混沌变异灰狼算法优化天波雷达KELM定位模型

"这篇论文提出了一种基于改进灰狼算法优化核极限学习机（KELM）的天波雷达定位模型，旨在解决天波雷达方位分辨力低和传统定位方法误差大的问题。通过引入分段线性混沌映射、自适应柯西变异和非线性化收敛因子改进灰狼算法，优化KELM的惩罚系数和核参数，提高了定位模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型的预测效果优于标准灰狼优化算法改进的KELM模型和解析法定位模型，为天波雷达目标定位提供了新方法。" 本文研究的核心在于改善天波雷达的定位性能，天波雷达因其工作原理，在方位分辨力方面存在不足，导致定位精度较低。为了解决这一问题，研究者提出了一个创新性的方法，即结合混沌理论和优化算法来改进定位模型。 首先，他们对经典的灰狼优化算法进行了改进。灰狼优化算法是一种自然启发式优化算法，模仿了灰狼群体的狩猎行为。在原有算法的基础上，研究者引入了分段线性混沌映射，这是一种混沌动力学系统，能增加搜索空间的复杂性和多样性，有助于算法跳出局部最优。同时，自适应柯西变异进一步增强了算法的探索能力，可以根据搜索过程动态调整变异程度。此外，非线性化的收敛因子设计有助于平衡算法的全局搜索和局部搜索，提高算法的优化效率。 接着，改进后的灰狼算法被用于优化核极限学习机（KELM）。KELM是一种快速的监督学习方法，利用核函数和随机投影进行高效训练。通过优化KELM的惩罚系数和核参数，可以更好地适应天波雷达数据的特点，提升模型的拟合能力和泛化性能。 最后，优化后的KELM模型被应用到天波雷达的定位任务中。实验结果验证了该模型的有效性，其预测精度显著高于传统的解析法和基于标准灰狼优化算法的KELM模型。这表明，这种混沌变异灰狼算法优化的KELM模型能够为天波雷达提供更准确的目标定位服务，对于提高天波雷达系统的整体性能具有重要意义。 这项工作不仅在理论层面丰富了优化算法和机器学习在雷达领域的应用，还为实际的天波雷达系统提供了实用的定位解决方案，对提升雷达系统的定位准确性和稳定性具有积极的推动作用。