基于遗传粒子群组合算法的ADS_B地面站选址分析及仿真_李彪

资 源 简 介

基于遗传粒子群组合算法的ADS_B地面站选址分析及仿真_李彪

详 情 说 明

ADS-B地面站选址是航空监视系统中的关键环节，直接影响信号覆盖范围与成本效益。李彪提出的遗传粒子群组合算法为这一复杂空间优化问题提供了创新解法。

选址问题本质上属于多目标优化，需同时考虑覆盖范围最大化、建设成本最小化以及地形障碍规避。传统单一算法易陷入局部最优解，而混合策略能有效结合不同算法的优势：

遗传算法的全局搜索特性通过染色体编码和选择交叉变异操作实现种群进化，适合在解空间进行广泛探索。粒子群算法则利用个体与群体历史最优解引导搜索方向，具有快速收敛的特点。

组合算法采用分层框架：首阶段用遗传算法生成优质初始解群，避免随机初始化导致的低效；次阶段引入粒子群机制对解群进行精细调优。这种序贯处理方式既保证了搜索广度，又提升了收敛精度。

仿真实验通常采用MATLAB或Python平台，通过构造三维地形模型和信号传播损耗函数来评估选址方案。关键指标包括覆盖率、冗余度以及经济成本比，算法性能可通过收敛曲线和帕累托前沿进行可视化对比。

该方法的工程价值在于为山区、海岛等复杂地形条件下的站点部署提供了决策支持，其混合优化思路也可拓展至5G基站、气象雷达等其他设施选址场景。未来改进方向可考虑引入深度学习进行特征自动提取，或结合多智能体系统实现动态部署。