公开(公告)号：CN111460597B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010254546.5

申请日：2020-04-02

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 舒文江 ,  何羚 ,  金燕华 ,  韩尧 ,  阎啸 ,  王茜

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/25 ,  G06N3/006 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的多目标粒子群优化算法的雷达布站方法，针对定位和监测两个任务，以提高定位精度和扩大监测区域为目的，在标准多目标粒子群算法(MOPSO)的基础上，改进粒子位置和速度更新公式、利用反三角函数logistic映射初始化、添加时变变异，然后采用改进的多目标粒子群优化算法对雷达布站进行求解，提高了粒子群优化算法的全局搜索能力，提供一个分布性和延展性较好的Pareto前沿，同时具有快速的收敛性，在解的多样性和分布性上也表现出很好的性能，得到的结果与应用传统粒子群优化算法进行比较，本发明可较好地适用于雷达布站，提升了雷达系统对监视区域的覆盖性能及定位性能，进而合理优化雷达布站，节省雷达资源。

公开(公告)号：CN111460597A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010254546.5

申请日：2020-04-02

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 舒文江 ,  何羚 ,  金燕华 ,  韩尧 ,  阎啸 ,  王茜

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/25 ,  G06N3/00 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的多目标粒子群优化算法的雷达布站方法，针对定位和监测两个任务，以提高定位精度和扩大监测区域为目的，在标准多目标粒子群算法(MOPSO)的基础上，改进粒子位置和速度更新公式、利用反三角函数logistic映射初始化、添加时变变异，然后采用改进的多目标粒子群优化算法对雷达布站进行求解，提高了粒子群优化算法的全局搜索能力，提供一个分布性和延展性较好的Pareto前沿，同时具有快速的收敛性，在解的多样性和分布性上也表现出很好的性能，得到的结果与应用传统粒子群优化算法进行比较，本发明可较好地适用于雷达布站，提升了雷达系统对监视区域的覆盖性能及定位性能，进而合理优化雷达布站，节省雷达资源。