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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于遗传算法优化的锥体目标RCS缩减方法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：CN115795572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211240231.0，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权基于遗传算法优化的锥体目标RCS缩减方法是由徐志明;朱义奇;艾小锋;赵锋;王晓明;郑雨晴;吴静;吴其华;刘晓斌;肖顺平;潘小义;顾赵宇设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法优化的锥体目标RCS缩减方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于遗传算法优化的锥体目标RCS缩减方法，包括如下步骤：第一步，建立锥体目标的CAD模型；第二步，计算目标的RCS数据；第三步，构建遗传算法的约束条件；第四步，遗传算法优化；第五步，终止迭代并输出最优个体。本发明应用在雷达目标特性领域，针对锥体目标的外形设计实现了其RCS缩减，使用电磁计算软件仿真技术克服了目标外形设计中开发周期长的困难，使用NURBS曲面拟合技术实现了锥体结构的有理形式表述。经过仿真验证，本发明提出的方法在运算复杂度低和计算时间短的条件下优化结果明显，具备工程应用价值。

本发明授权基于遗传算法优化的锥体目标RCS缩减方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法优化的锥体目标RCS缩减方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一:设置锥体目标的高度和底面半径，使用电磁计算软件可编程部件预编写生成NURBS曲面和底面的函数，生成锥体目标的CAD模型，同时设置NURBS曲面的阶数和可变参数； 步骤二:设置雷达频段和视角，在电磁计算软件中计算锥体目标的电磁计算数据，输出RCS均值并将作为后续遗传算法中个体的适应度值； 步骤三:根据NURBS曲面中的可变参数之间的互相约束关系，构建遗传算法个体的边界和约束条件；若种群中的个体不满足约束条件，则输出较大的以淘汰这组个体； 步骤四:设置遗传算法的代数和个体数，进行迭代优化； 在遗传算法中，个体为锥形NURBS曲面的可变参数，即为需要进行优化的值；为个体的适应度值，即为优化的目标，使较小的个体为优势个体，反之为劣势个体； 迭代过程中，对每一代的每个个体执行判断所述步骤三构建的约束条件，若满足，执行步骤一和步骤二，输出选择使较小的优势个体，淘汰劣势个体，从优势个体中交叉、变异生成新一代个体，进行新一轮迭代； 步骤五:当迭代次数达到预设代数或最优个体的输入达到预设阈值时终止遗传算法的迭代，输出最优个体的值；最优个体的值即为使达到最小的NURBS曲面参数值； 其中，在步骤一中，设底面位于XOY平面内，锥顶在Z轴上，设底面半径为R，锥体高度为H；为保证锥体目标满足锥形旋转对称结构，即在任意高度处与XOY平行的平面的截面为圆面，则NURBS曲面在水平方向上的阶数为8阶；设NURBS曲面在垂直方向上的阶数为4阶，为生成锥体母线，至少需5个控制点，根据高度递减关系分别设置为P1、P2、P3、P4和P5；设母线位于XOZ平面上；根据上述坐标定义得到P1＝0,0,H,P5＝R,0,0，同时设P2＝r2,0,h2，P3＝r3,0,h3，P4＝r4,0,h4；则对于这样的4×8阶锥形NURBS曲面，各个控制点坐标均为由参数[R,H,ri,hi]得到。

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