申请/专利权人：中国人民解放军空军预警学院

申请日：2021-07-14

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113759333B

主分类号：G01S7/41

分类号：G01S7/41

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.12.24#实质审查的生效;2021.12.07#公开

摘要：本发明公开了基于鲸鱼优化算法的风轮机多径回波微动参数估计方法，包括步骤：S1，分析风轮机回波信号提取待估计的微动参数，设定待估计的微动参数的个数为鲸鱼优化算法的维度，设定每个待估计的微动参数的取值范围；S2，初始化算法参数，设置鲸鱼种群规模和最大迭代次数，随机产生每只鲸鱼的位置；S3，根据均方根误差确定个体适应度函数，计算每只鲸鱼对应的个体适应度，确定当前适应度最优的鲸鱼个体及位置；S4，开始迭代，更新算法参数，根据产生的随机数所属范围更新个体位置；转入步骤S3，直到达到最大迭代次数；S5，输出最优结果。通过本发明公开的技术，提高了微动参数估计精度，同时操作简单、减少了计算量。

主权项：1.基于鲸鱼优化算法的风轮机多径回波微动参数估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，通过散射点积分算法将风轮机划分成若干个散射点，对所有散射点产生的回波矢量叠加，得到最终的风轮机多径回波信号模型；分析风轮机回波信号提取待估计的微动参数，设定待估计的微动参数的个数为鲸鱼优化算法的维度，设定每个待估计的微动参数的取值范围；S2，初始化算法参数，设置鲸鱼种群规模和最大迭代次数，随机产生每只鲸鱼的位置；S3，根据均方根误差确定个体适应度函数，计算每只鲸鱼对应的个体适应度，确定当前适应度最优的鲸鱼个体及位置；S4，开始迭代，更新算法参数，产生一个[0,1]之间的随机数，若随机数≥0.5,则螺旋机制更新个体的位置；若随机数0.5，且收敛因子的绝对值1，则收缩包围机制更新个体位置；转入步骤S3，直到达到最大迭代次数；S5，输出最优鲸鱼个体对应的位置向量为微动参数的最优值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军空军预警学院 基于鲸鱼优化算法的风轮机多径回波微动参数估计方法

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