基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法技术

本发明专利技术公开了基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法，涉及闪电定位领域，包括S1获取各个测站的闪电电场信号；S2对闪电电场信号进行去噪过滤获得预处理后的电场信号；S3每个测站预处理后的电场信号与其他测站电场信号进行脉冲匹配获得脉冲组合；S4将所有匹配好的脉冲组合进行解算得到初始的闪电三维定位结果；S5采用双种群粒子群法优化拟合初始的闪电三维定位结果获得最优的闪电三维定位结果作为最终定位结果；采用混沌分布的全局搜索种群协同多样性搜索粒种群对闪电定位初始结果进行优化拟合，能够降低对初始解精度的依赖，避免结果“早熟”，甚至结果发散的情况；同时也可以提高计算效率，提升计算精度。提升计算精度。提升计算精度。

【技术实现步骤摘要】
基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法


[0001]本专利技术涉及闪电定位领域，尤其涉及一种基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法。

技术介绍

[0002]闪电是严重的主要自然灾害之一，可引起森林和油库火灾、造成供电及通讯信息系统故障或损坏，对航天航空、矿山及一些重要而敏感的高技术装备等具有重大威胁。八十年代以后，闪电引起的危害显著增加，特别是与高新技术关系密切的领域，如航空航天、国防、通讯、电力、计算机、电子工业等由于广泛应用对闪电电磁干扰极为敏感的大规模及超大规模集成电路致使遭雷击的几率大大增加；据保守估计，我国每年因雷害造成的直接经济损失超过数亿元，而由此造成的间接经济损失和影响难以估计，由于其成灾迅速而给其研究、预报和防治带来了极大的困难。而闪电定位能对雷电活动进行预警，从而减小闪电所导致的有害影响。闪电定位算法的优劣直接影响着闪电定位结果的精度和定位效率，因此发展新的闪电定位算法和技术是当前非常迫切的任务。
[0003]许多科研团队中常常采用Levenberg
‑
Marquardt(LM)算法对初始三维闪电定位初始计算结果进行拟合优化，但LM属于一种“信赖域”算法，即从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移，然后在以当前点为中心的半径区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数(二次的)的最优点来求解得到真正的位移。在得到位移后计算目标函数值，如果其使目标函数值的下降满足了一定条件，那就说明该位移是可靠的，继续按此规则迭代计算下去；如果其不能使目标函数值的下降满足一定的条件，需将会减小信赖域的范围，再重新求解。
[0004]近年来，粒子群算法经常被引入解决非线性寻优问题，由于粒子分布的随机性，使得粒子群法较之LM算法在优化拟合过程中对初始解具有更低依赖性，一定程度上避免了结果“早熟”的情况；此外粒子群算法具有多样的优化方案，比如调整惯性参数、变异优化策略、与其他算法融合等方法都能够提升闪电三维定位计算的效率和精确度。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的就在于为了解决上述问题设计了一种基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法。
[0006]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
[0007]基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法，包括：
[0008]S1、获取各个测站的闪电电场信号；
[0009]S2、对闪电电场信号进行去噪过滤获得预处理后的电场信号；
[0010]S3、每个测站预处理后的电场信号与其他测站电场信号进行脉冲匹配获得脉冲组合；
[0011]S4、将所有匹配好的脉冲组合进行解算得到初始的闪电三维定位结果；
[0012]S5、采用双种群粒子群法优化拟合初始的闪电三维定位结果获得最优的闪电三维
定位结果作为最终定位结果。
[0013]本专利技术的有益效果在于：采用混沌分布的全局搜索种群协同多样性搜索粒种群对闪电定位初始结果进行优化拟合，能够降低对初始解精度的依赖，避免结果“早熟”，甚至结果发散的情况；同时也可以提高计算效率，提升计算精度。
附图说明
[0014]图1是本专利技术基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法的流程示意图；
[0015]图2是本专利技术基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法中S5的具体流程图；
[0016]图3是本专利技术基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法中双种群粒子迭代的逻辑图；
[0017]图4是闪电多站探测示意图；
[0018]图5是BEADS滤波算法分离基线信号和闪电信号示意图；
