本文選題：稀布陣列　切入點(diǎn)：凸優(yōu)化　出處：《數(shù)據(jù)采集與處理》2017年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：為了降低稀布陣列的峰值旁瓣電平并抑制稀布陣列的柵瓣,提出了一種多目標(biāo)粒子群與凸優(yōu)化相結(jié)合的方向圖綜合算法。該算法將多目標(biāo)粒子群優(yōu)化(Multi-objective particles swarm optimization,MOPSO)作為全局搜索器,凸優(yōu)化算法作為局部搜索器來(lái)搜索最優(yōu)解,優(yōu)化的變量不僅是陣元的權(quán)值,而且還加入了陣元位置這一參數(shù),從而能夠提供更多的自由度來(lái)控制稀布陣列的性能。基于30陣元的稀布圓形陣列的仿真結(jié)果表明:與單純使用MOPSO算法相比,本文提出的用MOPSO算法優(yōu)化陣元位置,凸優(yōu)化算法優(yōu)化陣元權(quán)值的聯(lián)合優(yōu)化算法,得到的柵瓣和峰值旁瓣電平都小于-19.3dB。
[Abstract]:In order to reduce the peak sidelobe level of the sparse array and suppress the gate lobe of the sparse array, a pattern synthesis algorithm combining multi-objective particle swarm optimization and convex optimization is proposed. The algorithm uses multi-objective particles swarm optimization as a global searcher. The convex optimization algorithm is used as a local searcher to search the optimal solution. The optimized variable is not only the weight of the array element, but also the parameter of the position of the array element. The simulation results of the distributed circular array based on 30 array elements show that the proposed MOPSO algorithm is used to optimize the position of the array elements compared with the simple use of MOPSO algorithm. Convex optimization algorithm is used to optimize the weights of array elements. The gate lobe and the peak sidelobe level are less than -19.3dB.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61371170)資助項(xiàng)目 南京航空航天大學(xué)研究生創(chuàng)新基地(實(shí)驗(yàn)室)開(kāi)放基金(kfjj20150403,kfjj20160404)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 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(NJ20140010)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TN820;TP18

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本文編號(hào)：1625564