基于动态参数差分进化算法的多约束稀布矩形面阵优化

针对多约束条件下稀布矩形平面阵列天线的优化问题,该文提出一种基于动态参数差分进化(DPDE)算法的方向图综合方法。首先,对差分进化(DE)算法中的缩放因子和交叉概率引入动态变化控制策略,提高搜索效率和搜索精度。其次,改进矩阵映射方法,重新定义映射法则,改善现有方法随机性强和搜索精度低的不足。最后,为检验所提方法的有效性进行仿真实验,实验数据表明,该方法可以提高天线优化性能,有效降低天线的峰值旁瓣电平。     

基于异法则矩阵映射的稀布矩形面阵优化

针对多约束条件下稀布矩形平面阵列天线的优化问题,提出异法则矩阵映射方法,以获得更低的峰值旁瓣电平。该方法在现有矩阵映射方法的基础上,对矩形平面中不同方向的坐标定义不同的映射法则,以满足实际工程应用中的多个约束条件,将有约束优化问题转化为无约束优化问题。异法则矩阵映射方法可以改善现有方法随机性强和搜索精度低的不足,提高搜索效率。为检验该方法的可行性进行了仿真实验,实验结果表明该方法可以有效降低阵列天线的峰值旁瓣电平。