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      基于改進(jìn)型差分進(jìn)化的MLAT系統(tǒng)布站方法研究

      2021-08-29 07:00:24胥松壽郭歆瑩
      電子技術(shù)應(yīng)用 2021年8期
      關(guān)鍵詞:布站星型中心站

      胥松壽 ,郭歆瑩

      (1.民航河南空管分局 技術(shù)保障部,河南 鄭州 450000;2.河南工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,河南 鄭州 450000)

      0 引言

      場(chǎng)面多點(diǎn)定位(Multilateration,MLAT)系統(tǒng)是一種新式機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視技術(shù),通過(guò)計(jì)算目標(biāo)發(fā)射信號(hào)到達(dá)地面中心站和基站的時(shí)間差(Time Difference of Arrival,TDOA)來(lái)計(jì)算其空間位置。系統(tǒng)的目標(biāo)定位精度除了與偽距測(cè)量誤差有關(guān)外,還受基站的幾何布局影響。傳統(tǒng)的布站多采用三角形、菱形、Y 形等,此種布站形式受基線長(zhǎng)度和人為主觀因素等的影響[1-5]。本文將差分進(jìn)化算法應(yīng)用于多點(diǎn)定位系統(tǒng)的最優(yōu)布站設(shè)計(jì),通過(guò)不斷迭代計(jì)算來(lái)獲得地面基站的最優(yōu)布站位置。本文對(duì)差分進(jìn)化算法進(jìn)行了適當(dāng)改進(jìn),使其在搜索前期有較強(qiáng)的全局探索能力,在后期有較強(qiáng)的局部開(kāi)發(fā)能力,使之應(yīng)用于多點(diǎn)定位系統(tǒng)站點(diǎn)布局設(shè)計(jì)的工程優(yōu)化問(wèn)題中,提高了系統(tǒng)定位精度對(duì)目標(biāo)位置變化的魯棒性。實(shí)驗(yàn)仿真表明,該布站設(shè)計(jì)方法在多點(diǎn)定位系統(tǒng)中可獲得較高的定位精度。

      1 基于改進(jìn)型DE的布站方法

      差分進(jìn)化(Differential Evolution,DE)算法為求解切比雪夫多項(xiàng)式的問(wèn)題,Rainer Storn 和Kenneth Price在1995年提出的經(jīng)典優(yōu)化算法。此算法是一種在連續(xù)空間進(jìn)行隨機(jī)搜索的優(yōu)化算法,其優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在涉及參數(shù)少、算法簡(jiǎn)單有效、搜索過(guò)程隨機(jī)、有助于理解和實(shí)現(xiàn)。經(jīng)典的DE 算法始于種群的隨機(jī)初始化,然后分別經(jīng)過(guò)變異(Mutation)、交叉(Crossover)、選擇(Selection)操作產(chǎn)生新一代種群,迭代進(jìn)行該過(guò)程,直到滿足停止條件[6-10]。

      針對(duì)多點(diǎn)定位系統(tǒng)的最優(yōu)布站問(wèn)題,本文對(duì)經(jīng)典DE算法進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn),平衡了算法的全局搜索和局部開(kāi)發(fā)能力,流程主要包括參數(shù)設(shè)置、種群初始化、改進(jìn)的變異操作、交叉操作和改進(jìn)的選擇操作。

      1.1 參數(shù)設(shè)置

      參數(shù)設(shè)置對(duì)優(yōu)化算法的性能和效率有很大的影響,針對(duì)特定的優(yōu)化問(wèn)題,應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況,設(shè)定理想的控制參數(shù)。改進(jìn)型DE 算法涉及的控制參數(shù)主要為:種群規(guī)模NP、種群個(gè)體的維度D、尺度因子F 和交叉因子Cr 等。

      1.2 參種群初始化

      1.3 改進(jìn)的變異操作

      1.4 交叉操作

      1.5 改進(jìn)的選擇操作

      1.6 適應(yīng)度函數(shù)

