一种基于粒子群遗传混合算法的雷电定位方法
【专利摘要】本发明涉及雷电科学与大气探测领域，具体地说涉及一种基于粒子群遗传混合算法的雷电定位方法：首先采用定向时差综合定位法获得雷击点初始位置，确定解空间范围；然后在此解空间中随机生成解粒子，通过粒子群算法进行搜索得到一定进化程度的初始种群；再由遗传算法进行后一阶段的优化，避免陷入最优，最终得到雷电发生的最佳位置。所述方法在能够计算出雷电发生位置的同时，相对于传统方法在寻优精度、稳定性和速度上有了显著提高。
【专利说明】一种基于粒子群遗传混合算法的雷电定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及雷电科学与大气探测领域，具体地说涉及一种基于粒子群遗传混合算 法的雷电定位方法。
【背景技术】
[0002] 雷电是发生于大气中的一种瞬态大电流、高电压、强电磁辐射的天气现象，地球上 每秒发生约100次。由于其在极短时间内释放出巨大的能量，对人类的生产和生活构成较 大威胁，是自然界最为严重的灾害之一。探测雷电的关键是雷电定位，雷电定位是根据天电 信号确定闪电所在地理位置的方法和技术。雷电定位信息可为雷电监测、气象研究提供有 价值的数据资料，也可为航空航天系统、电力系统等部门的雷灾预警及防灾减灾提供重要 的支撑。
[0003] 目前，雷电定位方法分为定向法、时差法和定向-时差综合定位法。定向法的测量 误差较大，需要观测量较少；时差法定位精度较高，需要观测量较多。定向-时差综合定位 法将二者综合优势互补，在一个站上同时获取方向和时间观测量，可以提高精度。但是由于 天线方向、系统误差、噪声和其他干扰的存在，采用定向-时差综合定位法得到的雷电位置 仍会存在一定的偏差，故定位结果需要进一步优化。
[0004] 粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PS0)使用简单，收敛速度快，但是 容易早熟，陷入局部最优；而遗传算法（Genetic Algorithm, GA)则全局搜索能力强，但搜 索速度慢.可以看出这两种算法之间有着很强互补性。如果将这两种基于群概念的算法 结合对可雷电定位计算优化问题进行求解，利用粒子群算法收敛速度快的特点进行前一阶 段的优化，然后由遗传算法进行后一阶段的优化，从而得到一个整体性能更优的混合算法 (PS0-GA)。
[0005] 有鉴于此，本发明提供一种基于粒子群遗传混合算法的雷电定位方法，以满足实 际应用需要。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是，针对现有技术的不足，进行改进，提出高稳定性和高速度的基于 粒子群遗传混合算法的雷电定位方法，提高雷电定位的精度。
[0007] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于粒子群遗传混合算法的雷 电定位方法，包括如下步骤： (1) 采用定向-时差综合定位法获得雷击点初始位置，确定解空间范围； (2) 在此解空间中随机生成解粒子，通过粒子群算法进行搜索，将最优粒子保留，去掉 适应度较差的粒子，得到一定进化程度的初始种群； (3) 由遗传算法进行后一阶段的优化，避免陷入最优，最终得到雷电发生的最佳位置。
[0008] 本发明的有益效果是：采用粒子群遗传混合算法来进行雷电位置的定位计算，相 对于传统方法，在能够计算雷电发生位置的同时，粒子群遗传混合算法在寻优精度、稳定性 和速度上有了显著提高，计算工作量相对于传统迭代方法明显减少。本发明对于天气预报、 森林防火、航空航天发射中快速确定雷电灾害位置具有重要意义。
【专利附图】
【附图说明】
[0009] 图1是定向-时差综合定位原理图。
[0010] 图2是PS0-GA混合算法流程图。
[0011] 图3是基于粒子群遗传混合算法的雷电定位方法原理图。
【具体实施方式】
[0012] 为了更好地理解本发明，下面结合实施例进一步阐明本发明的内容，但本发明的 内容不仅仅局限于下面的实施例。本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些 等价形式同样在本申请所列权利要求书限定范围之内。
[0013] 本发明基于粒子群遗传混合算法的雷电定位方法的步骤如下： 1.采用定向-时差综合定位法获得雷击点初始位置，确定解空间范围。
[0014] 从雷电定位原理来说，雷电探测器能接收到这些电磁波并记录其到达时间和到达 方向。当多个探测站接收到雷电信号时，便可解算出雷电位置。如图1所示，设雷电发生的 真实位置为1= U _7)，三个探测站坐标为不=(? h)，i=l，2, 3,则探测站测得的到达时 间G和到达方向
【权利要求】
1. 一种基于粒子群遗传混合算法的雷电定位方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 采用定向-时差综合定位法获得雷击点初始位置，确定解空间范围； (2) 在此解空间中随机生成解粒子，通过粒子群算法进行搜索，将最优粒子保留，去掉 适应度较差的粒子，得到一定进化程度的初始种群； (3) 由遗传算法进行后一阶段的优化，避免陷入最优，最终得到雷电发生的最佳位置。
【文档编号】G01W1/00GK104049284SQ201410231050
【公开日】2014年9月17日 申请日期:2014年5月29日 优先权日:2014年5月29日
【发明者】郭钧天, 谷山强, 冯万兴, 陈家宏, 陈玥, 许远根, 周自强, 刘博 , 田 浩, 陶汉涛, 章涵, 张磊 申请人:国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司