基于改進(jìn)遺傳算法的三維成像聲納接收平面陣陣元稀疏優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及平面陣三維成像聲納技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于改進(jìn)的遺傳算法的 三維成像聲納接收平面陣陣元稀疏優(yōu)化方法，即在滿(mǎn)足波束方向圖的最大旁瓣值和陣元稀 疏率的情況下需要開(kāi)啟的最少陣元數(shù)目。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著近幾年海洋事業(yè)的快速發(fā)展，為了滿(mǎn)足水下地貌偵查、水下障礙物及目標(biāo)探 測(cè)、水下作戰(zhàn)、工程勘察及民用領(lǐng)域物體打撈等要求，高分辨三維成像聲納系統(tǒng)起到了至關(guān) 重要的作用。該聲納系統(tǒng)發(fā)射的單頻脈沖信號(hào)遇到水下目標(biāo)后得到的回波信號(hào)作用于接收 平面陣上，但是，此時(shí)需要進(jìn)行波束形成運(yùn)算的回波數(shù)據(jù)量很大，在實(shí)際應(yīng)用中能夠?qū)崿F(xiàn)大 規(guī)模的波束運(yùn)算是很難的。同時(shí)，需要了解的是，波束形成運(yùn)算量與接收平面陣陣元數(shù)存在 一定的正比關(guān)系。另外，當(dāng)接收平面陣具有較長(zhǎng)的幾何尺寸時(shí)，三維成像聲納才能獲得較小 的主瓣波束寬度，而且，當(dāng)平面陣的陣元之間的距離小于或接近半波長(zhǎng)時(shí)才能抑制柵瓣的 出現(xiàn)，所以，高分辨三維成像聲納的平面陣所需的陣元數(shù)由幾千個(gè)甚至上萬(wàn)個(gè)間距接近半 波長(zhǎng)的陣元組成，此時(shí)，系統(tǒng)硬件復(fù)雜度和成本開(kāi)銷(xiāo)非常大。
[0003] 接收平面陣上獲得的回波信號(hào)經(jīng)過(guò)波束形成運(yùn)算會(huì)隨著波束方向變化得到一個(gè) 主瓣及若干個(gè)旁瓣峰值。主瓣峰值中最小值對(duì)應(yīng)的角度為主瓣波束寬度，旁瓣峰值中最大 值記為最大旁瓣峰值。為了提高三維成像效果，可以減小主瓣波束寬度及降低最大旁瓣峰 值。
[0004] 三維成像聲納接收平面陣的稀疏優(yōu)化主要是將平面陣中的部分陣元進(jìn)行關(guān)閉，通 過(guò)波束形成計(jì)算得到波束圖。獲得成像聲納系統(tǒng)所要求的最大旁瓣峰值和最大主瓣波束寬 度。系統(tǒng)中不工作的平面陣的陣元數(shù)與滿(mǎn)陣平面陣的陣元數(shù)目之比稱(chēng)為稀疏率，稀疏率越 高表明聲納系統(tǒng)中工作的平面陣陣元數(shù)越少。引入平面陣陣元優(yōu)化技術(shù)可以使系統(tǒng)在保持 原有波束圖特性的情況下，減少所需開(kāi)啟的陣元數(shù)，大大降低三維成像聲納系統(tǒng)的硬件成 本。
[0005] 在稀疏優(yōu)化過(guò)程中不考慮保留下來(lái)的換能器陣元的加權(quán)系數(shù)，所以對(duì)于均勻平面 陣的陣元的稀疏化，等同于對(duì)滿(mǎn)陣元的陣元位置進(jìn)行〇、1編碼，表示陣元是否開(kāi)啟狀態(tài)，這 就與遺傳算法中的二進(jìn)制編碼具有相似的對(duì)應(yīng)關(guān)系，模型簡(jiǎn)單，所以三維成像聲吶的接收 平面陣陣元稀疏采用改進(jìn)遺傳算法。
