一種基於粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法

2023-10-06 14:14:04 2

一種基於粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法
【專利摘要】本發明涉及雷電科學與大氣探測領域，具體地說涉及一種基於粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法：首先採用定向時差綜合定位法獲得雷擊點初始位置，確定解空間範圍；然後在此解空間中隨機生成解粒子，通過粒子群算法進行搜索得到一定進化程度的初始種群；再由遺傳算法進行後一階段的優化，避免陷入最優，最終得到雷電發生的最佳位置。所述方法在能夠計算出雷電發生位置的同時，相對於傳統方法在尋優精度、穩定性和速度上有了顯著提高。
【專利說明】一種基於粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法

【技術領域】
[0001] 本發明涉及雷電科學與大氣探測領域，具體地說涉及一種基於粒子群遺傳混合算 法的雷電定位方法。

【背景技術】
[0002] 雷電是發生於大氣中的一種瞬態大電流、高電壓、強電磁輻射的天氣現象，地球上 每秒發生約100次。由於其在極短時間內釋放出巨大的能量，對人類的生產和生活構成較 大威脅，是自然界最為嚴重的災害之一。探測雷電的關鍵是雷電定位，雷電定位是根據天電 信號確定閃電所在地理位置的方法和技術。雷電定位信息可為雷電監測、氣象研究提供有 價值的數據資料，也可為航空航天系統、電力系統等部門的雷災預警及防災減災提供重要 的支撐。
[0003] 目前，雷電定位方法分為定向法、時差法和定向-時差綜合定位法。定向法的測量 誤差較大，需要觀測量較少；時差法定位精度較高，需要觀測量較多。定向-時差綜合定位 法將二者綜合優勢互補，在一個站上同時獲取方向和時間觀測量，可以提高精度。但是由於 天線方向、系統誤差、噪聲和其他幹擾的存在，採用定向-時差綜合定位法得到的雷電位置 仍會存在一定的偏差，故定位結果需要進一步優化。
[0004] 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PS0)使用簡單，收斂速度快，但是 容易早熟，陷入局部最優；而遺傳算法（Genetic Algorithm, GA)則全局搜索能力強，但搜 索速度慢.可以看出這兩種算法之間有著很強互補性。如果將這兩種基於群概念的算法 結合對可雷電定位計算優化問題進行求解，利用粒子群算法收斂速度快的特點進行前一階 段的優化，然後由遺傳算法進行後一階段的優化，從而得到一個整體性能更優的混合算法 (PS0-GA)。
[0005] 有鑑於此，本發明提供一種基於粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法，以滿足實 際應用需要。


【發明內容】

[0006] 本發明的目的是，針對現有技術的不足，進行改進，提出高穩定性和高速度的基於 粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法，提高雷電定位的精度。
[0007] 為實現上述目的，本發明採用的技術方案是：一種基於粒子群遺傳混合算法的雷 電定位方法，包括如下步驟： (1) 採用定向-時差綜合定位法獲得雷擊點初始位置，確定解空間範圍； (2) 在此解空間中隨機生成解粒子，通過粒子群算法進行搜索，將最優粒子保留，去掉 適應度較差的粒子，得到一定進化程度的初始種群； (3) 由遺傳算法進行後一階段的優化，避免陷入最優，最終得到雷電發生的最佳位置。
[0008] 本發明的有益效果是：採用粒子群遺傳混合算法來進行雷電位置的定位計算，相 對於傳統方法，在能夠計算雷電發生位置的同時，粒子群遺傳混合算法在尋優精度、穩定性 和速度上有了顯著提高，計算工作量相對於傳統迭代方法明顯減少。本發明對於天氣預報、 森林防火、航空航天發射中快速確定雷電災害位置具有重要意義。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0009] 圖1是定向-時差綜合定位原理圖。
[0010] 圖2是PS0-GA混合算法流程圖。
[0011] 圖3是基於粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法原理圖。

【具體實施方式】
[0012] 為了更好地理解本發明，下面結合實施例進一步闡明本發明的內容，但本發明的 內容不僅僅局限於下面的實施例。本領域技術人員可以對本發明作各種改動或修改，這些 等價形式同樣在本申請所列權利要求書限定範圍之內。
[0013] 本發明基於粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法的步驟如下： 1.採用定向-時差綜合定位法獲得雷擊點初始位置，確定解空間範圍。
[0014] 從雷電定位原理來說，雷電探測器能接收到這些電磁波並記錄其到達時間和到達 方向。當多個探測站接收到雷電信號時，便可解算出雷電位置。如圖1所示，設雷電發生的 真實位置為1= U _7)，三個探測站坐標為不=(? h)，i=l，2, 3,則探測站測得的到達時 間G和到達方向

【權利要求】
1. 一種基於粒子群遺傳混合算法的雷電定位方法，其特徵在於，包括如下步驟： (1) 採用定向-時差綜合定位法獲得雷擊點初始位置，確定解空間範圍； (2) 在此解空間中隨機生成解粒子，通過粒子群算法進行搜索，將最優粒子保留，去掉 適應度較差的粒子，得到一定進化程度的初始種群； (3) 由遺傳算法進行後一階段的優化，避免陷入最優，最終得到雷電發生的最佳位置。
【文檔編號】G01W1/00GK104049284SQ201410231050
【公開日】2014年9月17日 申請日期:2014年5月29日 優先權日:2014年5月29日
【發明者】郭鈞天, 谷山強, 馮萬興, 陳家宏, 陳玥, 許遠根, 周自強, 劉博 , 田 浩, 陶漢濤, 章涵, 張磊 申請人:國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司