于Powell方向加速法的海上蒸发波导反演研究

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1、基于Powell方向加速法的海上蒸发波导反演研究摘要：在海上蒸发波导反演研究中，传统的遗传算法存在反演速度慢，早熟收敛的现象。本文在GPS散射信号反演海上蒸发波导的背景下，基于双参数蒸发波导模型，运用一种直接搜索方法——Powell方向加速法进行目标函数搜索，从而进行蒸发波导反演。实验的目的是为了验证算法的优越性，所以不考虑接收机的灵敏度等问题。因此，假定波导高度真值，由此得出的功率矢量看作实测的GPS散射信号功率，同时，在一定波导高度范围内逐一进行搜索，搜索到的每一个高度值对应的功率矢量即为仿真的GPS散

2、射信号功率，根据目标函数，分别与实测值进行比较，最接近的一组功率矢量对应的波导高度即为反演得到的最优值。实验结果显示出Powell方向加速相对于蚁群算法，反演速度快，迭代次数少，计算结果精度较高。关键词：Powell方向加速法；蒸发波导；蚁群算法；修正折射率中图分类号：TN911文献标志码：AInversionforevaporationductatseabasedonpowelldirectionalaccelerationmethodAbstract：Intheprocessofinvertingeva

3、porationduct,traditionalgeneticalgorithmpresentsaslowspeedofinversionandprematureconvergence.Inthispaper,powelldirectionalaccelerationmethodisusedbasedonthemethodoftwo-parameterevaporationductduringtheinversionforevaporationductusingGPSsignalsscattered.Int

4、heexperiment,sensitivityofthereceiverisnotconsidered.Therefore,assumingevaporationductheight(EDH)astruevaluewhichresultinginpowervector,weregardthepowervectorasmeasuredpowerofGPSsignalsscattered.Atthesametime,researchEDHatacertainheightrange,andthenresulti

5、nginaseriesofpowervector,whichareregardedassimulatedpowerofGPSsignalsscattered.Accordingtotargetfunction,comparingthemeasuredvalueandsimulatedvalue,theclosestsetofpowervectorcorrespondingEDHistheoptimalvalueofinversion.Experimentalresultsshowthatpowelldire

6、ctionalaccelerationmethodpresentshigherspeedofinversion,feweriterationsandexactercalculationthanantcolonyalgorithm.Keywords：powelldirectionaccelerationmethod;evaporationduct;antcolonyalgorithm;modifiedrefractivity“泰山学者”建设工程专项经费资助-1–通信作者：王绍班（shuijingxiaobai

7、@gmail.com）1引言蒸发波导是一种特殊的大气状态，容易影响无线电波传播，一方面，能降低微波频段电波传播路径的传输损耗，进而实现超视距电波传播；另一方面，能够影响电波传播路径，进而改变雷达探测盲区、增大导航定位误差等。现在，海洋事业的全方位发展对海况的获取能力提出了更高的要求，而蒸发波导在海面上几乎时时存在，因此准确地对蒸发波导信息进行实时反演对海上船与船的超视距微波通信、雷达盲区以及导航设备的准确探测与定位具有重要的战略意义。国外对蒸发波导的研究相对较早，到目前为止，在理论和实验方面都取得了很大的进

8、展[1,2]，并实现了利用GPS散射信号进行蒸发波导参数反演。近年来，由于大气波导在海洋事业上意义突出，国内开始对大气波导进行相应的理论研究[3-5]，并取得一定成果，但是在波导反演方面，研究仍在初期阶段。-5–利用GPS散射信号对蒸发波导参数进行反演研究过程中，仿真的GPS散射信号功率与波导参数存在着非常复杂的非线性关系，要想得到一定精度的波导参数，需要寻求优化算法进行优化。现有的智能优化算法比较多，如遗传算法