基于遗传算法的声场重构测量优化方法

• 作者: 刘世杰 孙洁 许锋
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 遗传算法 测量优化 水下机器人 声场重构
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机网络
• 页码范围: 304-309
• 页数: 6页
• 分类号: TP249
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200600167

摘要

海洋声信道参数空间场能够刻画水声信号在海洋中传播的空间分布规律,对水声通信位置选取、水下目标探测及隐身等具有重要指导意义.针对应用压缩感知重构声场时水下机器人测量路径的优化问题,在结合声场特点、压缩感知和水下机器人的运动特点的基础上,提出了一种基于遗传算法的测量优化方法,以提高压缩感知方法的重构精度.首先分析了声场重构中压缩感知测量矩阵的结构,然后结合水下机器人的运动能力限制,定义了遗传算法中适用于水下机器人测量的基因表达、生成方式以及适应度函数.仿真实验中以高斯随机点的旅行商问题和梳状测量路径为对照,结果表明所提方法能够明显提高声场重构的精度,且对不同采样率及不同分布声场的重构都能够保持更高的精度.