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稀疏阵列天线综合的遗传算法优化
引用本文:张浩斌,杜建春,聂在平. 稀疏阵列天线综合的遗传算法优化[J]. 微波学报, 2006, 22(6): 48-51,62
作者姓名:张浩斌  杜建春  聂在平
作者单位:1. 电子对抗国防重点实验室,成都,610036
2. 电子科技集团公司29所,成都,610036
3. 电子科技大学电子工程学院,成都,610054
摘    要:通过遗传算法优化选择常规满阵中一定比例的工作单元,使阵列在欠饱和状态下达到窄波束低副瓣的要求。以单元的工作状态和激励幅度为优化参量,波束宽度和副瓣电平为适值函数,通过适值缩放和多种群进化竞争使遗传进化稳定地收敛到全局最优。详细分析了稀疏阵的单元布局、稀疏率及单元激励对优化阵列特性的影响。

关 键 词:稀疏阵  遗传算法  阵列综合  副瓣电平
文章编号:1005-6122(2006)06-0048-04
收稿时间:2005-04-11
修稿时间:2005-04-112005-07-25

Thinned Array Synthesis Using Genetic Algorithm
ZHANG Hao-bin,DU Jian-chun,NIE Zai-ping. Thinned Array Synthesis Using Genetic Algorithm[J]. Journal of Microwaves, 2006, 22(6): 48-51,62
Authors:ZHANG Hao-bin  DU Jian-chun  NIE Zai-ping
Affiliation:1. National EW Laboratory, Chengdu 610036, China; 2. The 29th Institute of CETC, Chengdu 610036,China; 3. University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China
Abstract:Genetic Algorithm(GA) is used to optimize the selected elements from a full array,so as to achieve narrow mainlobe and minimized sidelobes pattern.Setting the working sate and excitation of elements as variables,mainlobe width and sidelobe level as fitness function of GA,fitness ranking and multi-populations competition techniques were applied to assure that the GA converge to the optimum result.The effects of layouts,sparse rate and the excitation to the pattern of thinned array are analyzed in detail.
Keywords:Thinned array  Genetic algorithm  Array synthesis  Sidelobe level
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