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申请/专利权人：北京中安智能信息科技有限公司
摘要：本发明涉及一种多约束条件下的声纳参数推荐方法，本技术从工程实用角度出发，利用群智能优化算法，考虑了布放阵深和工作频率两种主要声纳参数，依据实际应用需求采用多种评估标准，结合海洋环境先验信息对声纳的探测效能进行分析，能够在极大程度上减少资源的无效配置，避免在选择声纳参数时采用低效率的遍历式寻优操作。
主权项：1.一种多约束条件下的声纳参数推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：设定需要推荐的声纳参数，声纳参数至少选取两种，形成待优化声纳参数组合；第二步：对环境信息进行评估，结合海洋环境先验信息对声纳的探测效能进行分析，获取待分析区域声速剖面信息，将声速剖面信息根据声速梯度进行分段处理，对声纳参数的搜索作进一步约束，获得优化约束后的声纳参数；在第二步中，声速剖面信息分段处理方法为：将声速变化较大的水层设置较多的迭代次数，将目标最不可能存在的深度以及声速变化规律较为单一的水层设置较少的迭代次数，多个深度层分别进行迭代，将最终的迭代结果相比较取最优值；声速剖面信息分段处理方法的计算过程为：设根据声速梯度划分的水层分别为d1，d2，...，dn，...，dN，一共有N个待分析的水层，每一层通过群智能算法得到的最优参数组合分别为x1，x2，...，xn，...，xN，其中xn＝{xnh，xnf，xnd}，xnh为水层dn的最优布放深度，xnf为水层dn的最优工作频率，xnd为水层dn的最优脉冲宽度，对于每一分析水层而言，目标函数若是求等效平均意义上的探测距离，则是求一个最大化方程式： 那么最终的声纳参数推荐结果为：Optimalx＝maxf1x，f2x，...，fnx，...，fNx；第三步：对上述步骤中获得的声纳参数进行群智能优化算法，获得最优声纳参数组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京中安智能信息科技有限公司 一种多约束条件下的声纳参数推荐方法
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