隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,更多人選擇民用航空出行或選擇民用航空作為運(yùn)輸方式,使得航班數(shù)量增加,空域流量增加,民用航空監(jiān)視系統(tǒng)負(fù)荷加大。在此環(huán)境下,空管部門對飛機(jī)的監(jiān)視和對運(yùn)行的安全保障顯得尤為重要。為了實(shí)現(xiàn)高效的監(jiān)視,二次雷達(dá)系統(tǒng)S模式和ADS-B被認(rèn)為是未來發(fā)展的主流趨勢。在近期舉辦的國際民航組織亞太會(huì)議上,ICAO也對S模式雷達(dá)技術(shù)和ADS-B的下行數(shù)據(jù)鏈應(yīng)用的推廣工作非常重視,而其中的S模式更是研究的重點(diǎn)。論文首先簡要介紹了二次雷達(dá)S模式的運(yùn)行現(xiàn)狀和其相關(guān)研究在國內(nèi)外的發(fā)展動(dòng)態(tài),概述了二次雷達(dá)S模式組網(wǎng)系統(tǒng)的組成與其運(yùn)行方式。而后,用舉例闡述在不同空域條件下的運(yùn)行方式,以此為基礎(chǔ)發(fā)掘了組網(wǎng)設(shè)計(jì)思路,并分析了II碼短缺的原因及解決方案。其次,介紹了遺傳算法和模擬退火算法的原理,引出將兩者結(jié)合的概念,并且對其中涉及到的基因染色體分組后變異和交叉的計(jì)算方法進(jìn)行分析,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合矩陣論等方法生成組網(wǎng)迭代方案,結(jié)合組網(wǎng)各種因素的權(quán)重推算出目標(biāo)函數(shù)模型,設(shè)計(jì)出能夠達(dá)到最優(yōu)解的混合模擬退火算法。此外,將仿真區(qū)域進(jìn)行模擬,并且與傳統(tǒng)遺傳算法和枚舉法進(jìn)行比較證明算法優(yōu)勢。同時(shí),采用了模糊層次分析法的評價(jià)... 

【文章來源】：中國民用航空飛行學(xué)院四川省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文技術(shù)路線

中國民用航空飛行學(xué)院碩士學(xué)位論文11通過種群個(gè)體適應(yīng)度計(jì)算，根據(jù)復(fù)制概率選擇種群中適應(yīng)度高的個(gè)體經(jīng)過復(fù)制形成新的種群，其中復(fù)制的方法與選擇，復(fù)制概率的目的是留下種群中的最優(yōu)個(gè)體，并有效繁殖。通過親代信息結(jié)合并且整合相互染色體的方式獲得新個(gè)體的操作視為交叉，交叉的目的是為了留下良好適應(yīng)性的基因，實(shí)現(xiàn)種群的進(jìn)化。單點(diǎn)交叉和多點(diǎn)交叉是交叉操作的常用方法。通過調(diào)整種群中部分個(gè)體的基因的操作稱為變異。根據(jù)變異的概率和不同的編碼方式，替換和插入是主要變異方式。2.1.2遺傳算法的設(shè)計(jì)思路遺傳算法的設(shè)計(jì)步驟如下：（1）首先設(shè)定初始種群，設(shè)種群中個(gè)體個(gè)數(shù)為M。（2）復(fù)制親代產(chǎn)生用于變異，交叉和選擇的子代。（3）對所有個(gè)體進(jìn)行交叉，選擇和選擇留下適應(yīng)性好的個(gè)體，淘汰適應(yīng)性差的個(gè)體。（4）循環(huán)進(jìn)行（2）和（3）操作最后得出最優(yōu)解綜上所述，假設(shè)適應(yīng)度為Z，而Z值越大代表適應(yīng)度月好，遺傳算法的大致流程如圖2.1所示：圖2.1遺傳算法流程

第二章啟發(fā)式算法與評價(jià)方法14（3）局部搜索算法是在參數(shù)變化時(shí)對優(yōu)良狀態(tài)的領(lǐng)域搜索其他優(yōu)秀狀態(tài)的算法。2.2.2模擬退火算法的結(jié)構(gòu)模擬退火算法的運(yùn)行從一個(gè)起始點(diǎn)開始探尋整個(gè)解空間。隨著參數(shù)的變化不斷尋找最優(yōu)解，在發(fā)現(xiàn)某個(gè)解目標(biāo)函數(shù)值符合要求時(shí)，會(huì)局部搜索這個(gè)解的領(lǐng)域周邊，最終尋找到最優(yōu)解。其結(jié)構(gòu)如圖2.2所示：圖2.2模擬退火算法結(jié)構(gòu)2.2.3模擬退火算法對最優(yōu)解的判定在參數(shù)不變時(shí)，模擬退火算法狀態(tài)的預(yù)測只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)，而與歷史狀態(tài)無關(guān)。類似于遺傳算法模擬退火算法也是一個(gè)馬爾可夫過程。根據(jù)馬爾可夫過程的性質(zhì)對模擬退火算法的運(yùn)算進(jìn)行分析。從任何一個(gè)狀態(tài)到達(dá)任何一個(gè)狀態(tài)的概率為pij則根據(jù)狀態(tài)解空間，建立馬爾可夫過程矩陣M，M(k)為k步轉(zhuǎn)移矩陣。11122122...M=...pppp（2.4）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3356484