小生境遗传算法提升制导雷达误差估计的效能

本文主要探讨了"基于小生境遗传算法的制导雷达误差估计"这一主题，针对多雷达站间信息共享面临的挑战，特别是在无基准数据条件下，如何有效地进行误差估计。研究者构建了一种制导雷达误差估计模型，特别采用了小生境遗传算法来解决这个问题。小生境遗传算法是一种改进的遗传算法，它引入了群体中的多样性和竞争机制，以避免传统遗传算法在多峰优化问题中可能遇到的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题。 在研究过程中，假设存在两个雷达站S1和S2，它们分别记录了空中非合作目标M的高低角（ε）、方位角（β）和距离（R）的数据序列。由于实际应用中可能存在如阵地转移、参数调整等因素导致原有误差补偿参数失效，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，以提高网络化作战系统的实用性。 小生境遗传算法通过模拟自然选择和遗传过程，能够在复杂搜索空间中找到全局最优解，确保误差估计模型的准确性。实验结果显示，相较于传统的简单遗传算法，小生境遗传算法在处理这类问题时表现更优，具有更好的收敛性和稳定性。这对于提升多雷达站之间的协同作战能力，尤其是在没有外部基准的情况下，具有显著的意义和价值。 本文的关键点包括制导雷达误差估计的重要性，小生境遗传算法的应用，以及在无基准数据条件下的误差补偿参数自动评估策略。该研究成果不仅有利于提高军事系统的实时性，也为其他领域的多雷达系统协作提供了新的优化思路和技术支持。通过本文的研究，我们可以看到小生境遗传算法在解决实际问题中的潜力，特别是在高精度需求的领域，如导航、定位和跟踪系统。