度之和的比值大小決定遺傳到下一代的概率，設個體i的適應度與所有個體適應度之和的比值為P_i，即個體i被選中的概率P_i為：

$P_i=f_i/\underset{n=1}{\overset{M}{\Σ}}{f}_n---\left(4\right)$

其中，M為種群數，f_i為個體i的適應度，f_n，為個體n的適應度；

b)交叉運算使用單點交叉算子，以交叉概率P_c從步驟a)中選擇運算后的種群中隨機挑選個體，隨機選擇交叉點后，將其中兩個個體在交叉點位置交換基因碼形成兩個子個體；

c)變異運算使用基本位變異算子，設P_m為變異概率，對于步驟b)中的種群個體,根據變異概率P_m隨機選取個體并對此個體中隨機選取的某位進行變異，所述變異為0→1和1→0；

步驟5：目標識別

將參數終止進化代數T、種群數M、交叉概率P_c和變異概率P_m在各自取值范圍中取值后進行目標識別，目標識別過程的詳細步驟如下：

首先將已知的各種目標類型各個角度下的一維距離像作為模板數據庫，將模板數據庫中的一維距離像數據和待測目標一維距離像數據按步驟1進行編碼，然后將已獲得的一維距離像數據組成模板數據庫作為種群，種群數為M，并將模板數據庫中的一維距離像數據與待測目標的一維距離像數據根據步驟3分別求出個體適應度，并按照步驟4中的選擇運算概率P_i選取相應的個體數目，在選擇運算過程中同時對模板數據庫中的數據根據預設的交叉概率P_c和變異概率P_m執行步驟b)和步驟c)中所述的交叉和變異運算，經過選擇運算并經過交叉和變異操作后的個體組成下一代，即子代；

在子代中不斷重復本步驟中所述的目標識別過程，經過終止進化代數T代后，當個體適應度值持續上升至固定值不再變化時，則所得到的子代個體為最優解，若個體適應度值仍在不斷升高，則終止進化代數T重新取值，直到個體適應度值持續上升至固定值不再變化時，所得到的子代個體為最優解，所述最優解即模板數據庫中儲存的某種目標某一角度下的一維距離像，與待測目標的一維距離像匹配的適應度值最高，將待測目標判定為此最優解的目標類型，從而完成目標識別。

2.如權利要求1所述的一種基于遺傳算法利用一維距離像進行目標識別的的方法，

其特征在于：

所述的終止進化代數為T取值范圍為100～500，種群數M取值范圍為20～100，交叉概率P_c取值范圍為0.4～0.9，變異概率P_m取值范圍為0.0001～0.1。