改进的粒子群算法及其在声纳波束图优化上的应用

摘要

随着海洋强国战略的提出，我国加快了对海洋的探索。声纳作为水下信息获取的主要设备而被广泛应用，随着海洋探测的不断深入和实际工程要求的不断提高，对声纳的性能提出了更高的要求。波束形成作为声纳的一个关键技术，直接影响着声纳系统的性能，发展更为高效的波束形成技术显得至关重要。常规波束形成技术的使用，一般建立在一定特定条件之上，随着实际工程对波束图的要求不断复杂化，常规波束形成方法已经不能够完全适用，急需发展符合更多工程目的的波束形成技术。粒子群算法作为智能优化算法中的一种，被广泛应用到各种优化问题上，也被应用到声纳的波束图优化问题中，表现出很大的潜在优势。但是使用粒子群算法解决波束图优化问题时，会出现早熟收敛易陷入局部最优解的问题。鉴于此，本文以声纳波束图优化问题为背景，提出一种改进的粒子群算法，主要研究工作如下： （1）为了保持种群的多样性，在粒子群算法中引入遗传算子，在分析轮盘赌选择算子的不足之处后，提出一种基于排序和正态分布的选择算子模型。为了提升算法的效率，在迭代寻优的过程中采用两阶段策略，迭代的初期采用动态多种群算法，并禁止种群之间的信息交流，迭代的后期合并子种群为一个种群进行迭代优化。通过对6个标准测试函数进行仿真实验，表明本文算法相比于已有文献的相关工作，在寻优能力和稳定性上都有很大提高。 （2）将本文算法和动态多种群算法应用到波束图优化问题上面，并对两种算法得到的结果进行对比，结果表明本文算法具有更好的寻优能力和收敛速度，同时表明了本文算法可以有效的解决波束图优化问题。针对声纳波束图优化这个特定问题，在本文算法的基础之上，提出一种新型波束图优化算法模型，针对不同的声纳波束图优化问题，该模型使用不同的种群初始化策略，来提升算法的收敛速度。最后根据给定的波束图优化问题将模型实例化，提出两种新型算法并应用于波束图优化问题中，通过对结果进行分析，证明模型的可行性和高效性。

目录

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 波束图优化方法的研究现状

1.2.2 粒子群算法的研究现状

1.3 本文的研究内容及章节安排

2 基本理论概述

2.1 基阵概述

2.2 常见基阵的指向性

2.2.1 等间隔线阵模型及其指向性

2.2.2 等间隔矩形平面阵模型及其指向性

2.2.3 等间隔圆阵模型及其指向性

2.3 常规波束形成方法

2.3.1 波束形成原理

2.3.2 DFT波束形成

2.3.3 切比雪夫加权波束形成

2.3.4 泰勒加权波束形成

2.4 粒子群算法

2.6 本章小结

3 改进的粒子群算法

3.1 DMPSO算法

3.2 SMGAPSO算法

3.2.1 种群初始化策略

3.2.2 种群多样性优化策略

3.2.3 两阶段策略

3.2.4 最优粒子扰动策略

3.2.5 SMGAPSO算法流程

3.3 仿真实验及结果分析

3.3.1 标准测试函数

3.3.2 算法性能仿真分析—选择算子中的参数对算法性能的影响

3.3.3 算法性能仿真分析—两阶段策略中的参数对算法性能的影响

3.3.4 算法性能仿真分析—种群间有无信息交流对算法性能的影响

3.3.5 仿真实验及结果对比分析

3.4 本章小结

4 基于SMGAPSO算法的波束图优化方法

4.1 基于SMGAPSO算法的波束图优化原理

4.1.1 适应度函数设计及具体实现

4.1.2 阵元方向图

4.1.3 一种新型波束图优化算法模型

4.2 仿真实验及结果分析

4.2.1 阵元幅度权值优化仿真分析

4.2.2 基于切比雪夫方法的种群初始化算例

4.2.3 基于泰勒方法的种群初始化算例

4.3 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文总结

5.2 后续工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