星载天线传感器多目标优化部署：改进NSGA-Ⅱ算法

"星载天线反射面传感器多目标优化部署方案 (2012年) - 论文 - 工程技术" 这篇论文探讨的是如何有效地进行星载天线反射面上传感器的部署，以实现天线在轨道上的高精度模态参数测量。针对这一问题，研究者提出了一种双优化准则，包括最大化观测信息的正交性和最大化能量，来克服单个优化准则的局限性和片面性。这两个目标旨在确保传感器布局既能提供丰富的数据信息，又能保证信号的强度。 论文中提到的NSGA-Ⅱ（非支配排序遗传算法第二代）是一种多目标优化算法，常用于处理具有多个相互冲突的目标函数的优化问题。然而，原版NSGA-Ⅱ算法在处理离散优化变量时可能表现不佳，且可能存在收敛速度慢以及多样性保持不理想的问题。因此，作者对算法的编码方式和遗传算子进行了改进，使其更适合于解决传感器部署这类问题。 改进后的NSGA-Ⅱ算法能够生成所有指标权重组合且分布均匀的Pareto最优解集，Pareto最优解集代表了各个目标之间的权衡解决方案。通过设计四种不同的优化方案并进行仿真比较，结果显示基于改进NSGA-Ⅱ算法的方案在性能指标上优于其他方案，更能满足实际工程中多指标优化设计的需求，从而提供了更高的灵活性和适应性。 这篇论文的研究成果对于优化星载天线反射面传感器的部署策略具有重要意义，它不仅提高了在轨模态参数识别的精度，还为复杂多目标优化问题提供了一个有效的方法。这种优化部署策略可以减少传感器数量，降低系统成本，同时提高系统的整体性能，对于未来卫星通信和遥感技术的发展具有指导价值。