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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七二四研究所申请的专利一种基于遗传算法的网络化雷达优化布站方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116227318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211450499.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于遗传算法的网络化雷达优化布站方法是由房善婷;王超宇;王琦设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的网络化雷达优化布站方法在说明书摘要公布了：本发明设计一种基于遗传算法的网络化雷达优化布站方法。在分布式干扰条件下，网络化雷达的布站方法至关重要，现有的网络化雷达布站方案仅根据约束条件产生，不具备最优性。本发明通过约束条件与遗传算法的结合，进行优化，计算适应度表达式和遗传操作，得到最优布站种群。通过遗传算法合理的配置网内各雷达的位置，可以增大雷达网的探测区域，同时对重点探测区域进行有效监视，提高网络化雷达系统的抗干扰能力。

本发明授权一种基于遗传算法的网络化雷达优化布站方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的网络化雷达优化布站方法，其特征在于： 步骤1：设置部署区域和部署雷达站个数L，在部署区域内随机产生初始布站方案群体S； 步骤2：计算无干扰条件下和分布式干扰条件下网内各雷达的警戒空域； 步骤3：根据约束条件，确定初始网络化雷达布站种群； 步骤31：计算盲区约束和相邻雷达单元部署间距约束，包括： s.t.minRmaxi,h+minRmaxj,h≥d； 式中s.t.表示约束与表达式，∩表示取交集，L0表示雷达能够同时探测到该空域的雷达个数，Score,h表示核心探测空域，ζ表示盲区系数门限，λ表示取并集，S0,h表示第h个高度层组网系统所要求的警戒空域，δ表示无干扰条件下系统要求的覆盖系数，min表示取最小值，d表示两相邻雷达单元之间平面距离； 步骤32：如果步骤31满足约束条件则将当前种群作为初始网络化雷达布站种群，不满足则重复步骤1、步骤2、步骤3； 步骤4：以步骤3的种群作为初始变量，计算适应度表达式； 步骤41：种群初始化，将满足约束条件的布站作为初始种群，种群迭代次数为T； 步骤42：计算适应度表达式，将目标函数作为适应度函数，用t作为种群的代数；其中所述适应度函数的计算方法包括： 式中aera·表示该区域的面积； 步骤43：当前种群的目标函数值大于上一代种群目标函数值时，则将当前种群作为最新种群； 步骤5：对网络化雷达布站种群进行遗传操作，包括： 步骤51：种群代数t加1，不满足终止条件时进入2；终止条件为：代数t达到迭代次数T或者F-F′＜ε，F为当前种群的目标函数值，F′为上一代种群目标函数值，ε为设置的迭代差异值； 步骤52：种群的选择、交叉和变异计算：使用轮盘赌的方法对第t代种群进行选择运算得到大小仍为S的种群；随机将种群平均分为A和B两个子群，将A中每个个体与B中每个个体按存储顺序两两配对，对该对个体交叉运算得到两个新个体，否则保存两个个体值新的种群，所有对个体都执行以上操作，得到新的种群，对新的种群；对新种群的每个个体，将新种群重新进行约束条件判断，进入步骤3； 步骤6：满足终止条件，输出优化布站结果。

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