改进NSGA-II算法：面向复杂地形的天线部署优化与障碍物规避

本文主要探讨的是改进NSGA-II算法在地面电磁辐射源监测装备部署优化中的应用。在实际环境中，由于地形复杂、建筑物和树木等障碍物的存在，电磁信号在传输过程中会受到显著影响，这使得准确的辐射源监测变得困难。以往的研究工作通常关注于静态环境下的最大覆盖面积，而忽略了障碍物的消除和动态环境下的部署效率。 MALON算法[1]考虑了天线间的距离约束，研究了检测参数和天线配置对监测准确性的影响。另一方面，分布式并行多目标进化算法（MOEAs）[2]被用于智能部署传感器网络，但并未充分处理障碍物问题。文献[3]虽然提出了一种协同监测模型的评估指标，但其可靠性较低。陈涛等人[4]通过GIS优化部署策略，减少了多径效应，但覆盖冗余率较高。自适应遗传算法[5,6]的应用提升了覆盖范围，但对障碍物的影响仍有所忽视。 为了克服这些局限性，本文提出以最大化覆盖面积、最小化冗余率和优化覆盖区域内的障碍物消除为目标，构建了一个综合模型。改进后的NSGA-II算法在此模型基础上进行仿真分析，以应对不同参考点数量和部署区域的变化。在目标函数的设计中，关键在于确保在复杂地形中，每两个天线之间至少保持一条可靠的通信链路，同时具备抵抗高温、噪音和气候变化等动态因素的能力。 障碍物是影响电磁波传播的关键因素，建筑物、树木等障碍物可能导致信号反射、散射或吸收。对于尺寸远大于信号波长的光滑障碍物，信号会发生明显的反射或折射。因此，在优化算法中，需要充分考虑如何避开或减小这些障碍物对信号传输路径的影响，以提高监测的准确性和效率。 本文旨在通过改进NSGA-II算法，提高地面电磁辐射源监测装备在复杂战场环境下的部署优化，兼顾覆盖范围、冗余率控制以及对障碍物的有效处理，以提升实时监测和数据传输的质量。这是一个结合了技术挑战与实际需求的多目标优化问题，具有较高的实用价值。