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      一種微波凝視關(guān)聯(lián)成像隨機(jī)輻射陣元空間排布的優(yōu)化方法_2

      文檔序號(hào):8281356閱讀:來(lái)源:國(guó)知局
      部分與母親個(gè)體交叉點(diǎn)之后的部分拼接成新的個(gè)體,所述新個(gè)體表示為: r(son) _ j(f) j(f) j{m} J(m) · 1 ~ Λ1 tttAq ?
      [0057] 完成第一個(gè)個(gè)體的交叉之后,按照同樣的方法產(chǎn)生其他的個(gè)體,最終產(chǎn)生新的種 群= U = 1,……,義},新種群中元素即為前述的個(gè)體I(s°n)。為了便于表示并與前述 初始種群中的個(gè)體Ii區(qū)分,將新種群的個(gè)體記為I /。
      [0058] 對(duì)新的種群進(jìn)行變異包括:
      [0059] 在[0, 1]之間隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)η,若η < Pni則進(jìn)行變異;
      [0060] 對(duì)個(gè)體1/進(jìn)行變異時(shí),隨機(jī)選擇變異點(diǎn)W,對(duì)個(gè)體1/中第w個(gè)陣元的坐標(biāo)AJ武 以新的隨機(jī)數(shù),并保證變異后的個(gè)體滿足陣元間距大于最小間距L,所有陣元均在口徑范圍 內(nèi)的條件。
      [0061] 6)計(jì)算變異后的種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,將適應(yīng)度最大的個(gè)體為最優(yōu)個(gè)體,并 記錄下最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度和排布方式;同時(shí),k加1。
      [0062] 7)判斷當(dāng)前k是否達(dá)到最大遺傳代數(shù)Np,若是,則比較各代種群中最優(yōu)個(gè)體的適 應(yīng)度,以適應(yīng)度最大的個(gè)體對(duì)應(yīng)的排布方式作為最終結(jié)果。
      [0063] 為了便于理解,下面結(jié)合一具體的示例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說(shuō)明。
      [0064] 在本實(shí)施例中,天線陣元分布在一個(gè)正方形的口徑中,輻射陣面邊長(zhǎng)為I. 5m,輻射 陣面的面積為2. 25m2,陣元口徑為0· 12m,陣元最小間距為0· 21m,陣元個(gè)數(shù)為25個(gè)。
      [0065] 在陣元分布熵最大準(zhǔn)則下,通過(guò)遺傳算法,計(jì)算出最優(yōu)排布方式,其優(yōu)化步驟主要 包括:
      [0066] Sl :根據(jù)給定的隨機(jī)福射源陣面面積S = 2. 25m2、陣元的口徑d = 0. 12m及最小間 距L = 0. 21m、陣元的數(shù)量Na= 25,以成像區(qū)域的右下端點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn),建立直角坐標(biāo)系。
      [0067] S2 :遺傳算法參數(shù)初始化:給定遺傳算法中種群個(gè)體數(shù)Ng= 50、遺傳代數(shù)Np = 500、交叉的概率Pc= 0. 7、變異的概率p m= 0. 9。
      [0068] S3 :本發(fā)明實(shí)施例中,采用直角坐標(biāo)系中陣元的二維坐標(biāo)構(gòu)成的序列來(lái)表征個(gè) 體,設(shè)Aj= (X j, yp, j = 1,. . .,Na為第j個(gè)陣元的坐標(biāo),則個(gè)體表示為A j的有序排列 h = ΑΛ……'4 = 1,……,一個(gè)個(gè)體代表一種排布方式;此處,要求任意兩個(gè)陣元的間 距大于陣元的最小間距L = 0. 21m,且陣元的位置在輻射源陣面范圍內(nèi)。隨機(jī)生成Ng個(gè)個(gè) 體構(gòu)成初始種群I =把卞=1,……,^},k為已經(jīng)遺傳的次數(shù),令k = 0。
      [0069] S4 :將個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn) (Ii)作為該排布方式下的陣元分布熵H(Ii),依據(jù)陣元分布 熵的定義計(jì)算初始種群的適應(yīng)度。
      [0070] 本步驟可使用目前常規(guī)算法來(lái)實(shí)現(xiàn),故不再贅述。
      [0071] S5 :根據(jù)種群中個(gè)體的適應(yīng)度對(duì)種群進(jìn)行交叉,步驟如下
      [0072] 首先在[0, 1]之間隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)δ,若δ < p。則進(jìn)行交叉,否則不做交叉。
      [0073] 做交叉的步驟如下, Ns
      [0074] 求種群所有個(gè)體的適應(yīng)度之和/ = £/(/,.),每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn) (Ii)除以f%得 到歸一化的適應(yīng)度./(/,.) = /(/,.)//?