      多點(diǎn)定位系統(tǒng)是一種利用雙曲線/面定位的技術(shù),根據(jù)目標(biāo)到達(dá)地面中心站和基站的到達(dá)時(shí)間差TDOA 定位目標(biāo)位置。系統(tǒng)的定位精度取決于TDOA 測(cè)量誤差和站點(diǎn)布局,如式(7)所示:

      式中,Δs為機(jī)場(chǎng)第s 個(gè)小區(qū)域定位精度,其中s∈{1,2,…,M},M 為場(chǎng)面區(qū)域等分為若干小區(qū)域的個(gè)數(shù),進(jìn)而可計(jì)算每個(gè)小區(qū)域的定位精度;ΔTDOA為多點(diǎn)定位系統(tǒng)的TDOA 測(cè)量誤差,與系統(tǒng)性能和時(shí)鐘測(cè)量有關(guān),系統(tǒng)搭建完場(chǎng)后,此參數(shù)基本保持固定;Gs為第s 個(gè)小區(qū)域幾何精度因子(GDOP),由站點(diǎn)布局決定[15-16]。

      圖1 改進(jìn)型DE 算法流程圖

      由式(7)可知,Gs直接影響系統(tǒng)的定位精度,因此如何降低Gs值對(duì)系統(tǒng)的定位精度非常重要?;诖?,本文以GDOP 為數(shù)據(jù)支撐,以最小化Gs值為優(yōu)化目標(biāo),定義適應(yīng)度函數(shù)如式(8)所示:

      式中,M 表示場(chǎng)面區(qū)域等分為若干小區(qū)域的個(gè)數(shù)。因此本文以最小化適應(yīng)度函數(shù)f 為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,搜索區(qū)域內(nèi)地面基站的最優(yōu)布站位置。

      2 仿真與分析

      仿真條件:GDOP 計(jì)算區(qū)域大小設(shè)定為1 000 m×1 000 m,布站的搜索區(qū)域設(shè)定為1 000 m×1 000 m,基站高度搜索區(qū)域?yàn)閇0,50],單位為m,將GDOP 計(jì)算區(qū)域等分為為10 m×10 m的小區(qū)域,計(jì)算每塊小區(qū)域中心的GDOP 值,累加計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)的值。設(shè)定種群規(guī)模NP大小為50,迭代次數(shù)I 為100 次。

      2.1 最優(yōu)布站和傳統(tǒng)布站的定位精度分析

      仿真條件:設(shè)定站點(diǎn)數(shù)量為4,其中1 個(gè)中心站,3個(gè)基站,因此種群個(gè)體的維度D=10,目標(biāo)高度設(shè)定為50 m。傳統(tǒng)布站采用倒三角和星型布站,具體的站點(diǎn)坐標(biāo)和最優(yōu)化站點(diǎn)坐標(biāo)及對(duì)應(yīng)布站方法的適應(yīng)度值如表1所示。

      表1 站址坐標(biāo) (m)

      由表1 可知,相比于傳統(tǒng)布站方法,最優(yōu)化布站方法搜索的基站坐標(biāo)呈不規(guī)則分布且定位精度得到了較大的提高。

      圖2 給出了改進(jìn)型DE 算法(IDE)和兩種不同變異方案(DE/rand/1/bin 和DE/best/2/bin)的適應(yīng)度值進(jìn)化曲線。

      由圖2 可知,在進(jìn)化的開(kāi)始階段,改進(jìn)型DE 算法(IDE)與DE/rand/1/bin 有相似的收斂性;隨著進(jìn)化的進(jìn)行,IDE 與DE/best/2/bin 有相似的收斂性。驗(yàn)證了式(2)和式(3)的有效結(jié)合,使得改進(jìn)的DE 算法較好地平衡了算法前期的全局探索和后期的局部開(kāi)發(fā)能力,不僅避免早熟收斂現(xiàn)象,同時(shí)加快了收斂速度。

