一种稀布矩形平面阵的多约束优化方法

针对矩形孔径平面稀布阵的多约束优化问题(包括阵元数、阵列孔径和最小阵元间距约束), 提出了一种基于矩阵映射的差分进化算法.该方法把差分进化算法的优化变量与阵元位置坐标按照特定的关系进行矩阵映射, 使含有多约束的阵元分布优化问题转换为仅含差分进化算法优化变量上、下限约束的优化问题, 从根本上避免了进化过程中的不可行解.通过抑制阵列峰值副瓣电平进行仿真实验, 结果显示了该算法的高效性和稳健性, 且能获得比现有方法更好的优化结果.     

基于改进麻雀搜索算法的稀布线阵综合方法

针对阵列天线中阵列孔径、阵元数目、阵元间距等多约束的稀布线阵综合问题,文中提出了一种基于改 进麻雀搜索算法的稀布阵列综合优化方法。给出了改进麻雀搜索算法的流程,并在确定阵列孔径、阵元数目和最小阵 元间距的约束条件下,采用Tent 混沌映射进行天线阵元位置的初始化,提高算法的搜索性和收敛性,实现了抑制天线 峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布线阵综合仿真。仿真结果表明,所提出的方法相比于其它文献中的优化方法,能够得到更 低的峰值旁瓣电平,稳健性好,效率高。在仿真结果的基础上,引入实际天线进行组阵分析,验证了该方法的可行性。     

基于动态参数差分进化算法的多约束稀布矩形面阵优化

针对多约束条件下稀布矩形平面阵列天线的优化问题,该文提出一种基于动态参数差分进化(DPDE)算法的方向图综合方法。首先,对差分进化(DE)算法中的缩放因子和交叉概率引入动态变化控制策略,提高搜索效率和搜索精度。其次,改进矩阵映射方法,重新定义映射法则,改善现有方法随机性强和搜索精度低的不足。最后,为检验所提方法的有效性进行仿真实验,实验数据表明,该方法可以提高天线优化性能,有效降低天线的峰值旁瓣电平。

     

采用改进和声搜索算法的稀布线阵综合方法

针对稀布天线阵列中带有阵元数目、阵列孔径、阵元间距上下限和峰值旁瓣电平抑制的多重约束问题,提出了一种基于改进和声搜索算法的综合方法。通过和声变量与阵元间距的矢量映射,原始的强约束优化问题可以转换为仅含双边约束的优化问题,从而在保持可行解空间不变的同时提高了问题的自由度。为了加速收敛过程,采用动态调整参数策略。仿真结果表明,与现有文献中的算例进行比较,所提出的方法能够得到更低的峰值旁瓣电平,且鲁棒性好,收敛速度快。     

两种改进算法相结合的圆阵稀布方法

由于圆阵具有扫描范围宽、波束方位控制灵活、天线增益稳定等特性,使其iEA,~到日益广泛的应用,但圆阵方向图却有相对主瓣较高的旁瓣电乎的缺点.为达到使旁瓣电平尽量降低的目的,文中采用改进遗传算法和改进差分进化算法,并将两者结合,取角度的差值为染色体的基因,进行阵列孔径、单元个数、最小间隔一定的稀布优化排列,减小了搜索空间,提高了搜索效率.仿真结果表明:该方法可有效地提高收敛速度,降低圆阵的旁瓣电平.     

多约束稀布矩形平面阵列天线的方向图综合

针对多约束稀布矩形阵列天线的优化设计问题,该文提出一种新的矩阵映射(NMM)方法。首先,综合考虑阵元的可分布范围与可分布数量,重新定义阵元坐标矩阵的维数以提高阵元分布的自由度。其次,当坐标矩阵定义的阵元数量大于实际阵元数量时,建立选择矩阵以确定各阵元的取舍。再次,针对现有矩阵映射方法无法完全避免不可行解的问题,构建了一种NMM方法,通过两种不同的矩阵映射函数将多约束优化问题转换为无约束优化问题。最后进行仿真对比实验,实验结果证明了算法的有效性。

     

基于异法则矩阵映射的稀布矩形面阵优化

针对多约束条件下稀布矩形平面阵列天线的优化问题,提出异法则矩阵映射方法,以获得更低的峰值旁瓣电平。该方法在现有矩阵映射方法的基础上,对矩形平面中不同方向的坐标定义不同的映射法则,以满足实际工程应用中的多个约束条件,将有约束优化问题转化为无约束优化问题。异法则矩阵映射方法可以改善现有方法随机性强和搜索精度低的不足,提高搜索效率。为检验该方法的可行性进行了仿真实验,实验结果表明该方法可以有效降低阵列天线的峰值旁瓣电平。     

一种多约束稀布线阵的天线综合方法

 针对有阵元间距上、下限约束与口径约束的稀布直线阵列综合问题,提出了一种基于向量映射的改进遗传算法.该方法将遗传变量与阵元间距按照特定的关系进行映射,从而使阵元间距的强约束优化问题转换为仅含遗传变量上、下限约束的优化问题,从根本上避免了遗传操作中的不可行解.通过抑制天线峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布阵仿真,验证了该方法的有效性和稳健性,且能获得比现有方法更高的优化效率.     

稀布线阵设计方法综述

通过对稀布阵天线方向图设计的研究,对各种稀布天线阵的综合方法进行了总结,分析了影响设计的因素,为解决优化设计问题提供思路。     

基于阿基米德螺线的稀布面阵综合方法

提出一种基于改进遗传算法的稀布面阵综合的新方法。该方法通过对阿基米德螺线参数的合理设置,确保了阵元在沿阿基米德螺线的轨迹分布时依然能够满足阵元数约束、孔径约束和最小阵元间距约束,从而将稀布面阵的优化问题转化为非对称线性阵列的稀布问题,这就大大降低了问题的复杂程度。仿真实验结果证明了该方法的有效性。