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基于改进差分进化算法的圆阵稀布方法

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基于改进差分进化算法的圆阵稀布方法基于改进差分进化算法的圆阵稀布方法 第 31 卷 第 3 期Vol . 31 No . 3 系统工程与电子技术 2009 年 3 月Mar . 2009 Syst e ms Engi neeri ng and Elect ro nics () 文章编号 : 10012506 X 20090320497203 基于改进差分进化算法的圆阵稀布方法 包子阳 , 陈客松 , 何子述 , 韩春林 () 电子科技大学电子工程学院 , 四川 成都 610054 摘 要 : 针对稀布圆形阵列的天线单元 ,使旁瓣电平尽量降低的...

基于改进差分进化算法的圆阵稀布方法
基于改进差分进化算法的圆阵稀布 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 第 31 卷 第 3 期Vol . 31 No . 3 系统工程与电子技术 2009 年 3 月Mar . 2009 Syst e ms Engi neeri ng and Elect ro nics () 文章编号 : 10012506 X 20090320497203 基于改进差分进化算法的圆阵稀布方法 包子阳 , 陈客松 , 何子述 , 韩春林 () 电子科技大学电子工程学院 , 四川 成都 610054 摘 要 : 针对稀布圆形阵列的天线单元 ,使旁瓣电平尽量降低的问 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ,应用改进的差分进化算法 ,取角度差值为个体元素 ,进行阵列孔径 、单元个数 、最小间隔一定的稀布优化排列 ,减小了差分进化算法的搜索空间 ,提高了 搜索效率 。仿真结果表明 :该方法可有效地提高收敛速度 、降低圆阵的旁瓣电平 。 关键词 : 雷达工程 ; 稀布圆形阵列 ; 改进差分进化算法 ; 旁瓣电平 中图分类号 : TN 820文献 标志 禁止坐卧标志下载饮用水保护区标志下载桥隧标志图下载上坡路安全标志下载地理标志专用标志下载 码 : A Sparse c ircular arrays met hod ba sed on modif ied D E algorit hm B A O Zi2ya ng , C H EN Ke2so ng , H E Zi2sh u , H A N Ch un2li n ( )Col l. of Elect ronic En g i nee ri n g , U ni v . o f Elect ronic S ci ence an d Tec hnol og y of Chi na , Chen g d u 610054 , Chi na Abstract : Circular a r rays a re widel y u sed beca use of t heir p at t er n cha ract eri stic s , but t heir sidelo be level s a re high co mp a red wit h t he mai nlo be level s. Ai mmi ng at t he p ro ble m of raref yi ng circular a r rays a nt e nna mo d2 ule s to mi ni mize sidelo be level s a s much a s po ssi ble a nd t a ki ng t he a ngle subt ractio n a s t he i ndividual ele me nt , t hi s p ap er ca r rie s o n a r ra ngi ng t he cert ai n a r rays size , t he cert ai n nu mber of ar rays ele ment a nd t he cert ai n mi ni2 mu m ele ment sp aci ng sp ar se op ti mizatio n a r rays by usi ng a mo dified diff ere ntial evol utio n al go rit h m , w hich re2 duce s sea rch regio n a nd enha nce s sea rch efficie ncy . The si mulatio n re sult s sho w t hat t he met ho d may enha nce t he co nver ge nce rat e a nd reduce t he circula r ar rays sidelo be level s eff ectivel y. Key words : radar engineering ; spar se circular array ; modified differential evol ution algorit hm ; sidelobe level 算法编码烦琐 、实现复杂的欠缺 ,可有效地解决复杂优化问0 引言[ 428 ] 题。