一种基于协同进化的星基ADS-B多波束优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于协同进化的星基ADS

【技术实现步骤摘要】
一种基于协同进化的星基ADS
‑
B多波束优化方法


[0001]本专利技术属于航空
，具体涉及一种基于协同进化的星基ADS
‑
B多波束优化方法。

技术介绍

[0002]星基ADS
‑
B系统覆盖范围广，单个载荷需满足上千架以上飞机同时运行，大量的报文数量导致信号重叠交织情况十分严重。为了缓解星基ADS
‑
B系统由于共信道干扰带来的监视性能降低的问题，采用相控阵天线，通过多波束接收减小碰撞概率是目前可行的一项解决方案。针对星基ADS
‑
B数字多波束成形优化问题，采用传统的集中式仿生优化方法如遗传算法和粒子群算法等，受其优化性能和参数规模大的限制，极容易收敛到局部最优，无法得到一个较好的结果。分布式协同进化方法近年来受到了越来越多的关注，分布式协同进化框架中，关键的一个步骤是参数分组。一个理想的参数分组策略应该使得分组后各子组参数之间的相互依存性最小。目前提出的基于随机分组和2分法分组的协同进化框架，随机分组无法有效解决子组之间的相关性，而2分法将n维参数优化问题分解为n/2维，在参数规模很大的时候采用该分组策略子组参数规模仍然很大。提出的基于方差优先级分组的协同进化算法与基于增量分组的协同优化算法，在当优化问题有多个不可分群时，这两种分组策略的效率较低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于协同进化的星基ADS
‑
B多波束优化方法，相较于遗传算法和基于其他已有分组策略的分布式协同进化算法具有更快的收敛速度，并能得到更小的位置报文更新时间间隔，实现更好的优化效果。
[0004]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]本专利技术一种基于协同进化的星基ADS
‑
B多波束优化方法，包括以下步骤：
[0006]S1：将待优化参数分成多个子组；
[0007]S2：减小多个子组的优化参数维度，对每个子组并行优化；
[0008]S3：定期进行组间联合优化；
[0009]所述步骤S1具体包括以下步骤；
[0010]S1.1：初始化种群并获得初始待优化参数；
[0011]S1.2：通过随机分组优化参数，使得所有波束形成几个显著的未覆盖区域；
[0012]S1.3：通过基于未覆盖区域中心位置与各波束指向的相对位置的自适应分组策略对所述待优化参数进行分组，使得待优化参数快速收敛到卫星覆盖半张角范围内完全覆盖的状态；
[0013]S1.4：通过基于各波束覆盖的飞机密度的分组策略对步骤S1.3得到的结果进行重新分组，优化得到全覆盖约束下的最小化更新时间间隔；
[0014]进一步地，步骤S1.1中，初始化种群并获得初始待优化参数具体包括：
[0015]令ADS
‑
B卫星搭载的天线为矩形均匀平面阵，阵元数量为N
E
＝N1×
N2，星基ADS
‑
B多波束接收的权值矩阵W定义为：
[0016][0017]侧初始待优化参数Ω可表示为：
[0018][0019]其中，N1和N2分别表示阵列天线的行和列，N
b
表示字接收波束成形向量个数，w
j,i
表示第i个波束第j个阵元的权值向量元素；A
j,i
表示第i个波束第j个阵元的幅度激励，且A
min
≤A
j,i
≤A
max
，为第i个波束第j个阵元的相位激励，且
[0020]进一步地，在步骤S1.2中，根据多波束成形优化目标函数，使得所有波束形成几个显著的未覆盖区域；
[0021]所述多波束成形优化目标函数为：
[0022][0023]其中，Δt
95％
表示95％更新概率下的位置信息更新时间间隔，δ取一个足够大的正整数，为卫星给定半张角范围内全覆盖惩罚系数；表示卫星给定半张角范围内全覆盖约束公式，表示为：
[0024][0025]其中，C
i,j
表示全覆盖矩阵C中第i行第j列的元素，el0表示卫星需要覆盖的半张角；当N
b
个波束未实现给定半张角范围内全覆盖时，J
extend
将得到一个非常大的值，当优化结果满足给定半张角范围全覆盖约束时，的值被替换为0。
[0026]进一步地，在步骤S1.3中，基于未覆盖区域中心位置与各波束指向的相对位置的自适应分组策略的决策向量表示为：
[0027][0028]其中，N
pop
表示优化种群中的个体数量，其中D'
ij
表示第i个个体生成的第j个波束指向地球表面的位置，表示第i个个体生成的所有波束下最大未覆盖区域的均值中心位置，N
