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，為了滿足水下地貌偵查、水下障礙物及目標(biāo)探 測、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)射的單頻脈沖信號遇到水下目標(biāo)后得到的回波信號作用于接收 平面陣上，但是，此時需要進(jìn)行波束形成運算的回波數(shù)據(jù)量很大，在實際應(yīng)用中能夠?qū)崿F(xiàn)大 規(guī)模的波束運算是很難的。同時，需要了解的是，波束形成運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的幾何尺寸時，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時才能抑制柵瓣的 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)由幾千個甚至上萬個間距接近半 波長的陣元組成，此時，系統(tǒng)硬件復(fù)雜度和成本開銷非常大。
[0003] 接收平面陣上獲得的回波信號經(jīng)過波束形成運算會隨著波束方向變化得到一個 主瓣及若干個旁瓣峰值。主瓣峰值中最小值對應(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 過波束形成計算得到波束圖。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)與滿陣平面陣的陣元數(shù)目之比稱為稀疏率，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)化過程中不考慮保留下來的換能器陣元的加權(quán)系數(shù)，所以對于均勻平面 陣的陣元的稀疏化，等同于對滿陣元的陣元位置進(jìn)行〇、1編碼，表示陣元是否開啟狀態(tài)，這 就與遺傳算法中的二進(jìn)制編碼具有相似的對應(yīng)關(guān)系，模型簡單，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)說的機理基礎(chǔ)上，通過對自然進(jìn)化過程的模擬而搜 索到優(yōu)化問題的最優(yōu)解的方法。物種的個體狀態(tài)完全由基因控制，每個基因產(chǎn)生的個體對 環(huán)境具有一定的適應(yīng)性，父代是通過基因的雜交和基因變異完成子代的產(chǎn)生，子代表現(xiàn)出 的新狀態(tài)通過自然的選擇，適應(yīng)度高的個體則被保留下來。適應(yīng)度較高的個體則以更高的 機率充當(dāng)父代以便產(chǎn)生新的子代。
[0007] 遺傳算法將問題轉(zhuǎn)化成染色體，從而構(gòu)成一個染色體串，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)生新的問題 解。遺傳算法主要包括基因復(fù)制、交叉和變異幾個操作，如此反復(fù)下去，直到找到一個在某 種度量下足夠優(yōu)秀的個體，將其作為問題的解。
[0008] 目前在對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啟情況進(jìn)行編 碼，若開啟陣元，則對該陣元對應(yīng)的位置進(jìn)行置1，否則置0，此時通過??? (raM (M，iV) + 0.5) 進(jìn)行生成陣元個體開啟情況； 2) 初始種群確定： 對陣元數(shù)為Μ *況維的矩形面陣進(jìn)行陣元稀疏布陣，獲得陣元位置個數(shù)為其 中每個個體表示為行向量，該向量中的每個元素值非〇g卩1，表示該平面陣中的陣 元位置處是否有無陣元，此時隨機生成初始父代，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MATLAB的rand和round函數(shù)實現(xiàn)， ,風(fēng) + 0.5)，其中，rand為0到 1 的隨機數(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，心和見分 另IJ為波束方向矢量值，對一個固定大小的平面陣來說，為一個常數(shù)，〇滿足以下 兩個條件的[i/d)集合：
其中，表示接收平面陣的陣列邊長，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，個體的適應(yīng)度值為聲wss?，若>則需
保留當(dāng)前個體;否則，需用rand產(chǎn)生一個0到1之間的隨機數(shù)，記為#， 將當(dāng)前的個體保留下來，否則剔除該個體；比較該個體?對應(yīng)的適應(yīng)度值與當(dāng)前找到的所 有最好個體對應(yīng)的適應(yīng)值，兩者中適應(yīng)度值較大的對應(yīng)的個體作為新的最好的個體； 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值時，可以采用均勻交叉法， 即隨機生成一個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父代樣本 需要基因交換的位置，而0的位置是保持兩個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，首先在父代中選擇兩個 個體進(jìn)行交叉，交叉運算如下：
其中和尸1表示兩個交叉體的個體，y為兩個交叉?zhèn)€體的交叉參數(shù)，通過對上述 計算得到的新的個體中丨含有1的個數(shù)為觀，則在新的個體中隨機選取卜tAVMfl 個數(shù)值等于r的向上取整的數(shù)值，同樣的選擇個數(shù)值等于(61-4的向上取 整的數(shù)值，余下的則為或者(1-"個向下取整的整數(shù)，這樣就保證了新得到的個體而.中1 的個數(shù)為況。，同理，對而進(jìn)行處理，其中，表示稀疏平面陣中陣元的個數(shù);接著對個體 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)值較大的兩個個體， 將其作為交叉后的新個體進(jìn)行輸出，即為本次交叉獲得子代個體； 6) 變異確定： 變異過程即為個體中出現(xiàn)基因突變的元素，所述的突變過程即由0變1或由1變0的過 程，也即是開啟還是關(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 上述步驟5)中得到的個體進(jìn)行變異操作得到新的個體，采用自適應(yīng)小波變換的變異運算如 下：
其中，為新的子代個體，;5^為舊的子代個體，: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，此時 會產(chǎn)生較好的適應(yīng)度值，負(fù)的^會使適應(yīng)度值向壞的方向發(fā)展，這樣就會使得收斂速度加 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。#是一個隨迭代次數(shù)不斷增大，剛開始，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，