針對(duì)彈道目標(biāo)雷達(dá)組網(wǎng)測(cè)試,測(cè)量設(shè)備布站設(shè)計(jì)是一個(gè)典型的復(fù)雜優(yōu)化問題�；�于量子遺傳算法搜索機(jī)理和待求解優(yōu)化問題特性,以彈道測(cè)量精度為目標(biāo)函數(shù),設(shè)計(jì)了優(yōu)化算法計(jì)算流程。對(duì)一種多雷達(dá)設(shè)備組網(wǎng)布站測(cè)量進(jìn)行了仿真評(píng)估,重點(diǎn)關(guān)注了量子遺傳算法2種旋轉(zhuǎn)角策略對(duì)搜索全局最優(yōu)解的影響。結(jié)果表明:區(qū)別于旋轉(zhuǎn)角變小的更新策略,旋轉(zhuǎn)角變大的更新策略雖然收斂速度下降,但獲得全局最優(yōu)解的概率增大。研究結(jié)果為量子遺傳算法在彈道組網(wǎng)測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用提供了參考。

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【部分圖文】：

圖1量子遺傳算法計(jì)算過程流程圖

應(yīng)用量子遺傳算法,結(jié)合實(shí)際問題特點(diǎn),設(shè)計(jì)了具體的計(jì)算流程,如圖1所示。1)編碼策略。

圖2優(yōu)化布站和彈道平面幾何關(guān)系

只考慮彈道速度測(cè)量精度,即適應(yīng)度函數(shù)為式(6)。按照量子旋轉(zhuǎn)門更新策略1和策略2原則進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化搜索,解算獲得的設(shè)備最優(yōu)站址坐標(biāo)數(shù)值如表3所示,設(shè)備站址和彈道的最優(yōu)布站平面幾何關(guān)系如圖2所示。從表3中可以看到,基于量子遺傳算法原理,采用2種旋轉(zhuǎn)角策略,搜索到的設(shè)備最優(yōu)布站結(jié)....

圖32種布站方法測(cè)量誤差分析

從表3中可以看到,基于量子遺傳算法原理,采用2種旋轉(zhuǎn)角策略,搜索到的設(shè)備最優(yōu)布站結(jié)果基本一致,彈道速度測(cè)量誤差(Δvx,Δvy,Δvz)也基本一致,如圖3所示。圖4是采用2種旋轉(zhuǎn)角策略進(jìn)行量子遺傳解算的200次迭代過程曲線。從圖中可以看到,旋轉(zhuǎn)角逐漸變小策略的優(yōu)化搜索迭代過程很快....

圖4量子遺傳算法過程

圖4是采用2種旋轉(zhuǎn)角策略進(jìn)行量子遺傳解算的200次迭代過程曲線。從圖中可以看到,旋轉(zhuǎn)角逐漸變小策略的優(yōu)化搜索迭代過程很快收斂到最優(yōu)解,但旋轉(zhuǎn)角逐漸變大策略的優(yōu)化搜索迭代過程收斂到最優(yōu)解比較慢。3結(jié)束語(yǔ)

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