基于遗传算法的X射线脉冲星自转参数估计方法

本发明提出了一种基于遗传算法的X射线脉冲星自转参数估计方法，实现步骤为：构建初始种群；初始化参数；对当前种群进行轮盘赌选择；对选择种群进行更新种群；对交叉种群进行更新种群；获取X射线脉冲星自转参数估计结果。本发明提通过构建适应度函数，结合仿真脉冲数据，对模型中关键自转参数进行迭代搜索与优化，增强了对观测误差和噪声的鲁棒性。相比传统最小二乘法或高斯‑牛顿法，该方法不依赖梯度信息，能够适应复杂搜索空间，提升了参数估计精度与稳定性，从而为后续脉冲星导航系统中高精度位置与速度解算提供了更可靠的时序基础支持。