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申请/专利权人：中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)

摘要：本发明公开了一种基于多目标优化的电磁频谱导航方法，包括如下步骤：步骤1，对电磁频谱导航多目标优化函数及约束条件进行数学建模：步骤2，频谱导航优化流程。本发明所公开的方法，针对实现电磁频谱内军事行动机动自由的军事需求，创新地构建了多条件约束下军事行动频谱导航的数据模型，采用了多目标粒子群优化算法求解频谱导航方案寻优问题，该方法可有效降低军事行动频率间的干扰互扰并提升频率资源利用率。

主权项：1.一种基于多目标优化的电磁频谱导航方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对电磁频谱导航多目标优化函数及约束条件进行数学建模：构建频谱导航效果目标函数Nr： 上式中，表示所有军事行动用频设备之间的同频干扰和临频干扰；表示所有军事行动用频设备受到周边用频台站的电子干扰；构建频谱导航效率目标函数Ne： 上式中，VT，VS，VF分别为军事行动频谱导航在时域、空域、频域所花费的成本，i表示所有军事行动用频设备的数量；将军事行动频谱导航表示为以下八元组：Nt＝TO，OF，Cr，Ce，Cp，Nr，Ne，MO上式中，TO为由任务部队规划的军事行动集合；OF为军事行动关联装备的需求频率集合；Cr为战场作战频率资源约束条件；Ce为战场电波传播环境约束条件；Cp为军事行动关联装备的用频机理约束条件；Nr为频谱导航效果目标函数；Ne为频谱导航效率目标函数；MO为多目标粒子群优化算法；步骤2，频谱导航优化流程：粒子种群的初始化：初始化粒子种群所有粒子的速度和位置，保证其在解空间中均匀分布，给出不同权重下最优的频谱导航方案，将其中的非劣解保存至外部档案，形成频谱导航的Pareto解集；个体最优与群体最优的确定：计算频谱导航代价函数P，在粒子种群初始化阶段，每个粒子的个体最优就是其本身；群体最优的选取方式是采用密集距离进行排序，或者直接从Pareto解集随机选取，将代价函数值、个体最优和群体最优保存至外部档案；惯性权重的更新：将军事行动所需要的频谱导航方案设置为粒子的位置，导航方案的变化定义为粒子的速度，在每次粒子速度和位置迭代时，将惯性权重按下面的公式更新： 上式中，D为解空间维数；为第i个粒子在k时刻位置向量中的第d维分量；为第i个粒子在k时刻的惯性权重；wstart、wend分别指w的初始值和结束值；xmax、xmin分别为粒子位置变量的最大值和最小值；为k时刻种群最优位置向量中的第d维分量；粒子速度和位置的更新：不断的采用下式更新粒子速度和粒子位置：更新粒子速度：更新粒子位置：上式中：w为惯性权重；c1、c2为加速因子；r1、r2为0，1之间的随机数；为第i个粒子在k时刻速度向量中的第d维分量；为第i个粒子在k时刻最优位置向量中的第d维分量；最优解集的更新与维护：利用密集距离方法对频谱导航方案Pareto解集进行更新和维护，基于战术频谱导航的两个优化目标函数，设计粒子xi密集距离NDxi的计算公式如下： 上式中：xj、xk是距离xi最近的2个粒子；Nrxj和Nexj分别表示粒子xj第一个和第二个目标函数的值；Nrmax和Nemax分别表示所有粒子第一个和第二个目标函数的最大值；个体最优与群体最优的更新：通过不断的更新确定个体最优位置，再更新确定群体最优位置，从而获得最优的频谱导航方案；迭代终止判断：判断是否达到粒子群最大代数，若是则输出优化的频谱导航方案；若否，则返回个体最优与群体最优的确定继续优化。

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