[0006] 遺傳算法是在達(dá)爾文的遺傳學(xué)說(shuō)的機(jī)理基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)自然進(jìn)化過(guò)程的模擬而搜 索到優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解的方法。物種的個(gè)體狀態(tài)完全由基因控制，每個(gè)基因產(chǎn)生的個(gè)體對(duì) 環(huán)境具有一定的適應(yīng)性，父代是通過(guò)基因的雜交和基因變異完成子代的產(chǎn)生，子代表現(xiàn)出 的新?tīng)顟B(tài)通過(guò)自然的選擇，適應(yīng)度高的個(gè)體則被保留下來(lái)。適應(yīng)度較高的個(gè)體則以更高的 機(jī)率充當(dāng)父代以便產(chǎn)生新的子代。
[0007] 遺傳算法將問(wèn)題轉(zhuǎn)化成染色體，從而構(gòu)成一個(gè)染色體串，然后再將這些染色體放 在預(yù)設(shè)的環(huán)境中，根據(jù)環(huán)境的取向性，進(jìn)行自然選擇，產(chǎn)生新的染色體，進(jìn)而產(chǎn)生新的問(wèn)題 解。遺傳算法主要包括基因復(fù)制、交叉和變異幾個(gè)操作，如此反復(fù)下去，直到找到一個(gè)在某 種度量下足夠優(yōu)秀的個(gè)體，將其作為問(wèn)題的解。
[0008] 目前在對(duì)三維成像聲納接收平面陣的陣元進(jìn)行稀疏優(yōu)化而且能夠在實(shí)際系統(tǒng)中 進(jìn)行應(yīng)用的研究方法尚處于起步研究階段，本發(fā)明則提供一種基于遺傳算法但能夠避免早 熟的改進(jìn)遺傳算法的三維成像聲納的平面陣陣元稀疏優(yōu)化方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)遺傳算法的三維成像聲納接收平面陣的陣元稀疏優(yōu) 化方法，即在滿(mǎn)足波束方向圖的最大旁瓣值和陣元稀疏率的情況下需要開(kāi)啟的最少陣元數(shù) 目。
[0010] 假設(shè)三維成像聲納的平面陣陣元數(shù)為M*N，從遺傳算法對(duì)陣元稀疏率、波束方向圖 性能及迭代次數(shù)出發(fā)，本發(fā)明提供的基于改進(jìn)遺傳算法的三維成像聲納接收平面陣陣元稀 疏優(yōu)化方法包括下述步驟： 1) 將所述的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為染色體串，即將三維成像聲納的平面陣陣元位置的開(kāi)啟情況進(jìn)行編 碼，若開(kāi)啟陣元，則對(duì)該陣元對(duì)應(yīng)的位置進(jìn)行置1，否則置0，此時(shí)通過(guò)??? (raM (M，iV) + 0.5) 進(jìn)行生成陣元個(gè)體開(kāi)啟情況； 2) 初始種群確定： 對(duì)陣元數(shù)為Μ *況維的矩形面陣進(jìn)行陣元稀疏布陣，獲得陣元位置個(gè)數(shù)為其 中每個(gè)個(gè)體表示為行向量，該向量中的每個(gè)元素值非〇g卩1，表示該平面陣中的陣 元位置處是否有無(wú)陣元，此時(shí)隨機(jī)生成初始父代，并確定初始父代種群的數(shù)目，假設(shè)種群數(shù) 目為，初始父代的種群可以通過(guò)MATLAB的rand和round函數(shù)實(shí)現(xiàn)， ,風(fēng) + 0.5)，其中，rand為0到 1 的隨機(jī)數(shù)，round是取整函數(shù)； 3 )三維成像聲納陣元稀疏的適應(yīng)度函數(shù)確定： 所述三維成像聲納陣元稀疏的適應(yīng)度函數(shù)表達(dá)式為：
其中#表示最大旁瓣峰值的期望值，為波束輸出能量值，心和見(jiàn)分 另IJ為波束方向矢量值，對(duì)一個(gè)固定大小的平面陣來(lái)說(shuō)，為一個(gè)常數(shù)，〇滿(mǎn)足以下 兩個(gè)條件的[i/d)集合：
其中，表示接收平面陣的陣列邊長(zhǎng)，且主瓣波束方向圖的能量不在該集合范圍內(nèi)。 及為陣元稀疏率，為加權(quán)因子，表示稀疏率與波束方向圖的最大旁瓣峰值相比在優(yōu)化目 標(biāo)函數(shù)中的重要程度； 4) 選擇確定： 假設(shè)群體的目標(biāo)平均適應(yīng)度值為，個(gè)體的適應(yīng)度值為聲wss?，若>則需
