用于海洋观测的改进粒子群算法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116739033A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310707311.0

    申请日:2023-06-14

    Abstract: 本发明公开了用于海洋观测的改进粒子群算法,包括给种群中的所有粒子初始化位置与初始化速度,计算适应度值,计算种群中所有粒子的当前适应度,记录个体最优适应度值并且将当前粒子适应度值与个体最优适应度值进行比较,更新粒子信息,计算粒子当前适应度值与种群平均适应度值,判断是否满足变异条件,若粒子满足变异条件则根据变异率随机判断粒子是否依照变异更新公式执行变异,否则是否满足迭代结束条件,若不满足继续从计算适应度值重新迭代,增加随机振荡的指数递减惯性权重机制有提升算法迭代前期收敛速度以及部分改善算法突破局部最小解束缚的能力,并通过变异机制能够为粒子提供新的种群多样性,并直接增强算法逃出局部最优解的能力。

    强化学习的移动观测平台自适应观测路径规划方法

    公开(公告)号:CN116520708A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310704347.3

    申请日:2023-06-14

    Abstract: 本发明提供强化学习的移动观测平台自适应观测路径规划方法,涉及强化学习技术领域。所述强化学习的移动观测平台自适应观测路径规划方法,包括以下步骤:S1,数据预处理;将耦合环境数值预报系统输出的原始数据用全局归一化处理,便于设置奖赏函数;S2,环境奖赏函数设计;根据区域海洋范围内的温度梯度值设置奖赏函数;根据实际情况,在区域海洋环境中放置障碍物,移动观测平台设置避障约束,与障碍物产生碰撞时会惩罚扣分;S3,环境状态设计;将海洋环境时间梯度场作为时间梯度决策的依据,选择不同的多智能体算法,进行仿真实验并进行比较,本发明具有海洋环境要素分析预报精度高的优点。

    一种联合多维特征迁移融合的雷达辐射源信号调制识别方法

    公开(公告)号:CN109446877A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811017302.4

    申请日:2018-09-01

    Abstract: 本发明属于电子侦察识别领域,具体涉及一种联合多维特征迁移融合的雷达辐射源信号调制识别方法,包括以下步骤:产生九种雷达信号组成雷达信号集;运用时频变换将雷达信号转换为时频图像;对时频图像进行变换使得符合之后的预训练大网络的输入要求;将预处理完的时频图像送入LeNet5网络进行特征提取,从输入层至C5卷积层构成特征提取模块输出提取特征;对上述提取特征步骤得到的数据选择降维的方式进行处理;本发明采用时频分析的方法,将一维时域信号映射到二维时频域,在时频域对雷达信号进行分析与处理,且对于非平稳的雷达信号有更好的效果,本发明采用的自训练网络结构简单,在低信噪比的情况下可以很好的提高系统的可靠性。

    一种联合多维特征迁移融合的雷达辐射源信号调制识别方法

    公开(公告)号:CN109446877B

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN201811017302.4

    申请日:2018-09-01

    Abstract: 本发明属于电子侦察识别领域,具体涉及一种联合多维特征迁移融合的雷达辐射源信号调制识别方法,包括以下步骤:产生九种雷达信号组成雷达信号集;运用时频变换将雷达信号转换为时频图像;对时频图像进行变换使得符合之后的预训练大网络的输入要求;将预处理完的时频图像送入LeNet5网络进行特征提取,从输入层至C5卷积层构成特征提取模块输出提取特征;对上述提取特征步骤得到的数据选择降维的方式进行处理;本发明采用时频分析的方法,将一维时域信号映射到二维时频域,在时频域对雷达信号进行分析与处理,且对于非平稳的雷达信号有更好的效果,本发明采用的自训练网络结构简单,在低信噪比的情况下可以很好的提高系统的可靠性。

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