平面稀布天线阵列的优化算法

基于一种改进的实数遗传算法,以降低平面稀布阵旁瓣电平为优化目标,提出了一种综合有阵元数约束、孔径约束和最小阵元间距约束的稀布面阵的新方法。与稀疏布阵相比,该方法利用了阵元在布阵时更大的自由度,因而在阵元数、孔径和最小阵元间距相同的条件下可以获得更优的峰值旁瓣性能,仿真试验显示了改进的实数遗传算法应用到该多约束稀布平面阵优化问题中是稳健和高效的。     

圆形口径平面天线阵列的多约束稀布优化方法

针对圆形口径平面稀布阵列的多约束优化设计问题,以均匀同心圆环阵列的阵元位置分布特性为基础,构造了稀布圆阵的满足多个优化约束的可行初始解.提出了一种个体元素的间接表示法,设计了一种新的交叉算子和变异算子,运用改进的实数遗传算法优化设计天线阵的阵元位置.优化约束包括阵元数约束、口径约束和最小阵元间距约束,优化目标是使阵列响应的峰值旁瓣电平最小.运用这种改进实数遗传算法可以充分利用阵元布阵的自由度,同时能减小搜索空间,提高计算效率。仿真试验证实了算法的稳健性和有效性.     

基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法北大核心CSCD

针对多约束条件下的矩形稀布阵列优化问题,提出了一种基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法。该方法首先提出一种新的最优化问题用于确定阵元坐标矩阵维数以平衡放置阵元数的自由度和阵列孔径可调整空间,并引入用于稀疏阵元的阵元状态矩阵;其次,构建自调整映射法则,对矩形阵列不同方向进行相应的映射,并对阵列短轴方向进行自调整,使得阵元位置满足最小阵元间距,避免出现不可行解;然后,通过粒子群优化算法优化阵元位置得到最优阵元坐标;最后,考虑适应度函数为单波束指向和多波束指向,对算法进行仿真验证。仿真结果发现该算法可以满足多约束条件并有效降低阵列的峰值旁瓣电平,从而提高矩形稀布阵列的性能。     

一种有阵元间距约束的稀布阵天线综合方法

提出了一种基于改进遗传算法的稀布阵综合新方法,用于优化设计有最小阵元间距约束的稀布线阵.该方法利用个体的实值编码提高了遗传算法的优化效率,通过设计遗传操作预处理和后处理,并采用一种广义的交叉算子和变异算子,有效地避免了基因重组和变异时出现不可行解.在给定阵列孔径和阵元数的条件下,高效地实现了任意最小阵元间距约束下抑制稀布线阵峰值旁瓣电平的稀布直线阵列综合.给出了应用该方法的具体步骤,并通过仿真实验证实了该方法的有效性和稳健性.     

非均匀线天线阵优化布阵研究

针对有阵元数、孔径和最小阵元间距约束的稀布直线阵列综合问题,提出了一种基于修正遗传算法(MGA)的综合方法.该方法采用真值编码,个体的描述方式可使搜索空间减小,通过设计用于处理约束的矩阵变换和广义的交叉算子和变异算子,有效地避免了基因重组和变异时出现不可行解.在约束阵列孔径和阵元数的条件下,高效地实现了任意最小阵元间距约束下抑制峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布阵综合.文中给出了修正遗传算法的流程,该算法的有效性和鲁棒性在稀布阵列综合的仿真实验中得到了验证.     

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。     

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.     

稀布同心圆环阵列的半径优化方法

针对有阵列孔径阵元总数和最小阵元间距约束的稀布同心圆环阵列综合问题, 提出了一种基于修正遗传算法(Modified real Genetic Algorithm, MGA)的半径优化方法.通过约束同一圆环上阵元间距相等, 利用MGA优化圆环的半径, 获得最小的峰值旁瓣电平.该方法不仅降低了优化的计算量和模型的复杂性, 而且还有效地改善了阵列的旁瓣性能.仿真结果证明了该方法的有效性和鲁棒性.     

一种基于稀布降维处理的高分辨测向方法

针对阵元数一定时大型面阵均匀布阵易产生分辨力与模糊的矛盾问题,提出了一种基于稀布降维的波达方向高分辨估计方法。该方法极大的降低了运算量,同时保持了高分辨的测向精度,较大的改善了角度分嘉串率,计算机仿真证明了该方法的有效性和可行性。     

基于粒子群算法的非均匀稀布阵列综合

给出了一种基于粒子群算法的非均匀稀布阵列综合方法,设计有最小阵元间距约束的稀布阵,通过加入间距约束向量改进了适应度算法,不仅减小了布阵空间,而且消除了优化过程中的不合格个体。在给定阵列孔径和阵元数的条件下,实现了最小阵元间距约束下抑制栅瓣,降低旁瓣电平的阵列综合。通过仿真实例,验证了此方法的高效可行性。     

