【摘要】：不同于傳統(tǒng)的大規(guī)模陣列天線,分布式陣列天線是由多個(gè)子陣列構(gòu)成并相互合作的,因此存在著高機(jī)動(dòng)性以及高靈活性、制造復(fù)雜度低以及維護(hù)成本低和擴(kuò)展性好以及高可靠性等優(yōu)點(diǎn)。但同時(shí)分布式陣列天線也存在著峰值旁瓣電平過高的缺陷,由此帶來天線系統(tǒng)在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)存在較大的誤差,所以對(duì)低峰值旁瓣電平的陣列方向圖綜合的研究有重要的意義。陣列方向圖作為陣列天線的一個(gè)重要的性質(zhì)。針對(duì)分布式陣列天線存在的峰值旁瓣電平過高的問題,本文通過以多個(gè)相同結(jié)構(gòu)的子陣列構(gòu)成的分布式陣列為例,通過對(duì)子陣列的位置進(jìn)行優(yōu)化,使得分布式陣列的峰值旁瓣電平降低。本文主要工作和創(chuàng)新如下:(1)本文針對(duì)分布式陣列天線峰值旁瓣電平過高的問題,首先研究了遺傳算法,并將其應(yīng)用到分布式陣列天線的子陣列位置優(yōu)化問題中。然后根據(jù)仿真結(jié)果指出傳統(tǒng)的遺傳算法存在的不足與缺陷,提出了相應(yīng)的改進(jìn)的遺傳算法,重點(diǎn)對(duì)算法中交叉和變異兩個(gè)操作提出改進(jìn)措施。在進(jìn)行交叉操作之前,首先進(jìn)行相似度檢測(cè),避免了“近親繁殖”。在變異操作過程中,采用“自適應(yīng)”的想法,根據(jù)種群的適應(yīng)度,對(duì)變異概率的取值進(jìn)行更改。通過仿真實(shí)驗(yàn),1、通過使用遺傳算法以及改進(jìn)的遺傳算法對(duì)子陣列位置進(jìn)行優(yōu)化后的分布式陣列天線,相比于相鄰子陣列距離相等的分布式陣列天線,有更低的峰值旁瓣電平。2、改進(jìn)的遺傳算法相比于傳統(tǒng)的遺傳算法,具有更快的收斂速度和更高的全局搜索能力。(2)相比于遺傳算法以及改進(jìn)的遺傳算法存在的缺點(diǎn),差分進(jìn)化算法存在著收斂效率高、全局搜索性能強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),故本文提出使用差分進(jìn)化算法對(duì)分布式陣列天線的子陣列位置進(jìn)行優(yōu)化,使得分布式陣列的峰值旁瓣電平有所下降。同時(shí)針對(duì)差分進(jìn)化算法存在的缺陷,提出了改進(jìn)的差分進(jìn)化算法,重點(diǎn)是對(duì)變異、交叉和選擇三個(gè)操作提出相應(yīng)的改進(jìn)措施。為了提升算法的收斂效率以及加強(qiáng)全局搜索能力,在改進(jìn)的差分進(jìn)化算法的變異部分采用兩種不同差分進(jìn)化策略相結(jié)合的方法。在交叉操作部分,采用自適應(yīng)的思路,以當(dāng)前種群適應(yīng)度值的狀況為依據(jù),對(duì)交叉概率的取值進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整。對(duì)于選擇操作的改進(jìn)方式,不僅僅是將適應(yīng)度值高的個(gè)體保留至下一代種群,而是使適應(yīng)度值低的個(gè)體也有概率的可以得到保留,使得種群中個(gè)體的多樣性得到了提升。通過仿真實(shí)驗(yàn),1、通過使用差分進(jìn)化算法以及改進(jìn)的差分進(jìn)化算法對(duì)子陣列位置進(jìn)行優(yōu)化后的分布式陣列天線,都使得峰值旁瓣電平得到了下降。2、在本文使用的四種算法,改進(jìn)的差分進(jìn)化算法有更高的收斂效率以及更卓越的全局搜索能力。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN820.15

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本文編號(hào)：2597347