【摘要】：綜合孔徑輻射計(jì)是以干涉測(cè)量為基礎(chǔ)的微波輻射接收機(jī)。它采用若干個(gè)以一定結(jié)構(gòu)形式排布而成的天線陣列來等效合成一個(gè)大的接收口徑。相比于傳統(tǒng)的實(shí)孔徑輻射計(jì),綜合孔徑輻射計(jì)減少了體積與重量,無需機(jī)械掃描,并且提高了空間分辨率等探測(cè)性能。陣列排布優(yōu)化是綜合孔徑輻射計(jì)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),陣列的排布形式很大程度上決定著最后的反演圖像質(zhì)量。用于陣列排布優(yōu)化的啟發(fā)式算法面臨著求解精度與計(jì)算復(fù)雜度之間的矛盾,當(dāng)陣列規(guī)模較大時(shí),優(yōu)化陣列的時(shí)間代價(jià)往往很高。因此,本文以此作為切入點(diǎn),將并行計(jì)算技術(shù)引入到陣列排布優(yōu)化之中。主要內(nèi)容如下:針對(duì)搜索大陣元數(shù)低冗余線陣時(shí)間消耗過大的問題,本文以經(jīng)典的粒子群算法作為基礎(chǔ),提出針對(duì)搜索低冗余線陣問題的一種有效的協(xié)同并行策略,并且充分利用一般低冗余線陣的結(jié)構(gòu)信息,將并行粒子群算法運(yùn)用到搜索大陣元數(shù)的低冗余線陣之中。本文實(shí)驗(yàn)將采用不同核心數(shù)的并行算法做了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該并行算法的可行性及效果。尋找最優(yōu)靈敏度陣列也是陣列優(yōu)化中比較重要的問題,優(yōu)化陣列的靈敏度同樣經(jīng)常面臨著時(shí)間代價(jià)過高的問題。本文提出了用于搜索最優(yōu)靈敏度陣的一種并行模擬退火算法,并且基于該算法的原理,進(jìn)一步提出自適應(yīng)并行模擬退火算法,即借助算法執(zhí)行過程中各進(jìn)程通信的契機(jī),將當(dāng)前計(jì)算結(jié)果進(jìn)行反饋以調(diào)整算法的降溫速率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了并行模擬退火算法以及進(jìn)一步的改進(jìn)方法對(duì)搜索最優(yōu)靈敏度陣的效率提升的效果。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;TN850
【圖文】：

圖 3.5 并行 PSO 算法搜索 MRLA 時(shí)間消耗對(duì)比柱狀圖進(jìn)一步驗(yàn)證并行算法的性能，本實(shí)驗(yàn)采用加速比來評(píng)估。加速比：解決行算法執(zhí)行時(shí)間消耗與相應(yīng)的并行算法執(zhí)行時(shí)間消耗的比值，即：(ncore)(ncore)sppTST (表示加速比，ncore 表示執(zhí)行任務(wù)時(shí)調(diào)用的核心數(shù)，sT 表示串行算法執(zhí)行時(shí)并行算法執(zhí)行時(shí)間。比越大，說明并行度越高，并行算法越優(yōu)。本實(shí)驗(yàn)中，調(diào)用兩個(gè)處理核1.71，調(diào)用四個(gè)處理核心時(shí)(4) 2.46pS �？梢�，隨著進(jìn)程數(shù)量增加，算法步降低。并行 PSO 算法相比串行算法，搜索效率顯著提高。加速比的數(shù)值結(jié)果分析可知，加速比與調(diào)用核心數(shù)有一定差距，這是由和尋找 MRLA 這個(gè)問題的復(fù)雜性決定的。

3 1157.132 472.962 194.4684 1221.763 742.171 650.4155 3108.071 1016.623 496.3326 410.374 793.604 218.4327 7796.191 2627.575 249.2888 259.943 2231.935 179.4639 7306.585 2385.616 73.52310 1521.752 2182.163 107.765均值 2321.231 1516.554 231.392注：為了避免 PSO 算法搜索陷入局部最優(yōu)而停滯，采用了算法“重啟”機(jī)制試驗(yàn)次數(shù)的時(shí)間消耗可能有較大差距。 3.9 展示了不同進(jìn)程數(shù)的并行 PSO 算法搜索 LRLA 時(shí)間消耗對(duì)比：

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文：表中無論對(duì)于串行還是并行 SA 算法尋求最優(yōu)靈敏度陣的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在時(shí)間面有部分?jǐn)?shù)據(jù)大幅超過平均值的情況。在算法設(shè)計(jì)時(shí)，在單次優(yōu)化沒有達(dá)到設(shè)化標(biāo)準(zhǔn)會(huì)“重啟”優(yōu)化流程。并行 SA 算法調(diào)用不同核心數(shù)時(shí)搜索 MDA 時(shí)間消耗如圖 4.7 所示：

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 伍大清;鄭建國;;基于混合策略自適應(yīng)學(xué)習(xí)的并行粒子群優(yōu)化算法[J];控制與決策;2013年07期

2 劉世成;張建華;劉宗岐;;并行自適應(yīng)粒子群算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用[J];電網(wǎng)技術(shù);2012年01期

3 袁舒;黃學(xué)超;楊p

本文編號(hào)：2743268