保留當(dāng)前個(gè)體;否則，需用rand產(chǎn)生一個(gè)0到1之間的隨機(jī)數(shù)，記為#， 將當(dāng)前的個(gè)體保留下來(lái)，否則剔除該個(gè)體；比較該個(gè)體?對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值與當(dāng)前找到的所 有最好個(gè)體對(duì)應(yīng)的適應(yīng)值，兩者中適應(yīng)度值較大的對(duì)應(yīng)的個(gè)體作為新的最好的個(gè)體； 5) 交叉確定： 當(dāng)上述步驟1)中所述的適應(yīng)度函數(shù)中的稀疏率為一隨機(jī)值時(shí)，可以采用均勻交叉法， 即隨機(jī)生成一個(gè)1*鉍*況的行向量，且該向量由0和1組成，1所在的位置表示兩個(gè)父代樣本 需要基因交換的位置，而0的位置是保持兩個(gè)父代樣本不變的位置； 當(dāng)上述步驟1)中所述的適應(yīng)度函數(shù)中的稀疏率為一固定值時(shí)，首先在父代中選擇兩個(gè) 個(gè)體進(jìn)行交叉，交叉運(yùn)算如下：
其中和尸1表示兩個(gè)交叉體的個(gè)體，y為兩個(gè)交叉?zhèn)€體的交叉參數(shù)，通過(guò)對(duì)上述 計(jì)算得到的新的個(gè)體中丨含有1的個(gè)數(shù)為觀，則在新的個(gè)體中隨機(jī)選取卜tAVMfl 個(gè)數(shù)值等于r的向上取整的數(shù)值，同樣的選擇個(gè)數(shù)值等于(61-4的向上取 整的數(shù)值，余下的則為或者(1-"個(gè)向下取整的整數(shù)，這樣就保證了新得到的個(gè)體而.中1 的個(gè)數(shù)為況。，同理，對(duì)而進(jìn)行處理，其中，表示稀疏平面陣中陣元的個(gè)數(shù);接著對(duì)個(gè)體 a、a、芯、廠分別按照適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行求解，選取其中適應(yīng)度函數(shù)值較大的兩個(gè)個(gè)體， 將其作為交叉后的新個(gè)體進(jìn)行輸出，即為本次交叉獲得子代個(gè)體； 6) 變異確定： 變異過(guò)程即為個(gè)體中出現(xiàn)基因突變的元素，所述的突變過(guò)程即由0變1或由1變0的過(guò) 程，也即是開(kāi)啟還是關(guān)閉陣元。
[0011]為了避免遺傳算法出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，加快收斂速度，本發(fā)明采用自適應(yīng)小波變換對(duì) 上述步驟5)中得到的個(gè)體進(jìn)行變異操作得到新的個(gè)體，采用自適應(yīng)小波變換的變異運(yùn)算如 下：
其中，為新的子代個(gè)體，;5^為舊的子代個(gè)體，:辦為第是次迭代之后適應(yīng)度值，^> 為適應(yīng)度值中最壞值，t的表達(dá)式遵循Morlet變換表達(dá)式：
其中，較大的Μ產(chǎn)生的變異較大，較小的Μ產(chǎn)生較小的變化，另外，當(dāng)克為正時(shí)，此時(shí) 會(huì)產(chǎn)生較好的適應(yīng)度值，負(fù)的^會(huì)使適應(yīng)度值向壞的方向發(fā)展，這樣就會(huì)使得收斂速度加 快。
其中』為當(dāng)前迭代次數(shù)，I。為預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，^^和毛?是預(yù)設(shè)的最小值和 最大值，f的選取影響收斂的結(jié)果。#是一個(gè)隨迭代次數(shù)不斷增大，剛開(kāi)始，W的值很小使 得足的值足夠大以產(chǎn)生較大的搜索空間，當(dāng)W的值很大時(shí)，