Nghiên cứu sử dụng thuật toán tiến hóa vi phân để tăng tốc độ hội tụ và nâng cao độ chính xác định vị mục tiêu trong hệ thống ra đa thụ động TDOA

Bài báo đề xuất phương án giải bài toán định vị mục tiêu trong hệ thống ra đa thụ động TDOA bằng thuật toán tiến hóa vi phân và kết hợp với một thuật toán định vị trực tiếp. Việc kết hợp bằng cách sử dụng ước lượng vị trí của một thuật toán định vị trực tiếp làm giá trị khởi tạo cho thuật toán tiến hóa vi phân đã làm giảm không gian tìm kiếm cũng như tăng tốc độ hội tụ của thuật toán. Đây là phương pháp giải bài toán cho tốc độ hội tụ nhanh, độ chính xác định vị cao, đặc biệt khi cường độ nhiễu lớn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu sử dụng thuật toán tiến hóa vi phân để tăng tốc độ hội tụ và nâng cao độ chính xác định vị mục tiêu trong hệ thống ra đa thụ động TDOA Nghiên cứu khoa học công nghệ NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG THUẬT TOÁN TIẾN HÓA VI PHÂN ĐỂ TĂNG TỐC ĐỘ HỘI TỤ VÀ NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC ĐỊNH VỊ MỤC TIÊU TRONG HỆ THỐNG RA ĐA THỤ ĐỘNG TDOA Phạm Quyết Thắng1*, Trần Văn Hùng2 Tóm tắt: Bài báo đề xuất phương án giải bài toán định vị mục tiêu trong hệ thống ra đa thụ động TDOA bằng thuật toán tiến hóa vi phân và kết hợp với một thuật toán định vị trực tiếp. Việc kết hợp bằng cách sử dụng ước lượng vị trí của một thuật toán định vị trực tiếp làm giá trị khởi tạo cho thuật toán tiến hóa vi phân đã làm giảm không gian tìm kiếm cũng như tăng tốc độ hội tụ của thuật toán. Đây là phương pháp giải bài toán cho tốc độ hội tụ nhanh, độ chính xác định vị cao, đặc biệt khi cường độ nhiễu lớn. Từ khóa: Rađa thụ động, Sai số định vị, Thuật toán di truyền, Thuật toán tiến hóa vi phân, TDOA. I. ĐẶT VẤN ĐỀ Theo lý thuyết cơ bản của thuật toán tiến hóa vi phân (Differential Evolution Algorithm, DE hoặc DEA) có thể thích hợp để áp dụng vào định vị mục tiêu trong hệ thống TDOA cũng như mô phỏng trên máy tính. Qua kết quả mô phỏng và so sánh với các thuật toán định vị trực tiếp (khảo sát sử dụng thuật toán bình phương tối thiểu LS [3] , Least Square) và thuật toán di truyền cải tiến [2] , [10] , [11] (Genetic Algorithm, GA) cho thấy thuật toán tiến hóa vi phân có thể áp dụng vào hệ thống ra đa thụ động TDOA thực có hiệu quả. Thuật toán tiến hóa vi phân và các thuật toán tiến hóa thông thường có những điểm khác nhau sau [12] , [13] , [15] , [16] : - Thuật toán tiến hóa vi phân được mã hóa bằng số thực, trong khi thuật toán tiến hóa thông thường mã hóa bằng chuỗi nhị phân. - Trong thuật toán tiến hóa thông thường, thường chọn hai cá thể để sản sinh con mới qua lai ghép, trong khi thuật toán tiến hóa vi phân sản sinh thế hệ con cháu được kết hợp bởi ba cá thể cha mẹ. Sau đó mới lựa chọn để có được một thế hệ dân số mới. - Các cá thể trong thuật toán tiến hóa vi phân được sử dụng để tạo ra một cá thể mới hay không bằng cách so sánh với giá trị hàm thích nghi được lựa chọn và đối chiếu với các giá trị ngưỡng để ra quyết định. Tính ưu việt của thuật toán tiến hóa vi phân: So với các thuật toán tiến hóa khác, thuật toán tiến hóa vi phân có chiến lược tìm kiếm dựa vào cực trị toàn cục, chiến lược tồn tại dựa trên tác vụ biến thể đơn giản và một đối thủ cạnh tranh để giảm bớt sự phức tạp của các thao tác tái tạo gen. Hơn nữa, thuật toán tiến hóa vi phân có khả năng nhớ độc đáo để nó có thể tự động theo dõi các điều kiện tìm kiếm hiện tại, do đó điều chỉnh chiến lược tìm kiếm hợp lý. Các đặc tính ưu việt như sau: - Thuật toán tổng quát không phụ thuộc vào loại thông tin; - Phương pháp này dễ thực hiện và cài đặt mô phỏng; - Các nhóm tìm kiếm, các cá thể có khả năng ghi nhớ các lời giải tối ưu; - Tìm kiếm hỗ trợ, các cá thể có khả năng sử dụng thông tin cục bộ và các nhóm toàn cục để định hướng thuật toán tìm kiếm tốt hơn trên phạm vi rộng; - Dễ dàng để kết hợp với các thuật toán khác để tạo thành thuật toán kết hợp có hiệu quả tốt hơn. Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 42, 04 - 2016 51  Ra đa Trong thực tế các bài toán định vị thường được sử dụng là các bài toán định vị trực tiếp (ĐVTT) [1] , [3] , [6] , [7] bằng cách tính toán dựa trên phương pháp hình học bố trí trạm thu và thời gian trễ của tín hiệu từ một trạm tham chiếu đến các trạm còn lại trong hệ thống tạo thành một hệ phương trình phi tuyến hyperbol. Việc giải hệ phương trình này có nhiều phương pháp khác nhau, các phương pháp số học như biến đổi chuỗi Taylor [5] , phương pháp giải tích biến đổi hệ phương trình phi tuyến về một hệ tuyến tính trung gian như phương pháp Chan/Ho [6] , Fang [7] . Đa số các bài toán này thuộc loại tuyến tính bình phương nhỏ nhất (LLSA). Nhìn chung các bài toán định vị TDOA là phải tuyến tính hóa hệ phương trình qua những bước trung gian và quy về một hệ phương trình bậc hai, việc giải và biện luận các trường hợp phương trình bậc 2 có nghiệm đơn, nghiệm kép, vô nghiệm, hay 2 nghiệm phân biệt sẽ cho ta hình dung được sự phụ thuộc của bố trí hình học trạm thu đến việc giải được hệ phương trình phi tuyến và tính khả nghiệm của nó. Trong những trường hợp đặc biệt, nếu hệ có 2 nghiệm ta có thể sử dụng một số cách để chọn nghiệm đúng, khi hệ vô nghiệm thì hệ thống không hoàn thành nhiệm vụ, tức không xác định được vị trí mục tiêu. Để hỗ trợ những trường hợp như thế này, đến nay người ta vẫn dùng các cách tiếp cận sau: 1) Tìm kiếm nghiệm tối ưu, trong đó dựa trên phân tích toán học, người ta đưa ra các quy tắc định hướng tìm kiếm một lời giải đủ tốt [4] [6] . 2) Sử dụng các kỹ thuật tìm kiếm cục bộ để tìm lời giải tối ưu địa phương [5] . 3) Tìm lời giải gần đúng nhờ các thuật toán mô phỏng tự nhiên [10] như giải thuật di truyền (GA) [8] , [9] , tiến hóa (EA) [13] . Hai cách tiếp cận đầu thường cho lời giải nhanh nhưng không thể cải thiện thêm lời giải tìm được, nên cách tiếp cận thứ ba đang được sử dụng cho các bài toán có không gian tìm kiếm lớn. Trong các phương pháp mô phỏng tự nhiên, thuật toán di truyền và tiến hóa là cách tiếp cận tương đối mới đang được nghiên cứu và ứng dụng cho các bài toán định vị thiết bị di động [8] , [9] . Thuật toán vi tiến hóa là một bước cải tiến tiếp theo của thuật toán di truyền nhằm tăng tốc độ hội tụ và cải thiện độ chính xác của lời giải tối ưu toàn cục. DEA là một thuật toán dựa trên dân số tiến hóa với bộ nhớ các cá thể trong quần thể và khả năng giải được của đặc tính chia sẻ thông tin, thông qua sự hợp tác và cạnh tranh giữa các cá thể trong quần thể để đạt ...