[0019]图6是闪电电场信号过滤前后的示意图；
[0020]其中：图6中a为闪电原始电场信号，b为信号处理后的电场信号，图c、d分别为标准的噪声信号波形。
具体实施方式
[0021]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0022]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0024]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该专利技术产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0025]此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0026]在本专利技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“设置”、“连接”等术语应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0027]下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。
[0028]如图1所示，基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法，包括：
[0029]S1、获取各个测站的闪电电场信号。
[0030]S2、对闪电电场信号进行去噪过滤获得预处理后的电场信号，如图5、图6所示，具体包括：
[0031]S21、采用BEADS算法将闪电电场信号分为基线信号和有用信号，并采用递归滤波器将基线信号滤除；
[0032]S22、识别去除信号基式的闪电电场信号中重复出现不低于20次的脉冲信号作为脉冲噪声信号；
[0033]S23、脉冲噪声信号拟合成标准噪声；
[0034]S24、利用标准噪声对去除信号基式的闪电信号进行滑动互相关获得去噪后的闪电信号，滑动窗口为2
‑
3倍的标准噪声时间宽度，当闪电信号与标准噪声之间的相关性超过95％时，将该闪电信号进行归零处理，以消除噪声对峰值脉冲的影响。
[0035]对闪电脉冲进行预处理时，将闪电信号拆分为信号、基线以及噪声成分，使用不对称函数处理凸优化问题并建立目标函数，得到闪电脉冲信号估计值，反推基线信号估计值，从而可以滤掉基线，保留原始的脉冲信号，同时也去除了电场波形叠加的“隆起”的低频干扰，增加了电场波形特征参数分析的精确度；由于在某些站点，电源的干扰会在高频本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法，其特征在于，包括：S1、获取各个测站的闪电电场信号；S2、对闪电电场信号进行去噪过滤获得预处理后的电场信号；S3、每个测站预处理后的电场信号与其他测站电场信号进行脉冲匹配获得脉冲组合；S4、将所有匹配好的脉冲组合进行解算得到初始的闪电三维定位结果；S5、采用双种群粒子群法优化拟合初始的闪电三维定位结果获得最优的闪电三维定位结果作为最终定位结果。2.根据权利要求1所述的基于双种群粒子群法的闪电三维定位方法，其特征在于，在S5中包括：S51、初始化粒子群，设置粒子群的粒子数目N，粒子维数D，粒子的位置及速度范围Scope，设置迭代的最大次数T，设置学习因子c1和c2以及惯性权重ω，设置全局性搜索种群POP1和多样性搜索种群POP2的粒子数目，种群POP2中多尺度高斯变异算子的数目M，多样性种群数为M；S52、利用Tent混沌序列初始化粒子的位置和速度和速度其中t为迭代次数，i＝1,2,
…
,N，j＝1,2,
…
,D是第i个粒子的第j维分量上的混沌变量，将粒子的位置向量和速度向量映射到粒子的搜索空间Scope上形成粒子群矩阵ParticleSwarm，S53、将初始的闪电三维定位结果替代S52中随机的一个解；S54、计算粒子的适应度函数值fitness，寻找个体最优的粒子位置p
best
和全局最优的粒子位置g
best
；S55、计算高斯变异算子；S56、更新粒子群POP1和粒子群POP2的位置和速度其中i＝1,2,
…
,，D为粒子的维度，t为迭代次数；S57、更新粒子的适应度函数值fitness、个体最优的粒子位置p
best
和全局最优的粒子位置g
best
；S58、根据种群POP2粒子速度判断粒子是否需要逃逸，如果满足逃逸条件，则种群POP2的m个尺度的子群粒子进行高斯变异，计算种群POP2在每个尺度的适应度函数值，再进入S59，若不存在变异操作，则进入S510；S59、比较M个多样性子群最优解，更新种群POP2的个体最优的粒子位置p
best
、全局最优的粒子位置g
best
；S510、比较种群POP1和种群POP2各自最优解，获得双种群最优解；S512、判断迭代次数t是否小于最大次数T，若否，则令t＝t+1，并返回...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋如斌，马子龙，郄秀书，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：