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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于萤火虫优化算法的雷达扇区排布优化方法及装置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：CN119808532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411772221.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于萤火虫优化算法的雷达扇区排布优化方法及装置是由赵佳琪;王柯霁;全英汇;郭意设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于萤火虫优化算法的雷达扇区排布优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了基于萤火虫优化算法的雷达扇区排布优化方法及装置。其中，方法，包括：将初始解集中的解依次代入代价函数得到多个解亮度，并对解亮度进行排序得到解亮度序列以及当前最优解；按照解亮度序列中各个解的光亮程度以及轮盘赌模型选择移动解，根据预设吸引度计算规则对移动解进行吸引度计算，得到吸引度结果；按照吸引度结果获取移动解的移动方向和移动距离；在本发明中，通过采用萤火虫算法对待优化扇区排布参数进行灵活设置，以满足不同雷达的扇区波束编排，提高了方法通用性的同时避免了参数间的耦合；其次，通过将解亮度按适应程度进行迭代优化，在保证计算精度的前提下，避免了陷入局部最优解的问题，提高了雷达资源利用率。

本发明授权基于萤火虫优化算法的雷达扇区排布优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于萤火虫优化算法的雷达扇区排布优化方法，其特征在于，包括： S101、获取雷达的待优化扇区排布参数以及雷达的扇区初始参数，并根据所述待优化扇区排布参数生成代价函数；其中， 所述待优化扇区排布参数包括：天线法向的中心波束宽度、天线扫描速度、天线伺服扫描速度、波束驻留时长、波束脉冲重复频率以及目标检测概率； 所述代价函数包括：第一代价函数和第二代价函数； 所述第一代价函数用于计算目标检测的总积累时长；所述第二代价函数用于计算目标检测的累计检测概率； ； ； 其中，表示第个波束照射在目标上的有效积累时间，表示第次扫描空域，表示天线向目标方向照射的累计波束次数，表示预设扫描空域次数，表示扇区覆盖率，表示目标检测概率，表示累乘处理，表示求和处理； ； ； ； 其中，表示波束脉冲重复频率，表示目标数据率，表示天线扫过面积，表示波束排布总面积，表示天线扫描速度，表示波束驻留时长，表示偏离天线法向第个波束的宽度，表示目标信噪比，表示目标虚警概率； ； 表示天线法向的中心波束宽度，表示偏离天线法向第个波束的角度差； ； ； 表示天线伺服扫描速度； 所述扇区初始参数包括：迭代固定参数、代价函数参数范围、目标解集数目以及问题维度；所述迭代固定参数包括：目标数据率、目标信噪比、光强吸引系数、最大吸引度因子、移动步长因子、最大迭代次数、最小精度以及最小精度迭代次数；所述代价函数参数范围为所述待优化扇区排布参数的参数范围； S102、利用所述扇区初始参数进行所述待优化扇区排布参数的初始解位置计算，得到初始解集； S103、将所述初始解集中的解依次代入所述代价函数得到多个解亮度，并对多个所述解亮度进行排序得到解亮度序列以及当前最优解； S104、按照所述解亮度序列中各个解的光亮程度以及轮盘赌模型选择移动解，根据预设吸引度计算规则对所述移动解进行吸引度计算，得到吸引度结果； S105、按照所述吸引度结果获取所述移动解的移动方向和移动距离； S106、按照S105的结果对S103中的所述初始解集进行解位置更新，得到扇区更新参数，并将所述扇区更新参数作为S103中的所述初始解集； S107、重复执行S103-S106，直到S106中的所述扇区更新参数与S103中的所述当前最优解之间的距离小于预设阈值； S108、当S107的条件成立时，输出最近一次执行S103时得到的所述当前最优解，将该当前最优解作为雷达的优化扇区排布参数。

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