一种优化电磁辐射监测点位的方法技术

本发明专利技术涉及一种优化电磁辐射监测点位的方法，属于电磁辐射监测技术领域。该方法包括以下步骤：S1：对某地区进行网格化划分，通过网格化将该地区进行地理空间的划分，实现管理区域划分并实现管理区域的数字化；S2：利用电磁辐射监测车载系统及人工监测对每个网格进行电磁环境质量监测，获得电磁监测数据；S3：采用遗传算法对监测到的数据进行处理，从而选出最优的监测点位。本方法采用网格化划分，对监测到的电场强度、磁场强度数据进行综合指标评价，根据网格中的人口密度和与辐射源之间的距离，综合评判出电磁辐射监测的最优点位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电磁辐射监测
，涉及一种优化电磁辐射监测点位的方法。
技术介绍
电磁辐射是指能量以电磁波的形式通过空间传播的现象。从物理概念而言，凡是有温度的物体都会以电磁波的形式向外辐射能量。环境电磁辐射主要来源于自然界的辐射和人为辐射，而人为电磁辐射已成为人类最大的环境电磁辐射来源。人为电磁辐射中以广播电视设施、移动通信设施、高压输变电设施、轨道交通设备及工科医设备为主要电磁辐射源。我国经过改革开发三十余年的迅速发展，环境电磁辐射水平显著增加，不同行业对电磁环境水平的影响日显复杂，对某些局部地区表现日趋突出。因此对电磁环境质量进行长期监测，掌握环境电磁辐射水平是必要的。目前国内外多个城市都面临着与日俱增的电磁辐射问题。早在1975年就有专家预测，随着城市经济发展和人口增长，电子﹑通信﹑电气设备大量进入家庭，城市空间人为电磁能量每年增长7％-14％，如此推算，25年后环境电磁能量密度最高可增加26倍，50年后最高可增加700倍。电磁辐射看不见、摸不着，无色无味无形，加上公众对电磁辐射源头认识不够，部分监测信息不透明，已成为了潜在的社会不安定因素。原国家环境保护总局辐射环境监测技术中心自2007年开始，要求各省、自治区、直辖市环境辐射监测机构对辖区环境电磁辐射进行定期监测，监测频次为每6个月1次，每6个月上报一次最近12个月的汇整数据。目前国内大部分省区都配备有较为齐全的环境电磁辐射监测仪器设备，基本可满足环境电磁辐射监测的要求。但在监测点位选取方面，由各省、自治区、直辖市根据自身特点进行选取，多数均根据经验进行监测点位的选取。截至目前，尚未发现环境电磁辐射监测点位优化的相关文献及资料。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种优化电磁辐射监测点位的方法,该方法通过对区域进行网格化划分，利用电磁辐射监测车载系统及人工监测对每个网格进行电磁环境质量监测。将监测到的数据用于遗传算法中，从而选出最优的监测点位。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种优化电磁辐射监测点位的方法，该方法包括以下步骤：S1：对某地区进行网格化划分，通过网格化将该地区进行地理空间的划分，实现管理区域划分并实现管理区域的数字化；S2：利用电磁辐射监测车载系统及人工监测对每个网格进行电磁环境质量监测，获得电磁监测数据；S3：采用遗传算法对监测到的数据进行处理，从而选出最优的监测点位。进一步，在步骤S2中，每个网格的电磁数据融合了电场强度、磁场强度和人口密度，三者的权重比例不一样。进一步，在步骤S3中，所述遗传算法包括：S31：群体的初始化：确定种群规模M、交叉概率Pc、变异概率pm染色体长度N及最大进化代数maxgen；随机初始化染色体，给出人口密度、电场强度和磁场强度；S32：产生遗传编码：采用二进制n维矢量解X作为解空间参数的遗传编码，串T的长度等于n，xi＝1表示电磁辐射监测位点建于该网格中，xi＝0表示电磁辐射监测位点没有建于该网格中；S33：适应度函数构造：适应度函数的建立是选择监测位点的关键，首先电磁辐射检测位点的目标函数和约束条件可表示为：目标函数：其中，λ代表监测点位周围的人口密度，E代表监测点位的周围电场强度，C代表监测点位的周围磁场强度；N代表划分的网格数；λ、E和C前面的系数代表了他们对功能函数的重要程度；监测点位的限制条件如下：a、监测点位与监测点位之间不能相邻；b、监测点位设置尽量远离辐射源；c、监测点位应设在有人居住的地方；因此约束条件：|d(m)-d(n)|＞Sm≠n其中m和n是选中的监测位点，S是2*2矩阵网格的相对距离；S34：选择操作：根据选择概率选择染色体，将上述的个体作为第1代，这里采用以正比于适应度的赌轮随机选择方式，每个体适应度值为fi，则i被选中的概率psi为：对于初始化后的种群，先计算出每条染色体的适应度值，再计算出其被选择的概率，将它们进行比较，把选择概率最小的一条染色体淘汰掉，并把选择概率最大的一条染色体进行复制，用这条复制的来替代淘汰的染色体位置，这样，就完成了对种群的选择操作；S35：交叉操作：判断染色体是否为活的染色体，若为活的染色体，则将染色体进行交叉，采用一点交叉方式，交叉概率为Pc，具体操作是在个体串中随机设定一个交叉点，实行交叉时，该点前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新个体。