本文選題：相控陣 + 子陣劃分　； 參考：《信號(hào)處理》2017年08期

【摘要】：為了降低硬件成本和系統(tǒng)的復(fù)雜度,子陣劃分對(duì)于大型的相控陣?yán)走_(dá)來(lái)說(shuō)是必要的。傳統(tǒng)的子陣劃分方法主要針對(duì)信號(hào)處理的單一性能指標(biāo)優(yōu)化。針對(duì)多項(xiàng)指標(biāo)優(yōu)化的問(wèn)題,本文提出了一種基于粒子群算法的子陣劃分結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法,相對(duì)于傳統(tǒng)的方法能夠同時(shí)優(yōu)化多項(xiàng)性能指標(biāo),提高信號(hào)處理的性能。通過(guò)對(duì)線(xiàn)性陣列的劃分做仿真,展示了粒子群算法對(duì)子陣級(jí)波束形成多項(xiàng)性能指標(biāo)的提高。
[Abstract]:In order to reduce hardware cost and system complexity, subarray partitioning is necessary for large phased array radar. The traditional subarray partition method is mainly aimed at the single performance index optimization of signal processing. In order to solve the problem of multi-index optimization, a sub-matrix partition structure optimization algorithm based on particle swarm optimization (PSO) is proposed in this paper. Compared with traditional methods, it can optimize multiple performance indexes at the same time and improve the performance of signal processing. Through the simulation of linear array partitioning, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is shown to improve the performance of sub-array beamforming.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)嵌入式實(shí)時(shí)信息處理技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃資助項(xiàng)目(B14010) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61671065,61225005,61427802)
【分類(lèi)號(hào)】：TN958.92;TP18

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10 鄧新紅;子陣級(jí)自適應(yīng)數(shù)字波束形成方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：1873216