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遗传算法对Lee模型的本地化修正 被引量:1

Lee Model Modified on Genetic Algorithm
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摘要 Lee模型在不同区域不同环境中具有较大误差,针对这个问题,提出了一种基于遗传算法对Lee模型的修正。将Lee模型的参数作为变量,用实测值与预测值的最小均方误差作为适应度函数应用在遗传算法中,实现了Lee模型本土优化。根据大量实测数据显示,修正后的Lee模型实测值与预测值的均方误差为5.7dB,具有可行性。 The Lee model has large errors in different regions and environments.To solve this problem,a modified Lee model based on genetic algorithm is proposed.Taking the parameters of the Lee model as variables and using the minimum mean square error of the measured and predicted values as the fitness function,the Lee model local optimization is realized in the genetic algorithm.According to a large number of measured data,the minimum mean square error between measured and predicted values of the modified Lee model reaches 5.7dB,which is feasible.
作者 张涵 周新力 宋斌斌 王程民 ZHANG Han;ZHOU Xinli;SONG Binbin;WANG Chengmin(Graduate Students Brigade of Naval Aeronautical University,Yantai 264001;Department of Electronic Information Engineering,Naval Aeronautical University,Yantai 264001)
出处 《舰船电子工程》 2019年第8期79-82,共4页 Ship Electronic Engineering
基金 国家自然科学基金项目“基于AdHoc无人飞行器组网测控通信链路研究”(编号:9140A24040714JB14387)资助
关键词 电波传播 Lee模型 遗传算法 修正模型 误差 本土优化 radio waves propagation Lee model genetic algorithm correction model margin of error local optimization
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