买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于遗传算法的电磁压制区域协同压制功率优化方法、系统、设备及介质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：CN117574765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311539266.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于遗传算法的电磁压制区域协同压制功率优化方法、系统、设备及介质是由石嘉;肖什贵;李赞;李安童;魏庆;郭永明设计研发完成，并于2023-11-17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电磁压制区域协同压制功率优化方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于遗传算法的电磁压制区域协同压制功率优化方法、系统、设备及介质，方法包括：电磁压制区域任务解析与场景模型初始化；根据电磁压制区域压制任务，协同压制功率优化问题建模，得到基于遗传算法的功率优化模型；对基于遗传算法的功率优化模型中的参数进行初始化设置，得到初始化设置后的基于遗传算法的功率优化模型，对始化后的基于遗传算法的功率优化模型求解；系统、设备及介质，用于实现该方法；本发明通过考虑压制设备间的协同关系以及对环境中正常信号的干扰问题，并且通过遗传算法解决所构建的优化问题，能够在压制异常信号的同时减小对正常信号的干扰，具有干扰效率高、误伤小和响应速度快的优点。

本发明授权一种基于遗传算法的电磁压制区域协同压制功率优化方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的电磁压制区域协同压制功率优化方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，电磁压制区域任务解析与场景模型初始化； 步骤2，根据步骤1中电磁压制区域压制任务，协同压制功率优化问题建模，得到基于遗传算法的功率优化模型； 所述步骤2的具体方法为： 以每个压制设备的功率作为优化变量，每个压制典型点、白名单设备以及管制台站处的压制强度作为约束条件，各个压制典型点处的实际压制强度与所需的压制强度间的均方误差最小化作为优化目标，构建协同压制功率优化问题； 步骤2.1，计算各个压制设备到压制典型点、白名单设备以及管制台站处的损耗： 假定压制设备si∈S的天线增益为压制典型点tj∈T接收机的天线增益为则压制设备si到压制典型点tj处的损耗如下： 其中，表示压制设备si到压制典型点tj处的传输路径损耗，表示两者间的距离；表示两者间的频率抑制因子，是两者间的工作频率差，其计算方法如下： 其中，为压制设备信号的功率谱密度WkHz，为压制典型点处接收机的滤波器的频率响应； 同理，压制设备si到白名单设备wm处的损耗如下： 其中，表示压制设备si到白名单设备wm的距离；表示两者间的频率抑制因子，是两者间的工作频率差； 压制设备si到管制台站cn处的损耗如下： 其中，表示压制设备si到管制台站cn的距离；表示两者间的频率抑制因子，是两者间的工作频率差； 步骤2.2，基于步骤2.1计算的损耗，针对压制场景构建优化问题： 将各个压制设备的工作功率设为优化变量，si∈S，优化问题的约束条件围绕压制典型点、白名单设备以及管制台站构建； 压制设备si到压制典型点tj处的压制强度为： 其中，的单位均为dBm或dBw； 将所有压制设备在压制典型点tj处的压制强度累加，得到压制典型点tj处的压制强度为： 其中，的单位均为mW或W； 假设压制典型点tj处的压制要求为下述约束需要成立： 所有压制典型点均须满足压制要求，则针对典型压制点构建以下约束条件： 同理，可得到针对白名单设备和管制台站构建的约束条件如下： 其中，分别表示所有压制设备在白名单设备wm和管制台站cn处累加的压制强度，分别表示白名单设备wm所能允许的最大压制强度和管制台站cn的压制强度要求； 将压制典型点处实际压制强度与压制要求间的均方误差最小化作为优化问题的优化目标，如下： 综上所述，得到基于遗传算法的功率优化模型如下： s.t 其中，N2为压制典型点的数量； 步骤3，对步骤2得到的基于遗传算法的功率优化模型中的参数进行初始化设置，得到初始化设置后的基于遗传算法的功率优化模型； 步骤4，对步骤3初始化后的基于遗传算法的功率优化模型求解。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。