[发明专利]一种基于遗传算法的三维多目标定位方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的三维多目标定位方法，用于定位空间中的源节点，其特征在于，所述方法包括：

建立三维空间模型；

选取多个传感器节点，记录每一传感器节点在所述三维空间模型内的位置坐标；

获取所述多个传感器节点中每一所述传感器节点到源节点的估计单位方向向量；

根据每一所述传感器节点的位置坐标以及每一所述传感器节点到源节点的所述估计单位方向向量通过遗传算法计算得到源节点的坐标；

每一所述传感器节点对应一平面天线阵列，所述获取所述三维空间内每一所述传感器节点到源节点的估计单位方向向量的步骤，包括：

通过信号频率估计算法计算每一所述传感器节点到源节点对应的估计向量与所述平面天线阵列之间的估计仰角与估计方位角；

通过所述估计仰角与估计方位角得到每一所述传感器节点到源节点的估计单位方向向量；

所述根据每一所述传感器节点的位置坐标以及每一所述传感器节点到源节点的所述估计单位方向向量通过遗传算法计算得到源节点的坐标的步骤，包括：

步骤S1，初始化原始种群，设定种群个体数目为S，交叉率为α，变异率为β，遗传算法最大迭代次数为T，在第一次循环过程中，固定参数K＝1，表示本次遗传算法是确定第1个源节点的位置坐标；

步骤S2，根据染色体编码方式随机产生N个个体，每个个体都满足x₁＝K，设置迭代计数器为t＝1，其中[x]_i＝x_i∈{1，…，L}，i＝1，…，M，L为三维空间模型源节点的个数，决策向量x的第i位表示在第i个传感器节点上选择的射线；

步骤S3，计算每个个体的适应度函数，执行选择、交叉、变异操作，产生新的子代，迭代计数器t＝t+1；

步骤S4，重复步骤S3直到t＝T，在最终一代个体中，选取适应度最高的个体作为指向第K个源节点的M条射线的组合，过滤掉其中错误的射线，然后计算出第K个源节点的位置坐标；

步骤S5，循环进行步骤S2至步骤S4，在每次循环过程中，所有的个体都满足x₁＝K，其中K＝2，…，L，L为三维空间模型源节点的个数，经过所有的L次遗传算法迭代之后，计算得到L个源节点的坐标位置。

2.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的三维多目标定位方法，其特征在于，所述通过所述估计仰角与估计方位角得到每一所述传感器节点到源节点的估计单位方向向量通过以下公式实现：

u_m，l＝[sinθ_m，lcosφ_m，l，sinθ_m，lsinφ_m，l，cosθ_m，l]^T，

其中u_m，l为单位方向向量，θ_m，l为仰角，为估计仰角，φ_m，l为方位角，为估计方位角，其中θ_N～N(0，1)，φ_N～N(0，1)，a表示常数因子。

3.如权利要求1所述的一种基于遗传算法的三维多目标定位方法，其特征在于，所述步骤S1可通过以下方式实现：

定义M条射线的所有可能组合索引为一个长度为M的编码串，其对应的决策向量为

其中[x]_i＝x_i∈{1，…，L}，i＝1，…，M，L为三维空间模型源节点的个数，决策向量x的第i位表示在第i个传感器节点上选择的射线；

对于遗传算法的每次循环，设置x₁＝K，其中K＝1，…，L，表示在这次遗传算法的迭代过程中计算的目标是第K源节点的位置。