阵列天线方向图的遗传算法综合及零陷研究的开题报告
阵列方向图综合方法研究的开题报告
阵列方向图综合方法研究的开题报告一、研究背景及意义现代通信技术迅速发展，对于射频信号的传输和接收需求逐渐增加。
阵列天线作为一种现代通信的重要技术之一，已经广泛应用于无线通信、雷达探测、航空航天等领域。
阵列天线的方向图是其在信号传输及接收过程中的关键性能指标之一，因此研究阵列方向图综合方法对于提高阵列天线的通信性能有着重要的意义。
二、研究内容及目标本文将研究阵列方向图综合方法，主要包括以下内容：1. 阵列天线的基本原理和方向图特性：研究阵列天线的工作原理和方向图特性，为后续阵列方向图综合方法的研究提供理论基础。
2. 阵列方向图综合方法的分类和研究现状：对阵列方向图综合方法进行分类和综述其研究现状，为本文研究提供基础。
3. 针对不同应用场景的阵列方向图综合方法研究：针对不同应用场景，如雷达探测、无线通信等，结合具体需求，研究不同的阵列方向图综合方法设计，并探究其性能优势和适用范围。
本文的目标是探究阵列方向图综合方法的设计和性能优化，为阵列天线的通信性能提升提供有效的理论和方法支持。
三、研究方法和技术路线本文主要研究方法包括理论推演和仿真模拟。
从阵列天线的工作原理和方向图特性入手，通过理论推导和仿真模拟，探索阵列方向图综合方法的设计和优化，为阵列天线的通信性能提升提供理论和技术支持。
技术路线如下：文献调研、阵列天线基本原理研究、阵列方向图综合方法分类和综述、针对不同应用场景的阵列方向图综合方法研究、仿真模拟实现等。
四、预期结果和意义本文旨在研究阵列方向图综合方法，预期结果和意义如下：1. 对阵列天线的工作原理和方向图特性进行深入研究和探索，为阵列方向图综合方法的研究提供理论基础。
2. 对阵列方向图综合方法进行分类和综述，为不同应用场景下的阵列方向图综合方法的研究提供概念和方法支持。
3. 针对不同应用场景，研究阵列方向图综合方法的设计和优化，并进行仿真模拟实现，探究其性能特点和适用范围。
4. 提高阵列天线的通信性能，促进现代通信技术的发展。
基于粒子群融合遗传算法的阵列天线方向图综合
具备跳出局部的能力，从而在全局寻找最优解，提高了 算法的全局搜索能力。同时保证了算法较高的收敛速度， 有效地解决了阵列波束赋形问题，实验结果验证了方法 的有效性和准确性。
引用 [1] 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, 2004,32(12):1997-2000. [2] 刘海川.共形阵列天线的多波束赋形研究[D].西安:西北工业 大学,2007. [3] BOERINGER D W,WERNER D H.Particle Swarm Optimization Versus Genetic Algorithms for Phased Array Synthesis[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2004 (3):771-779. [4] 黄友火.移动基站天线及波束赋形天线研究[D].西安:西安电 子科技大学,2009. [5] VILLEQAS F J.Parallel Genetic—algorithm Optimization of Shaped Beam Coverage Areas Using Planar 2-D Phased Arrays[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2007,55(6):17451753. [6] BAI X P,SUN B H,YANG X W,et al.An Application of Firefly Algorithm in Beamforming Optimization of Linear Antenna Arrays[C]//IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligent Systems,2012:1141-1144. [7] 王郑杰.基于遗传算法的波束赋形阵列天线研究[D].西安:西 安电子科技大学,2020. [8] 赵晓雯.稀布阵列天线的压缩感知和入侵杂草优化算法分析 [D].北京:中国科学院大学,2016. [9] 白效平.基站天线波束赋形及其应用研究[D].西安:西安电子 科技大学,2013. [10] BURGOS D,KUNZLER J,LEMOS R,et al.Adaptive Beamforming for Moving Targets Using Genetic Algorithms[C]// Workshop on Engineering Applications International Congress on Engineering.IEEE Computer Society,2015.