S36：变异操作：染色体变异采用位点变异的方式，把染色体的变异位1变为0，0变为1，其它位都保持不变；变异概率为Pm，变异的目的是使其变异后的适应度大于或等于其原适应度；先选择一个变异位进行变异，再计算它的适应度，看它是否大于或等于其原来的适应度，若不是的话就重新选择变异位进行变异；S37：对种群依次进行选择、交叉、变异后就检验得到的新个体，当某代得到的结果满足要求或当前代数等于结束代数时算法结束得到结果，否则重复选择、交叉、变异操作，直到得到满意的结果为止。进一步，在步骤S35中，采用“与/或\交叉方法，这一交叉方法使子代继承了双亲的同型基因，对于双亲的杂型基因，“与/或\交叉方法采取了两种不同的“支配\方式，“与”运算是一种0支配l的方式，而“或\运算是一种1支配0的方式，采用“与/或”交叉策略能使优化过程更加迅速的达到全局最优解，获得全局最优解的时间仅为“一点交叉\策略的1/9到1/3。本专利技术的有益效果在于：本专利技术所述方法采用网格化划分，对监测到的电场强度、磁场强度数据进行综合指标评价。根据网格中的人口密度和与辐射源之间的距离。综合评判出电磁辐射监测的最优点位。附图说明为了使本专利技术的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本专利技术提供如下附图进行说明：图1为本专利技术所述方法的测量系统示意图；图2为本专利技术实施例中遗传算法流程图；图3为本专利技术所述方法的整体流程图。具体实施方式下面将结合附图，对本专利技术的优选实施例进行详细的描述。图1为本专利技术所述方法的测量系统示意图，图3为本专利技术所述方法的整体流程图，如图所示，在该方法中首先对某地区进行了网格化划分。网格化是将该地区进行地理空间的划分，实现管理区域划分并实现管理区域的数字化。网格中的圆形代表辐射源，如：广播电视设施、移动通信设施、高压输变电设施、轨道交通设备等。利用电磁辐射监测车载系统及人工监测对每个网格进行电磁环境质量监测。电磁辐射监测车载系统及人工监测能获取有效的电磁辐射数据。网格中的三角形代表该地区的人口密度。监测点位的选取人口密度占主要因素。具体来说，本方法包括以下步骤：S1：对某地区进行网格化划分，通过网格化将该地区进行地理空间的划分，实现管理区域划分并实现管理区域的数字化；S2：利用电磁辐射监测车载系统及人工监测对每个网格进行电磁环境质量监测，获得电磁监测数据；S3：采用遗传算法对监测到的数据进行处理，从而选出最优的监测点位。图2为本专利技术实施例中遗传算法流程图，如图所示，在本实施例中具体步骤如下：1)群体的初始化：确定种群规模M、交叉概率Pc、变异概率pm染色体长度N及最大进化代数maxgen。随机初始化染色体，给出人口密度。电场强度和磁场强度。2)产生遗传编码：采用二进制n维矢量解X作为解空间参数的遗传编码，串T的长度等于n，xi＝1表示电磁辐射监测位点建于该网格中，xi＝0表示电磁辐射监测位点没有建本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种优化电磁辐射监测点位的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：对某地区进行网格化划分，通过网格化将该地区进行地理空间的划分，实现管理区域划分并实现管理区域的数字化；S2：利用电磁辐射监测车载系统及人工监测对每个网格进行电磁环境质量监测，获得电磁监测数据；S3：采用遗传算法对监测到的数据进行处理，从而选出最优的监测点位。

【技术特征摘要】
1.一种优化电磁辐射监测点位的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：对某地区进行网格化划分，通过网格化将该地区进行地理空间的划分，实现管理区域划分并实现管理区域的数字化；S2：利用电磁辐射监测车载系统及人工监测对每个网格进行电磁环境质量监测，获得电磁监测数据；S3：采用遗传算法对监测到的数据进行处理，从而选出最优的监测点位。2.根据权利要求1所述的一种优化电磁辐射监测点位的方法，其特征在于：在步骤S2中，每个网格的电磁数据融合了电场强度、磁场强度和人口密度，三者的权重比例不一样。3.根据权利要求1所述的一种优化电磁辐射监测点位的方法，其特征在于：在步骤S3中，所述遗传算法包括：S31：群体的初始化：确定种群规模M、交叉概率Pc、变异概率pm染色体长度N及最大进化代数maxgen；随机初始化染色体，给出人口密度、电场强度和磁场强度；S32：产生遗传编码：采用二进制n维矢量解X作为解空间参数的遗传编码，串T的长度等于n，xi＝1表示电磁辐射监测位点建于该网格中，xi＝0表示电磁辐射监测位点没有建于该网格中；S33：适应度函数构造：电磁辐射检测位点的目标函数和约束条件可表示为：目标函数：其中，λ代表监测点位周围的人口密度，E代表监测点位的周围电场强度，C代表监测点位的周围磁场强度；N代表划分的网格数；λ、E和C前面的系数代表了他们对功能函数的重要程度；监测点位的限制条件如下：a、监测点位与监测点位之间不能相邻；b、监测点位设置尽量远离辐射源；c、监测点位应设在有人居住的地方；因此约束条件：|d(m)-d(n)|＞Sm≠n其中m和n是选中的监测位点，S是2*2矩阵网格的相对距离；S34：选择操作：根据选择概率选择染色体，...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉鹏，万小勤，李章勇，刘圣蓉，王伟，庞宇，李国权，林金朝，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50