小生境遗传算法在制导雷达误差估计中的应用

"基于小生境遗传算法的制导雷达误差估计" 是一篇2011年的工程技术论文，主要探讨了在无基准数据条件下，如何有效地进行制导雷达的误差估计，这对于多雷达站间的信息资源共享至关重要。文章提出了一个制导雷达误差估计模型，并运用小生境遗传算法来解决这个模型的求解问题。 在制导雷达系统中，精确的误差估计是实现多雷达站协同作战和信息共享的关键。通常，误差补偿参数的获取依赖于校飞试验，通过对比制导雷达数据与GPS数据来获取。然而，在实际操作中，由于各种因素如阵地转移、参数调整等，可能无法进行校飞试验，因此需要一种无需基准数据的误差补偿参数自动评估方法。 文章指出，传统的简单遗传算法在处理多峰值优化问题时可能存在局限性，容易陷入局部最优解，而非全局最优。为了解决这个问题，作者引入了小生境遗传算法。小生境技术旨在保持群体中的多样性，确保算法能搜索到所有最优解，防止早熟收敛和后期收敛速度过慢的问题。 具体来说，模型建立过程中，假设有两个雷达站S1和S2同时观测空中同一非合作目标。它们分别记录了目标的高低角(ε)、方位角(β)和距离(R)的数据序列。目标是同时被两个雷达观测，数据间隔相等且已进行时间对齐。目标是找到两雷达站之间误差的最佳或接近最佳估计。 小生境遗传算法的应用包括了种群初始化、选择、交叉和变异等步骤。在选择阶段，小生境策略通过维持邻居个体间的相似性，使优秀解得以保留，同时鼓励不同小生境间的竞争。交叉和变异操作则进一步促进全局搜索，避免陷入局部最优。 实验结果证明，相比于传统遗传算法，小生境遗传算法在处理制导雷达误差估计问题时，表现出更好的全局搜索能力和更快的收敛速度。这表明该算法在多雷达站网络化作战中的实用性，对于提升系统的效能具有重要意义。 这篇论文揭示了小生境遗传算法在解决复杂优化问题，特别是在无基准数据的制导雷达误差估计中的优势，为雷达系统的设计和优化提供了一种新的思路和工具。