遗传算法在阵列天线方向图综合中的应用
文章编号:1001-893X(2002)02-0061-04遗传算法在阵列天线方向图综合中的应用Ξ李 峰(信息产业部电子第十研究所,四川成都610036)摘 要:遗传算法是一种高效的搜索算法。
本文采用遗传算法对18元天线阵列方向图进行综合优化设计,并与用W oodward法得到的结果进行了比较。
关键词:阵列天线;遗传算法;方向图综合;设计中图分类号:T N820 文献标识码:AU sing G enetic Algorithm to Synthesize the R adiationP attern of an Array AntennaLI Feng(The Electronics10th Institute of Ministry of In formation Industry,Chengdu610036,China) Abstract:The genetic alg orithm is a high efficiency searching method1In this paper,an18-element array an2tenna is designed with the alg orithm.The design is com pared with that of using W oodward method.K ey w ords:Array antenna;G enetic alg orithm;Synthetic radiation pattem;Design一、引 言在通信系统中,经常采用一种平方余割方向图的天线,它的特点是在相同的高度、不同距离上可以得到一致的电平。
我们知道天线阵的每一个单元都有不同的馈电电流,由此形成各种组合。
每一组合对应不同的方向图。
天线方向图综合的目的,就是根据一给定的方向图找出对应的各天线单元馈电电流来。
当阵元数较大时,常用的一些经典方法有诸多不满意的地方。
阵列天线测向算法及子阵划分研究的开题报告
阵列天线测向算法及子阵划分研究的开题报告一、研究背景和意义：随着通信技术的快速发展，人们对通信的需求越来越高，尤其是个人移动通信、微波通信、宽带通信和卫星通信等方面，需要更高的通信传输速度和更可靠的通信系统。
阵列天线技术作为一种有效的天线系统，因其具有指向性强、抗干扰能力好、容量大、传输距离远等优点，在通信、雷达、监视等领域得到了广泛的应用。
阵列天线测向算法及子阵划分研究是阵列天线领域中的一个研究热点问题。
该问题主要涉及到如何利用天线阵列来实现较高的测向精度和控制信号传输方向，同时也需要考虑如何在阵列天线系统中进行子阵划分实现多信号源的接收。
因此，研究阵列天线测向算法及子阵划分，对于提高阵列天线系统的接收性能和通信效率具有很重要的意义。
二、研究内容和研究方法：1.研究内容：（1）阵列天线的基本原理和几种常见的测向算法的原理和特点分析（2）设计基于阵列天线的信号处理系统，实现对信号源的测向和信号接收（3）研究阵列天线的子阵划分算法，并分析其在多信号源接收的应用（4）结合实际系统，进行仿真实验和实验验证，验证算法的有效性和性能2.研究方法：（1）文献调研法：收集、整理和分析相关的阵列天线测向算法、子阵划分算法和实验方法的国内外研究成果。
（2）数学建模法：基于阵列天线系统的基本原理和信号处理算法，构建数学模型，分析和优化算法性能。
（3）软件仿真法：使用MATLAB等数学仿真软件，模拟阵列天线信号的接收与处理。
（4）硬件实验法：通过搭建阵列天线系统的实验平台，验证算法的有效性和性能。
三、预期成果和研究意义：1.预期成果：（1）阵列天线测向算法的研究成果，包括阵列天线中几种常见的测向算法的比较分析和优化方案。
（2）针对多信号源情况，提出一种子阵划分算法，并通过仿真验证其在信号接收和测向方面的性能。
（3）设计基于阵列天线的信号处理系统，实现对信号源的测向和信号接收，并验证算法的性能和有效性。
2.研究意义：（1）为阵列天线系统的应用提供了有效的测向算法和多信号源接收的实现方案，可以提高阵列天线的通信能力和接收性能。
一种基于遗传算法的阵列天线方向图综合