      [0075] m ~ 令公〃,=1..,.((. ),w = I ……,義 在區(qū)間吹1]之間隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)e,若有g(shù),. = ......,義-1,則將J,.個(gè)體作 為交叉的父親個(gè)體,記為i(faihCT> = ……< ;
      [0076] 母親個(gè)體在種群2; = {/,(k)|z' = l,……,義}中隨機(jī)選擇,記為 j{moiher) _ .
      [0077] 確定了父親及母親個(gè)體之后,再隨機(jī)選出交叉點(diǎn)q,將父親個(gè)體交叉點(diǎn) 之前的部分與母親個(gè)體交叉點(diǎn)之后的部分拼接成新的個(gè)體,所述新個(gè)體表示為: r(son) _ J{i) J(f) J(m) Am) i -A1 ...Ag 〇
      [0078] 完成第一個(gè)個(gè)體的交叉之后,按照同樣的方法產(chǎn)生其他的個(gè)體,最終產(chǎn)生新的種 群 2;+1={/廣+1)|/ = 1,……,Ng} 〇
      [0079] S6 :對(duì)新的種群進(jìn)行變異,步驟如下:
      [0080] 在[0, 1]之間隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)η,若η < Pni則進(jìn)行變異;
      [0081] 對(duì)新的種群中個(gè)體1/進(jìn)行變異時(shí),隨機(jī)選擇變異點(diǎn)w,對(duì)個(gè)體1/中第w個(gè)陣元 的坐標(biāo)AJ武以新的隨機(jī)數(shù),并保證變異后的個(gè)體滿足陣元間距大于最小間距L,所有陣元均 在口徑范圍內(nèi)的條件。
      [0082] S7 :計(jì)算新種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,定義適應(yīng)度最大的個(gè)體為最優(yōu)個(gè)體,記錄下 最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度和排布方式,同時(shí),k加1。
      [0083] S8 :如果k已經(jīng)達(dá)到遺傳代數(shù)Np,則比較各代種群中最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度,以適應(yīng)度 最大的個(gè)體作為輸出;如果沒(méi)有達(dá)到最大遺傳代數(shù),則回到S4。
      [0084] 另一方面,還基于本發(fā)明的上述方案進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。其結(jié)果如圖3所示,利于 本發(fā)明上述方案進(jìn)行優(yōu)化后,陣元排布下的陣元分布熵為7. 5528。圖4為輻射陣面為邊長(zhǎng) 1. 5m的正方形下均勻排布的分布圖,該陣元排布下的陣元分布熵為3. 7539。
      [0085] 由此可見(jiàn),利用本發(fā)明的方案優(yōu)化后的陣元排布其陣元分布熵是均勻排布的 2. 012倍,增加了隨機(jī)輻射源的隨機(jī)性,大大提高了成像性能,驗(yàn)證了本方法的有效性。
      [0086] 以上所述,僅為本發(fā)明較佳的【具體實(shí)施方式】,但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此, 任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi),可輕易想到的變化或替換, 都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此,本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書(shū)的保護(hù)范 圍為準(zhǔn)。
      【主權(quán)項(xiàng)】
      1. 一種微波凝視關(guān)聯(lián)成像隨機(jī)福射陣元空間排布的優(yōu)化方法,其特征在于,該方法包 括: 獲取隨機(jī)福射源陣面面積、陣元的口徑與最小間距,W及陣元的數(shù)量; W陣元分布滴最大化為準(zhǔn)則利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,獲得W陣元分布滴的最大排布方 式。
      2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述福射源陣面為方形、圓形或不規(guī)則形 狀。
