针对传统蚂蚁遗传混合算法收敛速度慢的特点,提出了一种新的动态蚂蚁遗传混合算法。新算法采用最佳融合点评估策略,动态地控制遗传算法与蚂蚁算法的调用时机,并设计了相应的信息素更新方法,有效减少了算法的冗余迭代次数,提高了搜索速度...针对传统蚂蚁遗传混合算法收敛速度慢的特点,提出了一种新的动态蚂蚁遗传混合算法。新算法采用最佳融合点评估策略,动态地控制遗传算法与蚂蚁算法的调用时机,并设计了相应的信息素更新方法,有效减少了算法的冗余迭代次数,提高了搜索速度;同时引入迭代调整阈值控制算法后期的遗传操作和蚂蚁规模,加快了种群进化速度,从而更快地找到最优解。通过对Muth and Thompson基准问题进行计算机仿真,实验证明新算法收敛速度得到了提高。展开更多
上升段弹道目标相对于雷达不仅具有很高的径向速度,而且转动速度也近似为匀加速转动,使得去斜后的差频信号和多普勒回波均为多分量线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号,若仍采用基于离散傅里叶变换的距离-多普勒(range Doppl...上升段弹道目标相对于雷达不仅具有很高的径向速度,而且转动速度也近似为匀加速转动,使得去斜后的差频信号和多普勒回波均为多分量线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号,若仍采用基于离散傅里叶变换的距离-多普勒(range Doppler,RD)方法成像,将造成图像在径向和横向的散焦。本文借助分数阶傅里叶变换完成距离压缩和方位压缩,分别在能量聚集性最佳的分数阶谱域提取散射点的距离像和横向像,获得良好的聚焦效果。最后,通过对GRECO软件模拟数据的处理,验证了本文方法的有效性。展开更多
文摘针对传统蚂蚁遗传混合算法收敛速度慢的特点,提出了一种新的动态蚂蚁遗传混合算法。新算法采用最佳融合点评估策略,动态地控制遗传算法与蚂蚁算法的调用时机,并设计了相应的信息素更新方法,有效减少了算法的冗余迭代次数,提高了搜索速度;同时引入迭代调整阈值控制算法后期的遗传操作和蚂蚁规模,加快了种群进化速度,从而更快地找到最优解。通过对Muth and Thompson基准问题进行计算机仿真,实验证明新算法收敛速度得到了提高。
文摘上升段弹道目标相对于雷达不仅具有很高的径向速度,而且转动速度也近似为匀加速转动,使得去斜后的差频信号和多普勒回波均为多分量线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号,若仍采用基于离散傅里叶变换的距离-多普勒(range Doppler,RD)方法成像,将造成图像在径向和横向的散焦。本文借助分数阶傅里叶变换完成距离压缩和方位压缩,分别在能量聚集性最佳的分数阶谱域提取散射点的距离像和横向像,获得良好的聚焦效果。最后,通过对GRECO软件模拟数据的处理,验证了本文方法的有效性。