Ａ ｔｅ ｎ Ｓ ｎ ｈ ｓｓ ｏ ｒ ｙ Ａｎ ｅ ｎ ｓ ｄ Ｐａ ｔ ｒ ｙ ｔ ｅ ｉ ｆＡｒ ａ ｔ ｎ ａ Ｂａ ｅ ｏ ｎｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ｍ ｎ Ｇｅ ｔｃ Ａｌ ｏ ｉｈ
ｓｎｇ ＧＡ ． ｉ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ａ ｒ ｙ ａ ｔ ｎｎａ：ｐ ｔｅ ｎ ｓ ｎｔ ｓｓ ｙ ｒ ｓ： ｒ ａ ｎ ｅ ａ ｔ ｒ ｙ ｈｅ ｉ ；ｇｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈｍ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｒｔ
１ 引 言
在雷达 等众 多领域 中 ， 列天线 已经得 到广泛 的应 用 。其 中阵 列天 线 的副 瓣 电平 是评 价 天线 性能 的 一 阵 个重要参数 。通 过确定 阵元 的电流 幅度 、 位或者 阵元位 置 ， 而使得 天线 阵在远 区方 向图满足 一定副瓣要 相 从 求 。阵 列天线方 向 图综 合是天 线波瓣 形状控 制 的一类综 合 问题 ， 已有 众 多文 献对 此进 行 了讨论 ＿ ］ １ 。由于
天线优化 问题 中的 目标 函数一 般为 多参数 、 非线性 、 甚至 不连 续 的约束 条件 ， 因而基 于 梯 度寻 优 的传统 方 法 无法有效地 在工程 上达 到满意 的结果 。传统 优化方 法 的缺点 表现 在 ： 须选 择 良好 的初 始设 计 以保 证优 化 目
的的实现 ； 目标 函数 连续性 可微性 有特殊 要求等 。近年 来一 种通 过模 拟 自然 进化 过 程 的搜 索 问题最 优化 对
ｉ ａ ｒｅ ｕ ｎ ｔ ｉ ａ ｒ ａ ｄ ｓ ｍ ｅ ｇｅ ｅ ｉ ｒ ｍ ｅ ｅ ｓ ａ ｅ ｉ ｐｒ ｅ ． Ｔ ｈｉ ｌ ｏｒｔ ｎｈａ ｅ ｅ ｔｙ ｓｃ ｒ ｉ ｄ ｏ ｔ ｉ ｈ ｓ ｐ ｐｅ ｎ ｏ ｎ ｔｃ ｐａ ａ ｔ ｒ ｒ ｍ ｏｖ ｄ ｓ ａ ｇ ｉｈｍ ｅ ｎｃ ｓ ｇｒ ａ ｌ ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｅ ｆｃｅ ｙ ｂｙ ａ ｏｉ ｎ ｒ ｍ ａ ｕｒ ｏ ｖ ｒ ｎｃ ｆｅ ｔｖ ｌ ． Ｃｏ ｐ ｅ ｉ ｕ ａ ｉｎ ｐ ｏｖ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｒ ｈ ｎ ｆｉｉｎｃ ｖ ｄｉ ｇ ｐ ｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｇｅ ｅ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｙ ｍ ｕｔ ｒ ｓｍ ｌ ｔｏ ｒ ｅ ｈ ｔｐａ — ｔ ｒ ｙ ｔ ｓ ｓｏ ｒ ａ ｎｔ ｎｎ ｓ ｒ ａ ｉｅ ｕｃ ｅ ｓ ｕ ｌ ｓ ｎ ｈｉ ｐ ｏ ｃ ｅ ｎ ｓ ｎ ｈｅ ｉ ｆａ ｒ ｙ ａ ｅ ａ ｉ ｅ ｌｚ ｄ ｓ ｃ ｓ ｆ ｌｙ ｕ ｉ ｇ ｔ ｓａ ｐｒ ａ ｈ． Ｔ ｈ ｐｔｍ ｉ ａ ｉ ｎ ｏｆｔ ｅ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｏ ｉ ｚ ｔｏ ｈ ｕ ｒ ｎ
阵列天线方向图综合算法研究
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大学 。 保密论文待解密 后适用 本声 明。
西北工业大学硕士学位论文
摘 要
摘 要
随 着高速计算机技术的 发展， 优化算法因 智能 其鲁棒性强、 适合多目 且 标，
对目 标函数无可微性要求等特点， 在天线设计领域得到了越来越广泛的应用。 本 文主要研究分析了两种智能优化方法－ 遗传算法和粒子群算法， 以及这两种算 法在阵列天线方向图综合中的应用。 遗传算法是一种模拟自 然界生物进化规律的迭代算法， 通过选择、 复制、 交 叉和变异等算子进行进化操作， 逐步靠近最优解． 本文对遗传算法的原理和特点
