基于改进黑洞算法的阵列天线方向图综合

提出一种基于改进黑洞算法的阵列天线方向图综合方法, 在可控吸收率的基础上实施后向学习机制, 增加种群多样性以避免早熟收敛.针对基本黑洞算法在局部搜索方面的不足引入爬山搜索算子, 增加个体搜索深度以提高寻优效率.将所提算法应用于稀疏天线阵和等距非均匀天线阵的方向图综合, 仿真结果验证了所提算法解决该类问题的有效性.     

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.     

基于改进QPSO算法的阵列天线方向图综合

 针对传统智能方法在方向图综合中易于早熟和局部寻优能力不足等缺陷,在基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,设计一种进行收敛停滞检测,并对粒子选择性变异的新量子粒子群算法,然后将其应用于阵列天线方向图综合.仿真结果表明,在多零点和低旁瓣约束情况下新算法均可以取得良好的优化效果,而且该算法相对于近邻粒子群算法(NPSO)和免疫克隆选择算法(ICSA)来说,在方向图综合中精度更高,速度更快,具有很好的推广能力.     

基于粒子群优化算法的阵列天线方向图综合

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO 算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景。     

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。     

基于近邻粒子群优化的阵列天线方向图综合

阵列信号处理是近40年来迅速发展的技术,方向图综合的优化是其重要的问题,粒子群优化技术通过简单的算法可以达到很好的方向图综合效果。近邻粒子群优化算法除了利用粒子本身历史最优位置与全体最优位置外,还利用邻居粒子历史最优位置更新本粒子位置,测试函数测试结果表明,这在一定程度上消除了标准粒子群算法容易收敛到局部最优值的缺点。使用这种改进算法的阵列天线的方向图综合也得到了很好的结果     

基于改进粒子群算法的天线方向图综合技术

提出一种基于改进黑洞算法的阵列天线方向图综合方法, 在可控吸收率的基础上实施后向学习机制, 增加种群多样性以避免早熟收敛.针对基本黑洞算法在局部搜索方面的不足引入爬山搜索算子, 增加个体搜索深度以提高寻优效率.将所提算法应用于稀疏天线阵和等距非均匀天线阵的方向图综合, 仿真结果验证了所提算法解决该类问题的有效性.     

二维矩形阵列天线方向图综合

在干扰入射方向,自适应天线阵方向图会产生零陷,从而实现抗干扰的功能.基于最大信噪比准则,将自适应算法应用于二维矩形天线阵方向图的综合问题,假定有大量干扰信号施加到天线阵的副瓣区,通过只对副瓣峰值电平进行控制调整加权值,得到满足设计要求的目标方向图.该算法计算量较小,收敛速度比较快,可以将阵元的方向图特性的影响考虑在内.仿真结果证实了该算法是可行的.     

天线阵列方向图的一种数值综合算法

本文提出了一种新型阵列综合算法，目标方向图迭代算法。这种算法与现有的阵列综合方法不同，它通过对目标方向图的迭代来调整实际方向图的形状，是一种纯数值的阵列综合算法。这种算法适用于任意结构阵列的方向图综合，计算效率高，可以满足实际工程的需要。作为验证，本文综合了一些具有代表性的天线阵列，给出了计算结果，并对结果进行了讨论。     

天线阵列方向图的一种数值综合算法

本文提出了一种新型阵列综合算法，目标方向图迭代算法。这种算法与现有的阵列综合方法不同，它通过对目标方向图的迭代来调整实际方向图的形状，是一种纯数值的阵列综合算法。这种算法适用于任意结构阵列的方向图综合，计算效率高，可以满足实际工程的需要。作为验证，本文综合了一些具有代表性的天线阵列，给出了计算结果，并对结果进行了讨论。     

一种阵列天线的约束最优化综合方法

为同时满足对方向性系数,阵列效率,方向图旁瓣等参数的要求,提出了一种效率和旁瓣约束下的最优方向性综合法.该方法适用于任意的阵列形式,以最大化阵列方向性系数为目标,通过对加权向量的二次约束控制了阵列效率,并采用迭代的方法满足了方向图旁瓣的要求,实现了阵列效率和旁瓣约束下的方向性系数最优化.对多种阵列在不同要求下的仿真结果以及5元圆阵列的实验结果表明了这种方法的有效性和灵活性.     

