本文關(guān)鍵詞： 共形陣列天線 多波束 多目標(biāo)粒子群算法 多目標(biāo)分解　出處：《數(shù)據(jù)采集與處理》2014年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)共形陣列天線多波束方向圖綜合問題,提出一種基于最大方向性系數(shù)方法得到初始非劣解的多目標(biāo)粒子群算法,求解滿足多個(gè)期望波束和低副瓣要求的Pareto最優(yōu)解。算法首先采用多目標(biāo)分解策略,由多個(gè)單波束最優(yōu)解的加權(quán)線性組合得到近最優(yōu)解的非劣解。然后結(jié)合該非劣解,基于粒子空間和目標(biāo)空間同時(shí)約束的局部搜尋策略,使用多目標(biāo)粒子群算法優(yōu)化多個(gè)波束,并降低副瓣。仿真結(jié)果表明,該算法有效地實(shí)現(xiàn)了衛(wèi)星共形陣列天線的多波束形成和低副瓣,且能快速得到Pareto最優(yōu)解分布。
[Abstract]:To solve the problem of multi-beam pattern synthesis of conformal array antenna, a multi-objective particle swarm optimization algorithm based on the maximum directivity coefficient method is proposed to obtain the initial noninferior solution. The Pareto optimal solution satisfying the requirements of multiple desired beams and low sidelobe is solved. Firstly, the multiobjective decomposition strategy is used to obtain the noninferior solution of the near optimal solution from the weighted linear combination of the optimal solutions of multiple single beams. Based on the local search strategy constrained by both particle space and target space, multi-objective particle swarm optimization algorithm is used to optimize multiple beams and reduce sidelobe. Simulation results show that, This algorithm effectively realizes multi-beam forming and low sidelobe of satellite conformal array antenna, and can quickly obtain the optimal solution distribution of Pareto.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;南京航空航天大學(xué)金城學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61371170)資助項(xiàng)目 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(NJ20140010)資助項(xiàng)目 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目 雷達(dá)成像與微波光子技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京航空航天大學(xué))資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN820

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2 羅p，

本文編號(hào)：1542005