【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子陣列構(gòu)成并相互合作的,因此存在著高機動性以及高靈活性、制造復(fù)雜度低以及維護成本低和擴展性好以及高可靠性等優(yōu)點。但同時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)在進行參數(shù)估計時存在較大的誤差,所以對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重要的性質(zhì)。針對分布式陣列天線存在的峰值旁瓣電平過高的問題,本文通過以多個相同結(jié)構(gòu)的子陣列構(gòu)成的分布式陣列為例,通過對子陣列的位置進行優(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)的改進的遺傳算法,重點對算法中交叉和變異兩個操作提出改進措施。在進行交叉操作之前,首先進行相似度檢測,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,對變異概率的取值進行更改。通過仿真實驗,1、通過使用遺傳算法以及改進的遺傳算法對子陣列位置進行優(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的遺傳算法存在的缺點,差分進化算法存在著收斂效率高、全局搜索性能強的優(yōu)點,故本文提出使用差分進化算法對分布式陣列天線的子陣列位置進行優(yōu)化,使得分布式陣列的峰值旁瓣電平有所下降。同時針對差分進化算法存在的缺陷,提出了改進的差分進化算法,重點是對變異、交叉和選擇三個操作提出相應(yīng)的改進措施。為了提升算法的收斂效率以及加強全局搜索能力,在改進的差分進化算法的變異部分采用兩種不同差分進化策略相結(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),對交叉概率的取值進行動態(tài)的調(diào)整。對于選擇操作的改進方式,不僅僅是將適應(yīng)度值高的個體保留至下一代種群,而是使適應(yīng)度值低的個體也有概率的可以得到保留,使得種群中個體的多樣性得到了提升。通過仿真實驗,1、通過使用差分進化算法以及改進的差分進化算法對子陣列位置進行優(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,改進的差分進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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN820.15

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本文編號：2597347