ｅｏ ｔｎＴｅ ｔ ｔｎ ｂ ｉ ｄ ｕｈ ｃｎ， ｉｔｇ ｃ ｓｎ ａｄ ｖｌｉ ． ｂｓｓｕｏ ｉｏｔｎ ｔ ｇ ｓｅｉ ｒ ｌａｎ， ｓｇ ｕｏ ｈ ｅ ｏ ｉ ｓ ｅ ｈ ｌ ａ ｏ ｅ ｔｇ ｅ ｃ ｉ ｒ ｉ ｎ ｌ ｐ ｏ ｍ ｔｉ ． ｔ ｏ ｄ ｒ ｔｉｉｏ Ｇ ｉｐ ｓ ｔ ． ｅｍ ｎｓ ｅ ｕ ｔｇＴｅ ｒ ａ ｃａ ｃｒｔ ｆ ｓ ｅ ｅ Ｔｅ ｅｔ ｃ ｒ ｔ ａｎ ｈ ｈ ｙ ｎ ｈ ａｅｓ ｅ ｃ Ａ ｒ ｎ ｄ ｈ ｌ ＇ ｕ ｎ ｅ ｅ ｒ ａ ｐｔ ｅ ｐａ ｏ ｌｅ ａａ ａ ｅ ａ ｏｔ ｉｄ ｅ ｃ ｔ ｍ ｘ ｕ ｍ ｌ ｄ ａ ｈ ｅ ｉ ａ ｒｙ ｎ ａ ｐｍｚ ｔ ｒ ｕｅ ａ ｍ ｍ ｉ ｎ ｓ ｆ ｒ ｎ ｎ ｒ ｉ ｅ ｏ ｕ ｄ ｎ ｒ ｔ ｅ ｄ ｈ ｅ ｉ ｓｅ ｌ ｃｎｏｔ ｂａ ｓ ｐ， ａ ｉｐ ｖｄ ｌｏｅ ｅｃ ｏｔ ． ｉ ｌ ｅａ ｏｔｌ ｅ ｈ ｅｗｔ ｎ ｒ ｅ ｒ － ｄ Ｇｎｔ Ａｇｒｈ ｄｅ ｎ ｖ ｄ ｒ ｈ ｍ ｅ ａ ｉ ｍ ｏ ｅｃ ｈ ａ ｅ ｉ ｌ ｉｍ Ｔ ｉ ｉｐ ｖｄ ｎ ｉ Ａｇｒ ｍ ａｏ ｄ ｄｓ ｎ ｔ ｃｎｇｒ ｌ ｈ ｍ ｒ ｅ Ｇ ｅｃ ｏｔ ｉ ｌ ｕ ｔ ｅｇ ｐｔｒ ｒ ｏｆｕ ｂ ｓ ｏ ｅ ｔ ｌ ｉ ｓ ｓ ｏ ｉ ａｅ ｅ ｉ ａ ｅ ｈ ｓ ｅ ｎ ａｔ ｎ， ｌｉ ｒｕｓ ｕ ａ ｅ ｏｆｕ ｂ ａａ ａ ｅ ａ ｃ ｈｓ ｎ ｎａｓ ｕ ｔｎ ｌ ａｏｔ ｔｒ ｒ ｎｇｒ ｌ ｒｙ ｎ ｗ ｉ ａ ｅ ｉ ａｏ ｅ ｔ ｂ ｍ ｓ ｐ ｔ ｅ ｉ ａ ｅ ｎ ｎ ｈ ｈ ａｎ ｃ ｒ ｔ ｔｏ ｔ ａｌｓｔ ａ ｅ ｔｉ ｉ ｔｔ ｔ ｍ ｔ ｄ ｕｓ ｉｔｓ ｅｉ ｗ ｓｉｈｂ ｔｅ ｒｇ ｎ ｎ ｃ ｅ ｔ ｅ ｏ ｄ ｃｓ ｄ ｈ ｐｐｒ ｗ ｃ ｅ ｓ ｉ ｏ ａ ｈ ｈ ｈ ｉ ｅ ｎ ａ ｓ ａ ｅ ｖ ｄ ａ ｅ ｓ ｉ
阵列天线方向图综合算法及其优化研究
I
阵列天线方向图综合算法及其优化研究
ABSTRACT
With the continuous development of the modern military technology, conformal array antenna, which has the same shape with the carrier, is drawing more and more attention. Pattern synthesis of array antenna is one of the most essential conformal antenna techniques. It is true that classical methods have been sound and practical. However, most of them employ the linear array, the planar array and the circular array, rather than the conformal array. Therefore, my subject is on the pattern synthesis technology and applying intelligent algorithms in pattern optimization of array antenna. Lagrange multipliers method, ant colony algorithm, particle swarm optimization are studied to solve the problems concerning the pattern synthesis of the linear array antenna, the planar array antenna and the conformal array antenna. First of all, based on the definition of space coordinate system and its symbols, the pattern synthesis algorithm is deduced with Lagrange multipliers method to