基于遗传算法斜向探测电离层参数反演研究_宋鹏

资 源 简 介

基于遗传算法斜向探测电离层参数反演研究_宋鹏

详 情 说 明

遗传算法在斜向探测电离层参数反演中的应用

电离层参数反演是空间环境探测中的关键技术，而斜向探测作为一种重要手段，能够获取电离层电子密度分布、临界频率等关键参数。传统的反演方法如最小二乘法等容易陷入局部最优解，而遗传算法的引入为解决这一问题提供了新思路。

遗传算法作为一种模拟生物进化过程的全局优化算法，特别适合处理非线性、多峰值的电离层反演问题。它通过选择、交叉、变异等操作在参数空间中高效搜索，避免了梯度类方法对初始值的敏感性。在斜向探测场景中，算法将实测的频高图特征（如跳距、最小频率）与正演模型计算值之间的差异作为适应度函数，通过迭代进化逐步逼近真实电离层参数。

该研究的创新点在于针对斜向探测几何特性改进了染色体编码方式，并设计了兼顾全局探索和局部开发能力的混合变异策略。相比传统方法，这种基于遗传算法的反演方案在抗噪声干扰和参数分辨率方面展现出明显优势，尤其适用于复杂电离层结构的精细化重构，为空间天气预警和短波通信优化提供了更可靠的技术支撑。