      3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述W陣元分布滴最大化為準(zhǔn)則利用遺 傳算法進(jìn)行優(yōu)化的步驟包括: 根據(jù)獲取的隨機(jī)福射源陣面面積S、陣元的口徑d與最小間距以W及陣元的數(shù)量N。,在 福射源陣面上隨機(jī)選定坐標(biāo)原點(diǎn),建立一直角坐標(biāo)系; 遺傳算法參數(shù)初始化;給定遺傳算法中種群個(gè)體數(shù)Ng、遺傳代數(shù)Np、交叉的概率及 變異的概率Pm; 采用直角坐標(biāo)系中陣元的二維坐標(biāo)構(gòu)成的序列來(lái)表征個(gè)體,設(shè)Aj.= (Xj.,yj.),j = 1,. . .,N為第j個(gè)陣元的坐標(biāo),則個(gè)體表示為Aj.的有序排列=44_……A,,i = h……,Wg,其 中,一個(gè)個(gè)體代表一種排布方式;隨機(jī)生成Ng個(gè)個(gè)體構(gòu)成初始種群= [皆I U = 1,......,Ng}, k為已經(jīng)遺傳的次數(shù),令k = 0; 將個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn)(Ii)作為該排布方式下的陣元分布滴H(Ii),并依據(jù)陣元排布滴的定 義計(jì)算初始種群的適應(yīng)度; 根據(jù)初始種群的適應(yīng)度對(duì)種群依次進(jìn)行交叉與變異; 計(jì)算變異后的種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,將適應(yīng)度最大的個(gè)體為最優(yōu)個(gè)體,并記錄下 最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度和排布方式; 判斷當(dāng)前是否達(dá)到最大遺傳代數(shù)Np,若是,則比較各代種群中最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度,W適 應(yīng)度最大的個(gè)體對(duì)應(yīng)的排布方式作為最終結(jié)果。
      4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,個(gè)體表示為A j斯有序排列 ……= L……,Wg中,任意兩個(gè)陣元的間距大于陣元的最小間距L。
      5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)初始種群的適應(yīng)度對(duì)種群進(jìn)行 交叉包括: 在[0, 1]之間隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)S,若5 < P。則進(jìn)行交叉,其步驟包括; 計(jì)算種群所有個(gè)體的適應(yīng)度之和
      .每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn) (li)除W r,得到 歸一化的適應(yīng)度;
      在區(qū)間[〇,1]之間隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)e,若有g(shù)r< e < gw,r = 1,......,Ng-l,則將 If個(gè)體作為交叉的父親個(gè)體,記為嚴(yán)心' =4(M。......< ;
      母親個(gè)體在種群7; = {/嚴(yán)|/ = 1,……中隨機(jī)選擇,記為戶。"W) =4腳4")……聲i; 確定了父親及母親個(gè)體之后,再隨機(jī)選出交叉點(diǎn)q,將父親個(gè)體交叉點(diǎn)之前的部分與母 親個(gè)體交叉點(diǎn)之后的部分拼接成新的個(gè)體,所述新個(gè)體表示為;…; 完成第一個(gè)個(gè)體的交叉之后,按照同樣的方法產(chǎn)生其他的個(gè)體,最終產(chǎn)生新的種群 也1={/產(chǎn)1'|/ = 1,……,Ng}。
      6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,進(jìn)行變異處理的步驟包括: 在[0,1]之間隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)n,若n < Pm則進(jìn)行變異; 對(duì)新的種群中個(gè)體V進(jìn)行變異時(shí),隨機(jī)選擇變異點(diǎn)W,對(duì)個(gè)體1/中第W個(gè)陣元的坐 標(biāo)AJ武W新的隨機(jī)數(shù),并保證變異后的個(gè)體滿足陣元間距大于最小間距以所有陣元均在口 徑范圍內(nèi)的條件。
      【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種微波凝視關(guān)聯(lián)成像隨機(jī)輻射陣元空間排布的優(yōu)化方法,該方法包括:獲取隨機(jī)輻射源陣面面積、陣元的口徑與最小間距,以及陣元的數(shù)量;以陣元分布熵最大化為準(zhǔn)則利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,獲得以陣元分布熵的最大排布方式。通過(guò)采用本發(fā)明公開(kāi)的方法,能夠提高輻射場(chǎng)的隨機(jī)性,實(shí)現(xiàn)高分辨率成像。
      【IPC分類】G01S13-89
      【公開(kāi)號(hào)】CN104597445
      【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510066895
      【發(fā)明人】王東進(jìn), 孟青泉, 劉發(fā)林, 郭圓月, 田超, 劉波
      【申請(qǐng)人】中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
      【公開(kāi)日】2015年5月6日
      【申請(qǐng)日】2015年2月9日
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