      圖2 改進(jìn)型DE 和傳統(tǒng)DE 適應(yīng)度值進(jìn)化曲線

      圖3~圖5 給出了倒三角布站、星型布站和最優(yōu)布站的定位精度GDOP 分布圖。圖中倒三角布站、星型布站和最優(yōu)布站的位置坐標(biāo)如表1 所示,圖中以“*”表示。

      由圖3~圖5 所示,經(jīng)統(tǒng)計(jì)得到,GDOP 值小于10 m的定位精度覆蓋率分別由倒三角布站和星型布站的23.4%、31.9%提高到采用最優(yōu)布站的46.5%,系統(tǒng)的定位精度得到了顯著的提高。

      圖3 倒三角布站GDOP 分布圖

      圖4 星型布站GDOP 分布圖

      圖5 最優(yōu)布站方法GDOP 分布圖

      2.2 目標(biāo)位置變化對(duì)系統(tǒng)定位精度的影響分析

      仿真條件:設(shè)站點(diǎn)數(shù)量為4,其中1 個(gè)中心站,3 個(gè)基站,因此種群個(gè)體的維度D=10。倒三角布站、星型布站和最優(yōu)布站的站點(diǎn)坐標(biāo)如表1 所示。圖6 給出了3 種布站方法的中心站上方定位精度GDOP 隨目標(biāo)高度變化的曲線圖。

      圖6 定位精度GDOP 隨目標(biāo)高度變化曲線

      由圖6 可知,倒三角布站和星型布站中心站上方的定位精度GDOP 值變化趨勢(shì)波動(dòng)較大;最優(yōu)布站的中心站上方的定位精度GDOP 值變化趨勢(shì)波動(dòng)較小,且定位精度較倒三角布站和星型布站得到顯著的提高,驗(yàn)證了最優(yōu)布站的定位精度對(duì)目標(biāo)高度變化具有較好的魯棒性。

      圖7 給出了3 種布站方法的定位精度GDOP 值隨目標(biāo)角度變化的曲線圖。其中設(shè)目標(biāo)高度為50 m,曲線值表征以中心站為中心,目標(biāo)在半徑500 m 圓周上移動(dòng)時(shí)的GDOP 值。

      圖7 定位精度GDOP 隨目標(biāo)角度變化曲線

      由圖7 可知,倒三角布站和星型布站中,目標(biāo)角度發(fā)生變化,定位精度GDOP 值出現(xiàn)劇烈的波動(dòng),倒三角布站的定位精度波動(dòng)最劇烈。相對(duì)于倒三角布站和星型布站,最優(yōu)布站的定位精度GDOP 值隨目標(biāo)角度變化的波動(dòng)較小,驗(yàn)證了最優(yōu)布站的定位精度對(duì)目標(biāo)角度變化表現(xiàn)出較好的魯棒性。

      3 結(jié)論

      本文對(duì)差分進(jìn)化算法進(jìn)行了適當(dāng)改進(jìn),較好地平衡了算法前期的全局探索和后期的局部開(kāi)發(fā)能力,不僅能夠避免早熟收斂現(xiàn)象,同時(shí)加快了收斂速度。算法以GDOP 為數(shù)據(jù)支撐,設(shè)計(jì)合理的適應(yīng)度函數(shù),結(jié)合多點(diǎn)定位系統(tǒng)的實(shí)際工程建設(shè)情況,建立仿真模型,通過(guò)不斷地迭代產(chǎn)生最優(yōu)布站的站點(diǎn)坐標(biāo)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了最優(yōu)布站方法相比于傳統(tǒng)布站,對(duì)目標(biāo)的高度和角度變化表現(xiàn)出了較好的魯棒性,布站區(qū)域內(nèi)的定位精度得到了顯著的提高,為系統(tǒng)實(shí)際工程建設(shè)提供可靠的理論依據(jù)。

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