一种基于遗传算法的阵列天线方向图综合

基于排序的实数码遗传算法实现对阵列天线方向图综合,并对遗传参数作了一些改进.该算法使得搜索效率有很大的提高,有效避免了早期收敛.通过计算机仿真实验,该算法成功地实现了阵列天线的方向图综合.通过对阵列天线的阵元电流幅值进行优化,同样可以达到传统方法所能实现的效果.良好的仿真结果体现了遗传算法在阵列天线方向图综合中的优越性能.     

稀疏共形阵列天线方向图综合

提出一种基于多任务学习的共形阵列天线稀疏优化方法.该方法在考虑单元方向图的全局旋转变换和单元极化状态差异的情况下,建立了共形阵列天线导向矢量模型,结合多任务学习框架,以均匀分布共形阵列天线同一平面上阵元的方向图作为目标任务进行学习,通过稀疏向量支撑区的识别,将欠定的阵列流形矩阵方程转换为超定的特征矩阵方程进行求解,在实现阵列方向图逼近的前提下,建立了共形阵列天线阵元激励与位置联合稀疏优化的多任务学习模型.通过分块坐标下降法对稀布共形阵列天线多任务学习模型进行求解,实现了共形阵列天线的稀疏优化布阵.理论分析与实验仿真证明,该方法能有效减少共形阵的单元数量,简化共形阵列天线结构,获得与均匀分布的共形阵列天线性能一致的天线方向图,解决了稀疏共形阵列天线方向图综合优化设计难题.     

基于实数编码遗传算法的稀布阵列综合

针对有孔径和阵元总数约束的线性阵列,提出了一种基于实数编码遗传算法的稀布阵列综合方法。算法中每条染色体基因主要由阵元间距和激励幅度共同组成,采用双变量组合优化的方式为阵列性能优化提供了更多的自由度。采用十进制实数量化编码的方式,省去了二进制编码过程中的解码运算,使算法程序更为简洁,效率更高。以降低阵列方向图的峰值旁瓣电平为目标函数,运用提出的改进遗传算法针对几种不同的线性阵列进行优化仿真,在同等约束条件下将该算法与其他改进遗传算法进行了优化对比,结果表明该算法表现更为出色。     

基于遗传算法的稀疏直线阵列方向图特性研究

针对直线阵列天线稀疏优化中的遗传算法进行研究,给出了一种稀疏直线阵列的优化模型,介绍了遗传算法的理论,通过算法仿真,对稀疏直线阵列的方向图特性进行研究.以方向图最大副瓣电平为适应度函数,得出结论:在稀疏阵列中阵元分布呈中心聚集态势,稀疏率、种群大小和约束条件等,均会对稀疏后阵列方向图特性产生影响;遗传算法适用于稀疏优化...     

阵列天线方向图综合中的遗传算法目标函数研究

在基于遗传算法的阵列天线方向图优化问题中,目标函数的选取直接关系到方向图的优化结果和算法的效率。该文针对不同优化目的的目标函数选取方法,比较了各种目标函数对方向图优化的影响,给出了一个在较大范围内通用的目标函数,同时分析了目标函数中的权重的影响。     

基于一种新的遗传算法的天线方向图综合技术

给出了一种基于实数编码遗传算法的天线方向图综合方法.在遗传算法模型中采用了向下、向上外推和非一致杂交算子等交叉技术,并结合内插、交换等多种技术形成综合交叉方式.该算法克服了已有算法早熟、对初始群体依赖性等缺陷的同时,较大幅度地提高了算法的收敛速度和可靠性;通过在目标函数中加入零陷方差项克服了现有算法零陷不均衡的缺陷.计算机仿真结果表明,与现有算法相比,该方法用于天线方向图综合具有收敛速度快、零陷均衡、可靠等优势.     

稀疏阵列天线综合的遗传算法优化

通过遗传算法优化选择常规满阵中一定比例的工作单元,使阵列在欠饱和状态下达到窄波束低副瓣的要求。以单元的工作状态和激励幅度为优化参量,波束宽度和副瓣电平为适值函数,通过适值缩放和多种群进化竞争使遗传进化稳定地收敛到全局最优。详细分析了稀疏阵的单元布局、稀疏率及单元激励对优化阵列特性的影响。     

基于遗传算法的阵列天线方向图综合技术

提出了一种改进的遗传算法,该算法采用了简单灵活的十进制编码,并对遗传参数进行了一些改进,使搜索效率有了较大的提高,有效地避免了早期收敛。应用这种方法,成功地实现了阵列天线的方向图综合。良好的计算结果表明遗传算法是目前求解此类问题的有效方法。     

基于相位编码的稀布阵综合脉冲孔径雷达的脉冲压缩性能分析

稀布阵综合脉冲孔径雷达(SIAR)采用多个频率信号同步全向照射工作方式,通过脉冲综合可以获得一定的脉压比。根据其距离模糊函数知,距离分辨率仅取决于发射信号带宽,增大发射信号的时宽带宽积则存在距离栅瓣效应。为此本文利用相位编码调制各阵元的发射信号,讨论其脉冲压缩性能。结果表明:这时不仅可以大大提高脉压比,而且可以降低距离旁瓣,同时可以满足SIAR对各向同性照射的要求。从而有利于提高其作用距离和距离分辨能力.     

