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基于遗传/模拟退火算法的蒸发波导反演研究被引量：5: 2014年; 在实现雷达海杂波反演蒸发波导剖面的寻优运算中,应用遗传算法时把握全局的能力较强,但局部搜索能力较差,易出现早熟收敛现象;应用模拟退火算法时具有较强的局部搜索能力,但全局搜索能力较差,运算效率不高.针对此问题,将两种算法进行了融合,并分析了遗传/模拟退火混合算法的参数选取及抗噪性能.利用模拟海杂波功率进行了仿真试验,结果表明:遗传/模拟退火混合算法能够互相取长补短,适用于一定噪声干扰范围内解决反演蒸发波导剖面的问题.; 周沫左雷王春雨金丹王悦冯超; 关键词：遗传算法模拟退火算法海杂波蒸发波导反演

基于免疫算法的雷达海杂波反演蒸发波导研究被引量：8: 2011年; 传统的遗传算法在实现雷达海杂波反演蒸发波导剖面时呈现寻优速度慢,早熟收敛的现象,本文引入了具有更强寻优能力的免疫算法实现反演过程.阐述了免疫算法实现海杂波反演蒸发波导剖面的原理,根据反演问题特点对免疫算法进行了最佳参数选取的仿真,并分析了实现RFC(Refractivity from Clutter)中免疫算法相对于遗传算法的优势,最后采用我国某海域采集到的海杂波、探空、气象水文等数据对反演算法进行了检验,结果表明免疫算法较遗传算法更适用于解决海杂波反演蒸发波导剖面问题.; 左雷察豪周沫涂拥军; 关键词：免疫算法海杂波蒸发波导反演

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周沫