基本差分进化算法存在搜索精度不够和提前收敛的问题, 致使三维路径规划效果不佳, 因此设计了一种基于正弦余弦算法的改进差分进化算法。首先, 基于正弦余弦算法的搜索机制和种群重心改进变异策略, 融入扰动策略改进交叉策略, 提高了算法的搜索能力和收敛性能; 接着, 基于Logistic函数设计一种新的缩放因子, 以平衡算法在全局开发和局部搜索中存在的矛盾。通过函数优化实验验证了改进算法具有良好的搜索精度和收敛速度。最后, 应用改进算法研究无人机三维路径规划问题, 利用改进算法搜索的优势, 在每代搜索中能更好地对自身周围空间环境进行判别, 使路径选择更加合理。仿真结果表明, 与基本差分进化算法相比, 改进算法生成的无人机三维路径更短。

针对MIMO雷达相位编码信号集的优化设计问题, 提出一种改进正弦余弦优化算法。该算法通过引入 Lévy飞行, 扩大对目标点位置的搜索范围, 防止陷入部分最佳; 并设置控制参数, 提高收敛速度, 均衡全局搜索和局部搜索能力; 借鉴粒子群算法的权重思想改变自适应更新方程, 提高收敛精度, 从而达到寻求最佳结果的目的。基于改进正弦余弦优化算法不仅设计出了相关性能良好的MIMO雷达相位编码信号集, 而且与现有成果相比, 该算法收敛速度和收敛精度均有明显提高。

针对目前光谱特征峰识别定位技术识别率低、定位误差大、无法获得光谱线型函数等问题,提出了一种基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法。该方法利用动态转换概率改进正弦余弦算法,将改进的正弦余弦算法与多种光谱线型(高斯、洛伦兹和Voigt)拟合方法相结合,通过迭代寻优计算,最终得到对应的光谱特征峰位置。该方法不仅能得到光谱特征峰的位置,而且可以得到光谱线型函数。实验证明,无论强峰、弱峰还是重叠峰,提出的基于改进正弦余弦算法的光谱特征峰识别定位方法在识别率、定位准确率、谱值拟合效果和对噪声的抑制能力等方面均有显著提高。