降低稀布阵综合脉冲孔径雷达距离旁瓣的方法研究

稀布阵综合脉冲／孔径雷达（ＳＩＡＲ）采用多个频率信号同步发射以实现各向同性照射，文中针对该雷达由于频率间耦合而存在较大的距离旁瓣，提出脉间（或脉组）频率编码捷变的方法降低距离旁瓣；分析其机理和对杂波抑制的影响；通过计算机模拟证明了该方法的有效性。     

最佳稀布阵列的容差分析

论文讨论实际误差对加权最佳稀布阵列的几个主要性能指标(主瓣增益、波束宽度、指向、副瓣电平)的影响,并给出了几种主要误差的容限。还专门讨论了阵元失效和互耦对天线性能的影响。主要结论都有计算机结果佐证。     

稀布阵雷达信号处理系统的硬件实现

为满足稀布阵综合脉冲孔径雷达（SIAR）工程应用的需求,针对SIAR信号处理数据量很大的特点,提出了一种基于FPGA和DSP相结合的高性能信号处理硬件平台解决方案,从而实现了SIAR的实时信号处理．该硬件平台现已应用于某雷达,设计满足需求,性能稳定可靠．     

粒子群优化算法在天线方向图综合中的应用

针对目前粒子群优化算法在多零点低旁辫约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部板值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法MSPSO,在多子群、层次化的模型中采用von Neumann邻域结构,以改善收敛速度和优化精度.建立一种新的目标函数模型,对顶层和底层的子群分别采用适合其特点的适应值目标函数,平衡了算法的全局和...     

稀布阵综合脉冲孔径雷达方程及应用分析

基于常规监视雷达方程、结合稀布阵特点,修正给出了稀布阵综合脉冲孔径雷达方程推导,并分析讨论了该体制雷达的特有参数.通过对脉冲积累时间、等效功率孔径积的计算分析以及与常规雷达的探测威力对比,得出了该体制雷达具有作用距离远、探测慢速目标时脉冲积累时间长以及所需等效功率孔径积小等优点.该方程在论证和研究稀布阵综合脉冲孔径雷达探测威力方面更具有实用性,为进行该体制雷达初步设计提供了一个良好的工具.     

一种新的集群优化方法--粒子群优化算法

系统地介绍了粒子群优化算法、各种改进算法以及算法的应用情况。对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出了其在机械系统优化设计中的应用前景。     

基于模糊离散粒子群算法的非均匀阵列优化

首次将模糊离散粒子群算法应用到稀疏阵列天线阵元位置优化上,以得到低的副瓣电平。与遗传算法等进化算法相比,模糊离散粒子群算法有参数少、易于执行的优点。为了尽量避免算法陷入局部最优,在优化中引入了混沌过程;同时用罚函数方法进行了主瓣约束。对于线性阵列的仿真结果表明,该方法能很好地处理离散问题。     

一种速度更快的粒子群优化算法

由于标准粒子群算法(SPSO)存在后期搜索效率太低的问题,提出了一种速度更快的粒子群优化算法(FPSO).FPSO保留了SPSO前期的全局搜索能力,但改变了SPSO算法后期的搜索策略,使其迭代次数随当前适应度值的变化而自适应改变,从而提高了SPSO算法后期的计算效率.通过实验对FPSO算法中适应度函数的设计进行了讨论,并分析了FPSO算法的应用前景.仿真结果表明,FPSO算法在单峰、多峰和带约束条件的测试函数中都有良好的效果.     

粒子群算法在阵列天线方向图综合中的应用

针对目前粒子群优化算法在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部极值的问题,融合混沌优化算法和粒子群优化算法的优点,提出了一种新的混合优化算法.当种群进化停滞时,新算法在种群最优位置的邻域内进行混沌搜索以寻找更优解,其混沌搜索范围可自适应地调整.新的种群最优位置在更新其每一维分量时,选取不同的粒子作为学习对象,提高了粒子的多样性.将此算法应用于阵列天线方向图综合中,能有效地生成多零陷,并抑制旁瓣.     

Optimization algorithm for ultra-sparse arrays in regional energy focusing

The setting of ultra-sparse arrays is one of key factors for the performance of regional energy focusing.This paper focuses on one of its typical applications:Precision Electronic Warfare by UAV,and proposes an optimization algorithm for ultra-sparse arrays to maximize the performance of regional energy focusing.First,we establish the joint optimization model of the interference waveform and the positions of elements.Second,particle swarm optimization (PSO) is adopted to iterate the positions of elements.Then,the target value of the subproblem is solved for the fitness criterion,as the current array is known in each step of the iteration.Finally,we get the optimal solution of the interference waveform and the ultra-sparse array by this method.Numerical results indicate that the algorithm can optimize the array effectively,and improve the indicators of regional energy focusing obviously.Whether the localization errors of elements exist or not,the algorithm provides a better performance than existing algorithms which only design the interference waveform.     