b
表示数字接收波束成形向量的个数；
[0029]基于未覆盖区域中心位置与各波束指向的相对位置的分组策略可以将待优化参数Ω重新分组为：
[0030][0031]其中第g1个子组写作：
[0032][0033]g1≠M,g1≠N,M≠N
[0034]M∈[1,N
b
],N∈[1,N
b
],g1∈[1,N
b
]ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)
[0035]满足如下约束：
[0036][0037]其中和分别表示决策向量中的第M，N和g1个元素。
[0038]进一步地：，在步骤S1.4中，基于各波束覆盖的飞机密度的的分组策略的决策向量表示为
[0039][0040]其中，ρ
ij
表示第i个个体生成的第j个波束覆盖区域的飞机密度，基于各波束覆盖的飞机密度的分组策略可以将待优化参数Ω重新分组为：
[0041][0042]其中第g2个子组写作：
[0043][0044]g2≠M,g2≠N,M≠N
[0045]M∈[1,N
b
],N∈[1,N
b
],g2∈[1,N
b
]ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(25)
[0046]满足如下约束：
[0047][0048]其中和分别表示决策向量中的第M，N和g2个元素。
[0049]进一步地，步骤S3中采用的组间联合优化方法包括：
[0050]S3.1：将步骤S2中对子组并行优化后得到的中间结果与除该子组以外的所有原始子组相结合，的到一个待决策参数向量，再将所述待决策参数向量代入目标函数中计算得到对应的适应度值；
[0051]S3.2：取出所有子组对应的适应度值中适应度值最小的一个参数向量作为本次迭代循环计算后求得的最优解，同时作为下一轮迭代循环的原始待优化参数向量。
[0052]本专利技术的有益效果在于：
[0053]本专利技术提出基于改进的自适应分组策略的分布式协同进化算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于协同进化的星基ADS
‑
B多波束优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将优化参数分成多个子组；S2：减小多个子组的优化参数维度，对每个子组并行优化；S3：定期进行组间联合优化；所述步骤S1具体包括以下步骤：S1.1：初始化种群并获得初始待优化参数；S1.2：通过随机分组优化参数，使得所有波束形成几个显著的未覆盖区域；S1.3：通过基于未覆盖区域中心位置与各波束指向的相对位置的自适应分组策略对所述待优化参数进行分组，使得待优化参数快速收敛到卫星覆盖半张角范围内完全覆盖的状态；S1.4：通过基于各波束覆盖的飞机密度的分组策略对步骤S1.3得到的结果进行重新分组，优化得到全覆盖约束下的最小化更新时间间隔。2.根据权利要求1所述的一种基于协同进化的星基ADS
‑
B多波束优化方法，其特征在于，在所述步骤S1.1中，初始化种群并获得初始待优化参数具体包括：令ADS
‑
B卫星搭载的天线为矩形均匀平面阵，阵元数量为N
E
＝N1×
N2，星基ADS
‑
B多波束接收的权值矩阵W定义为：侧初始待优化参数Ω可表示为：其中，N1和N2分别表示阵列天线的行和列，N
b
表示字接收波束成形向量个数，w
j，i
表示第i个波束第j个阵元的权值向量元素；A
j，i
表示第i个波束第j个阵元的幅度激励，且A
min
≤A
j，i
≤A
max
，为第i个波束第j个阵元的相位激励，且3.根据权利要求2所述的一种基于协同进化的星基ADS
‑
B多波束优化方法，其特征在于，在所述步骤S1.2中，根据多波束成形优化目标函数，使得所有波束形成几个显著的未覆盖区域；所述多波束成形优化目标函数为：其中，Δt
95％
表示95％更新概率下的位置信息更新时间间隔，δ取一个足够大的正整数，为卫星给定半张角范围内全覆盖惩罚系数；表示卫星给定半张角范围内全覆盖约束公式，表示为：
其中，C
i,j
表示全覆盖矩阵C中第i行第j列的元素，el0表示卫星需要覆盖的半张角；当N
b
个波束未实现给定半张角范围内全覆盖时，J
extend
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学军，谭元晧，李雪缘，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：