本文關(guān)鍵詞：基于約束差分進(jìn)化的陣列置零　出處：《微波學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： ε自適應(yīng)約束差分進(jìn)化 陣列置零 期望方向增益

【摘要】：陣列置零的同時(shí),陣列的旁瓣電平升高、主瓣增益降低甚至陣列指向都會發(fā)生改變,導(dǎo)致陣列性能降低。針對陣列置零時(shí)陣列性能降低問題,提出一種約束優(yōu)化模型。在約束優(yōu)化模型中不僅設(shè)置了零陷深度約束和近旁瓣電平約束,還設(shè)置了陣列期望方向增益約束及陣列指向約束。在滿足約束條件下,使得陣列旁瓣電平最低。并且針對標(biāo)準(zhǔn)約束差分進(jìn)化算法收斂慢,采用自適應(yīng)約束差分進(jìn)化(ε-SADE)算法,該算法采用多種變異方式相結(jié)合、自適應(yīng)地調(diào)節(jié)交叉概率和縮放因子。運(yùn)用自適應(yīng)約束差分進(jìn)化分別通過調(diào)節(jié)陣元相位和陣列功率一定時(shí)的陣元權(quán)值求解這個(gè)約束優(yōu)化問題,仿真結(jié)果表明提出的方法實(shí)現(xiàn)了需求的目標(biāo)方向圖,利用自適應(yīng)約束差分進(jìn)化算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)陣列置零是有效可行的。
[Abstract]:While the array is zero, the sidelobe level of the array increases, the main lobe gain decreases and even the array direction changes, which results in the array performance degradation. A constraint optimization model is proposed, in which not only the depth constraints and sidelobe constraints are set, but also the desired directional gain constraints and the array direction constraints are set. In order to reduce the sidelobe level of the array, the adaptive constrained differential evolution (蔚 -SADE) algorithm is used to solve the problem of slow convergence of the standard constrained differential evolution algorithm, which combines multiple mutation methods. The crossover probability and scaling factor are adjusted adaptively. Adaptive constrained differential evolution is used to solve the constrained optimization problem by adjusting the element weight when the phase and power of the array are fixed respectively. The simulation results show that the proposed method realizes the target pattern of the requirement, and the adaptive constrained differential evolution algorithm is effective and feasible to optimize the array zeroing.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：航空基金(20142053025)
【分類號】：TN820;TP18
【正文快照】： 引言陣列天線廣泛應(yīng)用于雷達(dá)、通信、射電天文等眾多領(lǐng)域[1]。陣列置零是一種常見的陣列綜合問題,但是在調(diào)節(jié)陣元權(quán)值實(shí)現(xiàn)陣列置零的同時(shí),會改變陣列方向圖,導(dǎo)致陣列旁瓣升高,陣列增益降低等�，F(xiàn)有的大部分研究[2-4]將旁瓣、零陷、近旁瓣等多個(gè)目標(biāo),用加權(quán)求和方式組成適應(yīng)度

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本文編號：1437455