一种基于机器学习的信号来源方向定位方法

    公开(公告)号:CN119939185A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510016086.5

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的信号来源方向定位方法,属于信号源定位技术领域,该方法如下:根据信噪比SNR确定方向X,Y,Z通道数据的峰值点,选取天线阵列信号中有效脉冲信号,选取三个通道脉冲信号,进行数据清洗、特征降维、特征提取,提高了随机森林模型训练速度和模型预测准确性,在相同时间窗口内进行信号特征提取满足时间同时性。训练随机森林模型预测信号来源方向,预测单个天线预测信号来源方向,最后采用投票法计算阵列天线预测结果,输出阵列天线预测结果。本发明解决了传统测向方法对各种误差适应能力不足的缺陷,实现了近实时估计,并增强了低信噪比适应能力和空间角度分辨能力,同时具有抗环境干扰、抗低信噪比环境等优点。

    一种基于改进烟花算法的新能源卡车换电调度方法

    公开(公告)号:CN119962872A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510015691.0

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进烟花算法的新能源卡车换电调度方法,属于新能源卡车调度优化技术领域。首先获取新能源卡车工作区域及卡车数据构建数据集,然后以初始位置和反向位置为基础,计算适应度值确定初始解。通过调整烟花爆炸半径和火花数量,结合Levy飞行策略生成变异火花,优化搜索过程。最终采用精英选择与轮盘赌相结合的方法筛选下一代解,逐步优化直至迭代结束,获得最优调度方案。本发明对标准烟花算法易陷入局部最优和收敛速度慢的问题进行了优化,使用反向烟花位置优化初始化步骤,增加同样性,并引入Levy飞行策略生成变异火花,同时通过精英选择与轮盘赌相结合的方法筛选下一代解,增强了算法的全局搜索能力和局部收敛性能。

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