maximize the directivity of antenna array. This method is used in the pattern synthesis of the linear array with 8, 16 elements and the planar array with 8×8, 12×12 elements. The simulation results show that the main lobe of the antenna array accurately points to the expectant direction. And on the same side lobe level, the beamwidth between first nulls in my proposal is close to that in Chebyshev synthesis, but the designed side lobe level is a bit higher. Secondly, based on the outline constructional and the technical parameters of mini-satellite, we designed a conformal antenna arrays, and used Lagrange multipliers method to carry out its pattern synthesis. The simulation results demonstrate that this method can accurately control the direction of the main lobe of the antenna arrays on mini-satellite. Finally, the Niche Ant Colony Algorithm (NACA), the Chaos Ant Swarm (CAS) and the Linear Decreasing Weight Particle Swarm Optimization (LDW-PSO) are used to optimize the side-lobe level, for the issue of high level of side lobe in Lagrange multipliers method. This thesis discusses the NACA and CAS algorithm, and applies them to optimize the pattern of linear antenna array with 8 and 16 elements. Comparing the result with that of Chebyshev synthesis, we can see that: when the side lobe level is suppressed, the width of the main lobe is close to that in Chebyshev synthesis. LDW-PSO is also used to optimize the pattern of linear antenna array with 8 elements, as well as the previous conformal array. The simulation results illustrate that the side lobe level can be suppressed. Key Words: array antenna, pattern synthesis, Lagrange multipliers, ant colony algorithm, PSO
基于矩阵束算法的阵列方向图综合研究的开题报告
基于矩阵束算法的阵列方向图综合研究的开题报告一、研究背景阵列信号处理在现代通信、雷达、声音、成像等领域中具有广泛的应用。
为了更好地处理阵列信号，需要用阵列方向图进行信号分析和处理，以便了解信号源的方位和角度。
