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一种多基地浮标阵位优化方法
1
作者
秦瑞廷
赵云
+1 位作者
蔡清裕
孙海洋
《计算机仿真》
2024年第1期13-16,共4页
针对水域监视中多基地浮标发射、接收节点阵位布置问题,提出了一种基于遗传粒子群算法的阵位优化方法。基于Argo浮标数据和ETOPO1地形数据计算得到真实海洋环境下的传播损失,结合双基地声纳方程和概率融合建立起多基地浮标阵性能评估模...
针对水域监视中多基地浮标发射、接收节点阵位布置问题,提出了一种基于遗传粒子群算法的阵位优化方法。基于Argo浮标数据和ETOPO1地形数据计算得到真实海洋环境下的传播损失,结合双基地声纳方程和概率融合建立起多基地浮标阵性能评估模型。采用粒子群算法、遗传算法和遗传粒子群算法对该模型进行优化。仿真结果表明,经过优化后的多基地浮标阵,其覆盖能力与传统布阵方案相比其探测能力有明显的提高,且遗传粒子群算法在搜索能力和收敛速度上更为均衡,达到了优化布防的目的。
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关键词
多基地浮标
搜索效能评估
融合的群智能算法
阵位优化
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职称材料
题名
一种多基地浮标阵位优化方法
1
作者
秦瑞廷
赵云
蔡清裕
孙海洋
机构
河南科技大学
国防科技大学
湖南三一工学院
出处
《计算机仿真》
2024年第1期13-16,共4页
基金
国家自然科学基金(11904406)。
文摘
针对水域监视中多基地浮标发射、接收节点阵位布置问题,提出了一种基于遗传粒子群算法的阵位优化方法。基于Argo浮标数据和ETOPO1地形数据计算得到真实海洋环境下的传播损失,结合双基地声纳方程和概率融合建立起多基地浮标阵性能评估模型。采用粒子群算法、遗传算法和遗传粒子群算法对该模型进行优化。仿真结果表明,经过优化后的多基地浮标阵,其覆盖能力与传统布阵方案相比其探测能力有明显的提高,且遗传粒子群算法在搜索能力和收敛速度上更为均衡,达到了优化布防的目的。
关键词
多基地浮标
搜索效能评估
融合的群智能算法
阵位优化
Keywords
Multistatic buoy
Searching efficiency evaluation
Fusion swarm intelligence algorithm
Array optimization
分类号
TN955 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种多基地浮标阵位优化方法
秦瑞廷
赵云
蔡清裕
孙海洋
《计算机仿真》
2024
0
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职称材料
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引证文献
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