遗传算法优化蜂窝式空基伪卫星网络布局

"这篇论文是2013年由史海青和郁丰发表在《Ordnance Industry Automation》上的，探讨了如何利用遗传算法优化蜂窝广域空基伪卫星网络布局的问题。他们提出了一种名为蜂窝波浪式的伪卫星网络结构，旨在解决大区域覆盖的多指标优化问题，并通过定义和分析网络设计的关键性能指标，如PDOP(定位精度几何因子)，来评估网络性能。由于遗传算法可能存在全局搜索不足和易陷入局部最优的情况，作者采取了一种混合方法，首先用经验法预设参数范围，然后在该范围内应用遗传算法进行精细化优化。通过对比不同优化策略的效果，证明了这种结合经验法和遗传算法的方式可以有效提升网络性能和优化效率。该研究属于工程技术领域，具有重要的理论和实践意义。" 在本文中，作者首先介绍了空基伪卫星网络的背景和需求，特别是在近地面大区域覆盖的场景下，多指标优化的重要性。他们提出的蜂窝波浪式网络是一种创新的布局模式，其设计目标是提供连续覆盖并保证服务区内定位精度。为了量化网络性能，他们引入了PDOP这一关键指标，它是衡量多颗卫星在定位计算中贡献几何分布的一个度量，低PDOP值通常意味着更高的定位精度。 接下来，针对遗传算法的局限性，作者提出了一种两步优化策略。第一步是利用经验和专业知识粗略设定影响网络性能的关键参数的范围，这有助于避免在优化过程中陷入不理想的局部最优解。第二步是在这些预设的参数区间内，运用遗传算法进行多参数的精细优化，以找到全局最优的网络布局方案。这种方法结合了人工经验和计算智能的优势，能够更有效地优化网络性能。 实验结果显示，经过优化的蜂窝波浪式网络不仅实现了大范围的覆盖，而且确保了服务区内PDOP值的可用性，从而保证了定位服务质量。同时，通过对比仅使用遗传算法优化的结果，作者发现先用经验法后用遗传算法的策略能够提高网络优化的效率和最终性能，这表明该策略在实际应用中具有较大的潜力。 这项研究为空基伪卫星网络的布局优化提供了新的思路，对于提高网络覆盖范围、增强定位服务质量和优化算法效率具有重要价值，对于后续的相关研究和工程实践有着积极的指导意义。