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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于粒子群差分进化混合算法的水下目标电场定位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：CN120213050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510675819.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于粒子群差分进化混合算法的水下目标电场定位方法是由王宏磊;白筱凡;杨益新设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于粒子群差分进化混合算法的水下目标电场定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群差分进化混合算法的水下目标电场定位方法，将差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO相结合，提出了基于粒子群差分进化混合算法PSODE的水下目标电场定位方法，既利用了更接近实际定位场景的三层媒质电场辐射模型，又将多算法融合，降低陷入局部最优解的风险，还进行了动态参数的调整，以满足实际应用的需要，最终实现水下恒流电偶极子源的远距离精确定位。

本发明授权基于粒子群差分进化混合算法的水下目标电场定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群差分进化混合算法的水下目标电场定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：电场传感器选择和布放； 将水下目标等效为一个恒流电偶极子源，利用三轴电场传感器对恒流电偶极子源辐射电场进行测量；一个三轴电场传感器由六个电场传感器电极组成，两两垂直布放； 步骤2：水下目标辐射电场测量； 在恒流电偶极子源定位区域范围内选择七个不同的位置，要求不同位置之间间距大于10m小于200m，在七个不同位置处测量电场信号，作为定位算法的电场测量值； 步骤3：水下恒流电偶极子源定位算法实现； 结合差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO，采用基于粒子群差分进化混合算法PSODE的水下目标电场定位方法，通过最小化电场预测值与电场测量值的差异，确定目标空间坐标； 差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO分别生成各自的初始解集A、B，初始解集在物理层面上表示算法生成的初始候选位置集合，每个解表示一个可能的恒流电偶极子源三维坐标参数；差分进化算法DE通过变异、交叉和选择操作生成新解集A′，自适应调整变异因子F； 粒子群优化算法PSO将差分进化算法DE操作后的新解集A′作为输入，更新粒子速度和位置，并自适应调整惯性权重更新函数wt，粒子更新公式为： Vik+1＝wt·Vik+c1·r1·X′i,dek-Xi,psok+c2·r2·Gbestk-Xi,psok1 X′i,psok＝Xi,psok+Vik+12 其中，Vi为粒子的更新速度，Vik+1表示t+1时刻第i个粒子更新后的粒子速度，Vik表示t时刻第i个粒子的粒子速度；c1、c2分别为个体学习因子和群体学习因子，r1、r2为区间[0,1]内的随机数，X′i,dek为差分进化算法DE新解集A′中的第i个解，Xi,psok为粒子群优化算法PSO解集B中的第i个解，Gbestk为k时刻Xi,psok中的全局最优解，X′i,psok为更新后的粒子群优化算法PSO解集B′； 将算法更新后的解集A′、B′作为目标函数的输入，分别计算差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO的目标函数值hde和hpso，目标函数的表达式为： 其中，hX为目标函数；ωi为基于信噪比的动态权重，LHuber.为鲁棒Huber损失函数；Emodel,i为第i个电场传感器的电场预测值，Emeans,i为第i个电场传感器的电场测量值；n表示电场传感器的个数； 分别计算差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO的选择概率，通过随机数Nrand决策更新解集，迭代至收敛后，输出解集中的最优解，即水下恒流电偶极子源位置的最优参数估计值。

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