本文采用改进的差分进化算法 , 进行圆形阵列尺 寸 、单元个数 、最小间隔一定的稀布优化排列 ,取得了较好 一般情况下 ,由单个辐射器构成的天线就可以完成发的结果 。 射和接收电磁波的任务 。但在一些特殊应用中 ,往往要求 天线具有强大的方向性和很高的增益 ,有时还要求天线波 瓣可以扫描 ,并具有一定的形状等 ,这时就需要使用多个辐 1 优化模型射器 ,并按一定方式排列 。如果各个天线单元排列成一个 λλ考虑一圆形阵列半径 R = m ?, m 为一常数 ,为波 圆环 ,就称之为圆阵 。圆阵不仅可以提供 360?的方位角 ,而 ( ) 长 , 由 N 个间距不同的天线元组成 , d为第 i i ?N 个单元 i 且可以通过循环移动阵列激励 ,简单而灵活的操纵波束的 ( θ) 的方位角 , 波束指向为<,, 则其方向图 函数 excel方差函数excelsd函数已知函数     2 f x m x mx m      2 1 4 2拉格朗日函数pdf函数公式下载 可表示为0 0 方位 ,在俯仰方向上也有一个理想的方向特性。同时 ,圆结 构的对称性使其波束形状和天线增益等性能基本维持 ,并 N - 1 π 2[ 1 ] λ jθ( ) θ( ) R [ sinco s <- d- sinco s <- d] 大体上保持互耦平衡。 i 0 0 i ( )A e= 1 θ)i ( F<, ?i = 0 由于圆阵所具有的这些优势 ,使其正得到日益广泛的 ( ) 式中 , A i 为第 i i ?N 个单元权重的幅值 , < 是起始于 x 轴应用 ,但是圆阵方向图却具有相对主瓣较高的旁瓣电平 。 θ正方向的方位角 ,是起始于 z 轴正方向的俯仰角 , 只考虑 文献[ 1 ]中采用有向阵元来降低其旁瓣电平 ,但同时也降低 θθ圆形阵列所在平面的方向图 , 此时== 90?,则阵列方向 0 了天线的增益 。近年来利用稀布阵列单元来降低旁瓣电平 [ 1 ][ 224 ] 图函数为 的方法成为研究热点, 但针对圆形阵列上的研究还较 少 ;差分进化算法是一种新兴的进化计算技术 ,弥补了遗传 N - 1 π 2λ ( ) ( ) jR [ co s <- d- co s <- d] i 0 i )( )( 2 F< = A ei ?i = 0 [ 9 ] 方向图最大相对旁瓣电平 M S L L 的计算公式为 收稿日期 :2007212222 ; 修回日期 :2008206204 。 ( )基金项目 :国家自然科学基金资助课题60702070 ( ) 作者简介 :包子阳19832,男 ,硕士研究生 ,主要研究方向为稀布阵列 ,共形阵列优化。E2mail :ziya ng829 @ue st c . edu . cn 系统工程与电子技术 第 31 卷? 498 ? ( ) F < ( ) ( )= ma x { F<} 3 MS L L = ma x dB CR j i , G+1 群 , 每个个体表示为 ( )且 j ? rnbr i )( 12 i = 1 , 2 , , N P ; j = 1 , 2 , , N ( ) ( ))( xi = 1 , 2 , , N P7 式中 , ra nd bj表示产生[ 0 , 1 ]之间随机数发生器的第 j 个i , G ( ) 表示一个随机选择的序列 , 用, N ; rnbr i?1 , 2 , 估计值 式中 , i 为个体在种群中的序列 , G 为进化代数 , N P 为种群 规模 , 在最小化过程中 N P 保持不变 。它来确保 u至少从 v获得一个参数; CR 表示交叉算i , G + 1 i , G + 1 第 3 期包子阳等 :基于改进差分进化算法的圆阵稀布方法? 499 ? 子 , 取值范围一般为[ 0 , 1 ] 。 3 仿真 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 步骤 4 边界条件的处理 λ( 设一圆形阵列半径 R = 2, 令其波束指向为 200?, 经过变异处理 , 新生成的元素参数值可能会超出边界 ) θθλ90?,== 90?,对其进行相邻两单元间距离约为/ 2 的 0 均范围 , 因此需进行边界条件的处理 , 将不符合边界约束的元 匀排列 , 可得所需单元数为 24 , 此时阵列方向图如图 2 所 素参数值用在可行域中随机产生的参数值代替 。 示 , 最大旁瓣电平 M S L L = - 5 . 964 1 dB 。 对其进行单元 即 :若 u< 0?或 u> 360?- N d, 那么ji , G + 1 j i , G + 1 c 数 N = 16 , 相邻两单元方位角差值不小 ( u) j i , G+1 N d = ra nd [ 0 , 1 ] ?360?-c ( ) λ于 d= 14 . 364 1?距离为/ 2的稀布排列 , 取种群中个体 )c ( 13 i = 1 , 2 , , N P ; j = 1 , 2 , , N 数目 N P = 150 , 最大进化代数 G = 180 , 变量维数 n = 16 , 变 进行边界条件处理后 , 新生成的元素可能会不满足式 异算子 F = 0 . 5 , 交 叉 算 子 CR = 0 . 1 , 主 瓣 的 零 功 率( ) 5的要求 , 所以还要对每一个个体的元素进行从小到大的 φ 点20 = 24?。( 排序 因首行元素一直为零 , 边界处理后还为最小值 , 所以 应用基本差分进化算法 , 进化后方向图的最大旁瓣电平 ) 不需再首行置零。