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。     

多约束天线阵列遗传优化中的初始群体构造方法

针对运用遗传算法进行圆形口径的平面稀布天线阵列的优化设计,提出了一种有效的初始群体构造方法,它能满足多个实际工程设计的约束条件.由此方法构造的初始可行解可作为遗传算法的个体,从而组建初始群体,它为多约束遗传优化算法的运用提供了可行性.该方法的正确性和有效性也得以认证.     

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.     

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。

     

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.     

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.     

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.     

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。     

矩形平面阵列天线旁瓣电平优化的遗传算法

本文运用遗传算法对不等幅不等距型平面阵列的最大相对旁瓣电平进行了优化,通过提出新的自适应变异算子改进了算子的收敛性能,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。     

阵列天线的遗传优化

非均匀稀布阵通常具有较高的旁瓣,为降低旁瓣,本文对传统遗传算法进行了改进并用于阵元位置的优化,对于一个孔径为５０λ,由２５个阵元组成的阵列天线,本文获得了比已有文献更低的旁瓣。     

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.     

基片集成波导缝隙稀疏阵天线的设计

提出并分析了两类基于基片集成波导(Substrate Integrated Waveguide,SIW)的缝隙稀疏阵列天线.减少缝隙单元的数目,对于(基片集成)波导缝隙阵列天线具有重要的意义,可以简化设计、展宽带宽、降低加工工艺要求等.阵列天线稀疏化明显降低了缝隙单元间的互耦,使得低副瓣天线的设计更容易.全波仿真结果有效验证了设计的正确性和有效性.     

Application of a modified AEP method for calculation and synthesis of large-scale arrays

The standard active element pattern (AEP) method is presented to predict the radiation from large-scale arrays, in which the AEPs of large array are approximated by those of a small array. However, this method needs to compute and store each AEP of the small array. To avoid this fussy process, a novel AEP method is derived, which simply formulates the radiation field of the large array with that of two small arrays. Furthermore, using the AEP method to evaluate the fitness function of genetic algorithm, a low sidelobe level linear array of 16 aperture-coupled microstrip antennas is designed by optimisation of the element excitations. Numerical results show that the modified AEP method has the same accuracy as the Ansoft HFSS simulation while saving 71% computational cost compared to the standard AEP method.