一种对任意线阵天线的主波束赋形方法

基于自适应天线阵理论,给出了一种用于任意线阵天线的主波束赋形算法.该方法通过迭代获得一组最优权值,用来减小加权赋形方向图和期望方向图在主波束上的差别,同时将旁瓣电平降低到期望值.一些算例充分说明了这种算法的有效性.该算法可以有效的控制主波束方向、宽度、形状和旁瓣电平.     

一种阵列天线方向图的数值合成新方法

给出了一种阵列天线方向图的数值合成方法，这种分析方法基于自适应天线理论，通过数值迭代运算，得到一组最佳权值，用以控制方向图的主波束方向和副瓣电平的大小。该技术的优点是它适用于任意单元构成的不均匀阵列天线情况。计算结果表明该方法有效的。     

阵列部分单元相位加权波瓣综合

从自适应信号处理的角度出发,描述了阵列天线部分单元仅相位加权波瓣综合方法,并通过计算实例验证了该方法的正确性。该方法可用在天线波瓣图中设置宽凹口以对付宽带宽角干扰,亦可用于机载雷达天线不对称波瓣赋形以抑制地海杂波等。部分单元相位加权波瓣综合方法比满阵单元相位加权波瓣综合方法更具有实现性和灵活性。     

期望主瓣响应下任意阵方向图综合方法

为实现任意阵列天线的方向图综合,特别是考虑到不同空间指向对阵列方向图的影响,提出自适应原理与凸优化理论相结合的方向图综合法.该方法首先利用自适应原理综合法得到所需阵列方向图的旁瓣特性;而后,选择零度角的方向图主瓣作为期望主瓣;最后,在该期望主瓣响应下,将阵列方向图综合问题转化为二阶锥规划问题.采用凸优化循环迭代算法,完成对非凸优化问题的求解,从而保证方向图在满足期望主瓣响应的同时,使旁瓣特性与自适应方向图综合方法得到的结果最接近.理论分析与仿真结果表明,综合后阵列方向图在不同空间指向上具有与期望主瓣一致的主瓣特性,且其旁瓣也能够很好地保持对动态干扰的抑制特性.     

单元方向图对阵列综合性能影响分析

在阵列天线综合问题中,传统方法假设各辐射单元各向同性且忽略互耦效应。工程应用中这些忽略会给计算结果带来较大的误差。本文首先建立了天线单元方向图对天线阵列性能影响的数学模型,对阵列指向精度、目标方向图赋形等问题进行了仿真对比分析。为了克服由单元方向图带来的误差,将阵中单元方向图代入优化过程中,算例表明该措施的有效性。考虑了阵列边缘单元辐射特性差异对阵列性能的影响。仿真结果表明在优化过程中考虑这些差异可以进一步提高计算精度。     

凸规化法实现多维稀疏阵的方向图综合

本文研究了利用凸规划方法综合稀疏随机阵方向图的问题,采用最大信号干扰加噪声比准则,利用附加的线性约束对旁瓣作进一步控制,将方向图设计问题分别转化为二次规划和二次锥规划形式,再用内点法求解。该方法应用于不同形式的稀疏阵列方向图综合,获得了良好的结果。     

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.     

基于方向图拓展和FFT的阵列快速综合法

基于阵列方向图自身的周期特性，将方向图近似地拓展至不可见区域，使任意间隔阵列的方向矢量成为空间正交基，以便采用快速傅利叶变换算法，并通过迭代过程中迭代目标方向图的逐次改变，最终实现了阵列方向图的快速综合。数值计算结果和计算量分析表明，和现有方法比较，算法的收敛速度获得了很大的提高。这对于大规模的阵列，其优越性更加明显。     

一种稳健的混合范数约束的波束综合算法

在阵列信号处理中为抑制噪声和干扰,一般都要求波束有比较低的旁瓣和零陷,同时,需要具有良好的稳健性。为此,提出了一种新的混合范数约束的波束综合算法。该算法运用稀疏表示方法,对波束的主瓣和旁瓣分别使用不同的范数约束,同时对波束的零点和敏感度因子进行约束,用MATLAB(Matrix Laboratory)的凸优化工具包进行求解。仿真实验表明,设计得到的波束具有更低的旁瓣和零陷,最高旁瓣电平约为-28 dB,而最低零陷深度可达-50 dB;算法求解过程简单,与现有算法相比能够容忍较大的幅相误差,具有良好的稳健性;同时,阵列效率与经典算法相比提高了8 dB左右。