非均匀间隔稀布阵列的旁瓣电平限制

导出了任意直线阵的平均旁瓣电平与方向性和半功率波束宽度之间的简单近似关系,进而得到了非均匀间隔稀布阵列的峰值旁瓣电平下限的估计公式。     

利用PSO同时优化阵列天线的辐射和散射特性

类似于辐射方向图乘积定理,推导出直线阵列天线的雷达散射截面(RCS)可分解为单元因子与散射阵因子之积．相比以往仅优化阵列天线辐射特性的工作,可基于此公式运用粒子群优化算法(PSO),通过调整阵元间距来同时优化其辐射和散射特性．仿真结果表明,优化后的辐射方向图峰值副瓣电平降低,单站RCS的栅瓣得到了有效抑制,使其在绝大部分入射角处于低散射状态,从而证明了该方法能同时优化阵列天线的辐射和散射特性．     

混沌映射的粒子群优化方法

为提高粒子群优化的求解性能,在分析了粒子群优化原理的基础上,给出了两种混沌映射的映射规则．构建了基于Logistic映射的混沌粒子群优化方法以及基于Lozi's映射的混沌粒子群优化方法,并给出了两类约束条件的处理方法．采用基于Logistic映射的混沌粒子群优化方法和基于Lozi's映射的混沌粒子群优化方法以及标准粒子群优化方法分别对benchmark有约束优化实例进行求解．对各种方法获得的最优解、成功率指标、平均有效迭代数、迭代占用时间等方面作对比,结果表明: 采用基于Lozi's射映的混沌粒子群优化方法具有求解精度高、优化效率高等优点．     

水系统优化的粒子群算法分析

针对水系统集成优化问题,采用4种粒子群算法进行求解,并对算法进行了改进。通过算例分析了粒子群算法用于水系统优化时的计算特性。研究表明:在水系统集成优化时,基于混沌局部搜索的粒子群算法较适于该问题的计算。     

非完整运动规划的粒子群优化算法

讨论了粒子群优化和非完整运动规划问题。首先对粒子群优化算法的性能进行了分析，发现当搜索空间的维数较高时，粒子群将收敛到子空间的一个局部最优点，而该点并不是整个搜索空间的局部最优点。通过引入变异算子，则可以改进粒子群优化算法的性能。在此基础上，提出了一种求解非完整运动规划问题的带变异算子的粒子群优化算法。仿真结果表明，对于30维的球形函数，无变异操作的粒子群优化算法不能得到问题的最优解，而最优解可以非常容易地由带变异操作的粒子群优化算法得到。对独轮移动机器人非完整运动规划问题进行了仿真。结果表明，粒子群优化算法比牛顿法更有效。     

Layout problem of multi-component systems arising for improving maintainability

To improve the mainlainability design efficiency and quality, a layout optimization method for maintainability of multi-component systems was proposed. The impact of the component layout design on system maintainability was analyzed, and the layout problem for maintainability was presented. It was formulated as an optimization problem, where maintainability, layout space and distance requirement were formulated as objective functions. A multi-objective particle swarm optimization algorithm, in which the constrained-domination relationship and the update strategy of the global best were simply modified, was then used to obtain Pareto optimal solutions for the maintainability layout design problem. Finally, application in oxygen generation system of a spacecraft was studied in detail to illustrate the effectiveness and usefulness of the proposed method. The results show that the concurrent maintainability design can be carried out during the layout design process by solving the layout optimization problem for maintainability.     

Chaos quantum particle swarm optimization for reactive power optimization considering voltage stability

The reactive power optimization considering voltage stability is an effective method to improve voltage stablity margin and decrease network losses,but it is a complex combinatorial optimization problem involving nonlinear functions having multiple local minima and nonlinear and discontinuous constraints. To deal with the problem,quantum particle swarm optimization (QPSO) is firstly introduced in this paper,and according to QPSO,chaotic quantum particle swarm optimization (CQPSO) is presented,which makes use of the randomness,regularity and ergodicity of chaotic variables to improve the quantum particle swarm optimization algorithm. When the swarm is trapped in local minima,a smaller searching space chaos optimization is used to guide the swarm jumping out the local minima. So it can avoid the premature phenomenon and to trap in a local minima of QPSO. The feasibility and efficiency of the proposed algorithm are verified by the results of calculation and simulation for IEEE 14-buses and IEEE 30-buses systems.     

改进布谷鸟算法用于阵列天线方向图优化

针对目前群智能优化及进化计算算法在解决直线形阵列天线辐射方向图的旁瓣电平抑制和零陷控制问题时易出现求解精度不高及收敛速度较慢的问题,提出了一种基于扩散变异策略的布谷鸟搜索算法。该算法首先利用聚集扩散策略来提高算法的全局搜索性能,然后引入遗传算法中的基因突变策略,用以提高种群的多样性,进而提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,所提算法在抑制直线形阵列天线方向图的旁瓣电平和控制零陷方面与萤火虫算法、粒子群算法、传统布谷鸟搜索算法、金斑蝶优化算法和蚯蚓优化算法相比,具有更快的收敛速度和更高的求解精度。