基于相位编码的稀布阵综合脉冲孔径雷达的脉冲压缩性能分析

稀布阵综合脉冲孔径雷达（ＳＩＡＲ）采用多个频率同步全向照射工作方式，通过脉冲综合可以获得一定的脉压比。根据其距离模糊函数知，分辩率仅取决于发射信号带宽，增大发射信号的时宽带宽积则存在距离栅瓣效应。为此本文利用相位一调制各凶的发射信号，讨论其脉冲压缩性能。结果表明：不时不仅可以大大提高脉压比，而且可以降低距离帝瓣，同时可以满足ＳＩＡＲ对各向同性照射的要求，从而有利于提高其作用距离和距离分辨能力。     

利用GA实现非对称稀疏线阵旁瓣电平的优化

该文讨论运用遗传算法综合非对称的稀疏直线阵列(阵元从规则栅格中稀疏)。阵元在中心两侧非对称分布的布阵方式提供了可利用的优化自由度,将更有利于提高稀疏阵列的性能。构造了阵元关于阵中心非对称时优化旁瓣电平的适应度函数,仿真结果表明,无对称约束的阵元排列,不仅可以进一步抑制稀疏线阵的相对旁瓣电平(RSLL),而且当阵列由有向阵元组成时,有益于改善阵列波束扫描过程中RSLL的恶化。     

运用遗传算法综合稀疏阵列

本文运用遗传算法(GA)综合稀疏阵列(单元从规则栅格中稀疏)时,不仅优化单元间距,而且将单元激励也作为优化变量,从而提供了更多的自由度来控制稀疏阵列的性能.其中,单元的幅相加权在数字波束形成天线中可以很容易通过数字方法实现.由于稀疏阵列间隔是栅格的整数倍,因此采用了GA结合快速傅立叶变换的方法加快阵列方向图的评估,提高了优化效率.     

稀疏阵的最优化设计

使用基因算法对稀疏阵进行优化设计。为实现指定的填充率,文中引入了保持单元数固定的基因算法。这是通过改造基因算法的基本操作——交叉、变异来实现的。通过选择合适的适应性函数,文中得到了一些对于其他算法的改进结果。文中还通过实例显示该基因算法可以应用于大型稀疏阵的设计。     

稀疏阵时分多相位中心孔径综合及其应用

为了降低机载三维成像雷达系统的复杂度,该文研究了基于稀疏阵三维成像雷达系统中的重要问题。提出了稀疏阵时分多相位中心孔径综合方法,通过运动补偿,该方法使综合后的相位中心数量和分布情况和满阵天线的相同,从而避免了稀疏阵旁瓣较高的问题;利用模拟退火算法对阵列进行了优化,以使实际使用的阵元最少;由于交轨阵列尺寸远小于场景宽度,系统采用了子孔径三维成像算法。实例分析和仿真结果表明了该方法的有效性。     

对称线阵的优化稀疏研究

对稀疏率一定的稀疏线阵进行优化设计时,仅对孔径外边缘部分的阵元进行优化稀疏就能达到优化设计整个稀疏天线阵的目的。该文运用统计的方法对大量的最优对称稀疏线阵的阵元分布规律进行了分析和研究,提出一种对称稀疏线阵的布阵模型,经过分析和验证表明,利用该模型可以在保证优化性能的同时,有效地降低优化布阵算法的计算量,提高优化设计的效率。     

基于遗传算法的低频不规则天线阵综合

低频天线工作波长长,辐射性能受载机影响大,且阵列布局受限于安装环境极不规则,从而造成副瓣电平抬高和方向图恶化,传统的阵列综合方法将难以适用,文中采用遗传算法并结合载机影响来优化,以实现所期望的平均副瓣。作为一种优化算法,它能解决一些N维和非线性的优化问题。首先,给出了任意阵列的方向图公式;其次,介绍了遗传算法;最后,给出了应用实例及其优化结果。结果表明,该算法是一种解决多维和非线性问题的行之有效的方法。