共享孔径同心圆阵稀疏交错优化布阵方法

同心圆阵列天线具有波束对称、360°方位角扫描、抗干扰能力强等优点，被广泛应用于星载、机载、舰载雷达及飞机声呐等领域。在天线孔径有限的情况下，如何进一步提高同心圆阵的孔径利用率，通过孔径的空分复用，设计出子阵稀疏交错分布的多功能同心圆阵列天线，具有较大的研究价值。利用均匀同心圆阵列天线激励与方向图函数存在二维傅里叶-贝塞尔变换关系，基于二维三次插值和密度加权，提出了一种同心圆阵稀疏交错优化布阵的方法。该方法通过对均匀同心圆阵列天线方向图采样值的频谱能量进行分析，采用三次插值的方法，实现了同心圆天线阵列方向图函数到同心圆阵元激励能量的映射转换；基于密度加权的原理，对排序后归一化阵元激励的奇偶交错选取，使得稀疏交错子阵方向图频谱能量均分匹配，实现了同心圆阵的稀疏交错优化布阵设计。仿真结果表明，该方法得到的交错子阵天线具有峰值旁瓣电平低、主瓣宽度窄且方向图性能近似程度高的优点，有效解决了同心圆阵列天线稀疏交错优化布阵的设计难题，实现了两子阵交错的共享孔径多功能同心圆阵列天线设计。     

0-1规划的稀布同心圆阵方法研究

提出了一种基于0-1规划的稀布同心圆阵设计方法.将差分进化算法应用于0-1规划中,截取通过同心圆阵面主波束的多个切面,以切面内远场辐射方向图的副瓣电平、波束宽度和阵列单元数量为目标,降低相控阵成本.文中对一个9环和一个10环同心圆阵进行了仿真计算分析,证实了方法的有效性.使用该方法计算后,9环同心圆阵单元数量由原来的279个减少为161个,副瓣电平由原来的-17.4 dB降低为-20.8 dB,半功率波束宽度增大了0.22°.10环同心圆阵单元数量由原来的341个减少为190个,副瓣电平由原来的-17.4 dB降低为-23.9 dB,半功率波束宽度增大了0.79°.     

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。     

基于粒子群优化的宽带同心圆环阵型优化方法

同心圆环传声器阵列广泛应用于声成像阵列系统,能有效地抑制干扰并确定声源位置。在限定阵元数量、阵列最大孔径和最小阵元间距等条件下,提出了一种利用粒子群算法设计宽带低旁瓣同心圆环传声器阵列的方法。该方法通过构造一个反映宽带信号在扫描区域内旁瓣水平的适应度函数,以圆环半径和阵元偏转角作为联合优化参数,基于粒子群优化算法实现了阵型的快速优化求解。仿真实验表明,该方法获得的优化阵型在扫描范围内的整体旁瓣水平低于以最高旁瓣级为适应度函数得到的最优阵型,也低于仅优化圆环半径获得的最优阵型,这说明了该优化方法的可行性和有效性。     

基于混合变异差分进化算法的均匀面阵稀疏优化

差分进化算法(DE)已被广泛应用于解决稀疏面阵优化问题,针对DE 算法早熟、全局搜索能力差、容易陷于局部最优的问题,提出一种混合变异差分进化算法,通过加入概率因子来平衡算法收敛速度与全局搜索能力,以阵列孔径、阵元数量以及阵元间距为约束条件,将算法中的实数编码转化为二进制编码,以方向图平面峰值旁瓣电平之和最低为目标函数,通过优化后得到的阵元分布,得到稀疏优化阵列的三维方向图。仿真结果表明:该方法在满足约束条件的同时,能够避免算法早熟得到较优的目标函数值,概率因子为算法提供了额外的自由度。     

基于和声搜索的稀布线阵旁瓣电平优化*

采用和声搜索算法研究了带约束条件的稀布线阵峰值旁瓣优化问题.探讨了稀布阵综合中的天线口径、阵元数目以及峰值旁瓣的关系,并拟合了三者的数学模型.仿真结果表明,与现有优化算法相比,改进的和声搜索算法具有更快的收敛速度;在峰值旁瓣优化中,不同阵元数目可获得最佳的天线口径;而在固定天线口径条件下,少量的阵元可获得更佳的峰值旁瓣.天线口径、阵元数目以及峰值旁瓣的相互关系可为稀布线阵的优化设计提供参考和借鉴.     

平面六边形稀疏阵列天线的优化

针对标准的差分进化算法只能处理连续空间的优化问题,提出了一种基于取整策略的差分进化算法。该方法只需要对优化变量进行四舍五入取整,就能够把标准差分进化算法用于稀疏阵列天线方向图优化。将取整策略的差分进化算法应用到六边形平面稀疏天线阵的布阵设计。为了计算六边形阵列天线的方向图,提出在口径中添加虚拟单元的计算模型,把六边形阵列转化为可以实现二维快速傅里叶变换的矩形阵列。以改善阵列峰值副瓣电平为目的进行仿真试验,结果表明,优化后的稀疏天线阵峰值旁瓣电平与采用遗传算法相比改善了4.5~5.1 dB,且具有计算速度快、稳定性好的优点。     

基于径向基神经网络的波束优化方法

针对不规则结构阵列的波束图容易出现旁瓣升高的问题,该文提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的波束设计方法。该方法根据Olen波束形成中阵元位置和阵列加权向量之间的非线性关系,利用径向基神经网络输入和输出之间的非线性映射特性,以任意结构阵列的实际阵元位置为基准,构造带有误差的阵元位置样本集。之后利用Olen法计算阵列加权向量并进行波束形成,当波束图满足设计要求时,记录对应的位置和阵列加权向量作为径向基神经网络训练数据的输入样本和输出样本,并使用训练后的网络得到实际阵列的加权向量。最后,对直线阵、弧形阵、随机环形阵进行了波束优化设计,结果这几种阵形的波束都可以满足设计要求,证明了所提方法的有效性。