即 M S L L = - 10 . 994 6 dB ;应用改进差分进化算法 , 进化后方向 ( )( )u = so rt u 14 图的最大旁瓣电平 M S L L = - 11 . 592 2 dB , 结果改善了 步骤 5 选择 0 . 597 6 dB ,其各单元的方位角度分 别 为 [ 0?, 20. 527 7?,为决定试验向量 u是否会成为下一代中的成员 , 将 i , G + 1 35 . 811 0?,51. 210 4?, 80. 259 1?, 102 . 191 4?, 143. 917 6?,其与当前种群中的目标向量 x进行比较。取 M S L L 为目i , G 171. 859 5?,187 . 614 3?,202. 243 2?,219. 724 5?,238 . 190 7?, 标函数 , 具有较小目标函数值的向量将在下一代种群中赢 261. 245 2?,281 . 841 6?,299 . 113 5?,338 . 219 0?。图 3 是两者 得一席地位 , 下一代中的所有个体都比当前种群的对应个 进化后方向图的比较 ,图 4 是两者每代中最优个体目标曲线 体更佳或者至少同等好。 的比较。可以看出 ,应用改进的差分进化算法可提高收敛速 重复步骤 2 - 5 , 直至循环结束 , 则最后一代中的具有 度 ,进化代数一定时可获得更低的旁瓣电平。 最小目标函数的个体便为优化结果 。 应用基本 D E 和改进 D E图 4 应用基本 D E 和改进 D E 的图 3 图 2 均匀圆阵方位角切面图 最优目标曲线后的方位角切面图 a r rays usi ng mo dified real genetic al go rit h m [ J ] . I E E E T rans . 4 结束语( ) on A ntennas P ro p a g . , :2007 , 55 41067 21073 . [ 4 ] Dha ne sh G K , Mo ha med H , A nder s R . Synt hesi s of unifo r m 本文针对圆形阵列天线特有的角度特性 ,应用改进差 分进化算法和基本差分进化算法 , 对其进行稀布优化排 a mplit ude unequall y spaced a nt enna a r rays u si ng t he diff erential 列 。应用改进差分进化算法取相邻两单元方位角度差值为 evol utio n al go rit h m [ J ] . I E E E T rans . on A ntennas P ro p a g . , 个体元素 ,将搜索空间从基本差分算法的[ 0?,360?] 减少到 ( ) 2003 , 51 9:2210 22217 . 了[ 0?,360?- N d] , 提高了搜索的效率 。仿真结果表明 ,应 [ 5 ] 刘波 ,王凌 , 金以慧. 差分进化算法研究进展 [ J ] . 控制与决策 , c 用改进差分进化算法有更快的收敛速度和更低的旁瓣电 ( ) 2007 ,22 7: 7212727 [ 6 ] 周艳平 ,顾幸生. 差分进化算法研究进展 [ J ] . 化工自动化及仪 平 ,为解决此类问题提供了有益的参考 。 ( ) 表 ,2007 ,34 3:125 . [ 7 ] Sto r n R , Price K. Diff erential evol utio n2a si mple and efficient heuri stic fo r glo bal op ti mizatio n o ver co nti nuo us sp ace s [ J ] . 参考文献 : ( ) J ou rnal o f Gl obal O p t i m i z at i on , 1997 ,11 4:3412359 . [ 1 ] 刘先省 ,张连堂 ,吴嗣亮 ,等. 基于有向阵元的圆形阵列方向图综 [ 8 ] 范瑜 ,金荣洪 ,耿军平 ,等. 基于差分进化算法和遗传算法的混合 ( ) 合[J ] . 电子学报 ,2004 , 32 4:7012704 . 优化算法及其在阵列天线方向图综合中的应用[ J ] . 电子学报 , [ 2 ] Chen K S , He Z S , Han C L . A mo dified real GA fo r t he spa r se ( ) 2004 ,32 12:199722000 . li nea r ar ray synt he si s wit h multiple co n st rai nt s [ J ] . I E E E [ 9 ] 马云辉. 基于遗传算法的唯相位控制方向图零点生成[ J ] . 微波 ( ) T rans . on A nt ennas P ro p a g . , 2006 , 54 7:216922173 . ( ) 学报 ,2001 ,17 2: 41246 . [ 3 ] Chen K S , Yun X H , He Z S , et al . Synt he si s of spa r se plana r
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分类:生活休闲
上传时间:2017-12-12
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