然而，在实际应用中，阵列的方向图受到阵列的结构、阵列中天线的位置、方向图的精度和运算效率等方面的限制。
因此，在工程应用中需要采用一种有效且高效的方法来综合阵列方向图。
矩阵束算法是现代阵列信号处理的重要方法之一，该方法可以结合阵列的结构、阵列中天线的位置、方向图的精度和运算效率等因素，进行高效的阵列方向图综合。
因此，本研究将基于矩阵束算法，研究阵列方向图的综合方法，以提升阵列信号处理的精度和效率。
二、研究目标本研究的主要目标是基于矩阵束算法，研究阵列方向图的综合方法，以提升阵列信号处理的精度和效率。
具体来说，研究将涉及以下目标：1.研究基于矩阵束算法的阵列方向图综合方法，以理解该方法的原理和优势。
2.分析预处理方法对矩阵束算法的影响，以提高阵列方向图综合的精度和效率。
3.研究在高斯噪声环境下基于矩阵束算法的阵列方向图综合方法，以提高阵列信号处理的鲁棒性。
4.设计并实现基于矩阵束算法的阵列方向图综合算法，并进行性能测试，以验证算法的效率和精度。
三、研究内容和方法本研究将围绕以下内容展开：1.研究阵列信号处理、阵列方向图和矩阵束算法的基本概念和理论。
2.分析预处理方法对矩阵束算法的影响，研究常用的预处理方法，并进行比较分析。
3.研究在高斯噪声环境下基于矩阵束算法的阵列方向图综合方法，以提高阵列信号处理的鲁棒性。
4.设计并实现基于矩阵束算法的阵列方向图综合算法，并进行性能测试，以验证算法的效率和精度。
研究过程中，将采用以下方法：1.文献综述法：归纳和总结相关领域的最新研究成果和现有方法，为研究提供理论支持。
2.仿真实验法：利用计算机仿真技术，对研究对象进行建模和仿真，验证算法的性能和效果。
3.数据分析法：对实验数据进行统计学分析，挖掘数据背后的规律和趋势，为研究成果的发现提供支持。
阵列天线DOA估计算法的研究与改进的开题报告
阵列天线DOA估计算法的研究与改进的开题报告一、选题的背景与意义随着无线通信技术的不断发展，阵列天线作为一种重要的信号处理技术，已广泛应用于雷达、通信、无线定位、信号处理等领域。
阵列天线能够利用空间多样性（空间选择性）来增强信号接收质量，实现多目标检测、参数估计、信号分离、信道估计等功能。
因此，阵列天线的DOA（方向角估计）是一个十分重要的问题。
DOA估计的精度直接决定了阵列天线信号处理能力的好坏，对于信号处理算法的设计和实现具有重要意义。
本文将研究DOA估计算法的研究与改进，探索阵列天线DOA估计的改进和优化。
二、研究内容及方法1.研究DOA估计的基本理论和方法，包括传统的Beamforming方法、ESPRIT算法、MUSIC算法以及其他一些现代DOA算法等。
2.对传统的Beamforming方法、ESPRIT算法、MUSIC算法等进行评估和比较，分析其优缺点及适用范围。
3.针对传统算法中的不足，提出改进方法，例如采用自适应信号处理技术，对非平稳信号进行自适应处理。
4.通过MATLAB软件模拟实验的方式进行仿真分析，验证改进算法的可行性和有效性。
三、预期研究结果1.深入研究阵列天线DOA估计的基础理论和方法，深刻理解信号处理的基本原理，提高对DOA算法的理解和应用能力。
2.评估传统算法的优缺点，提出改进方法，提高DOA算法的性能和效率。
3.验证改进算法的可行性和有效性，为阵列天线DOA估计提供一种新的优化算法，为实际应用提供更好的解决方案。
四、拟定进度计划第一周：阅读相关论文，了解阵列天线DOA估计的基本原理和方法。
第二周：深入研究传统的Beamforming方法、ESPRIT算法、MUSIC 算法等算法，对其进行评估和比较。
第三周：探索改进传统算法的方法，例如采用自适应信号处理技术等方法。
第四周：设计算法模型，开展MATLAB仿真实验，验证改进算法的可行性和有效性。
第五周：分析实验结果，撰写论文。
基于遗传算法的天线阵方向图零点生成
中图分类号:TP274+.2 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2008)08-0119-02基于遗传算法的天线阵方向图零点生成李翔麟,庞伟正,钱 坤(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001)摘 要:遗传算法是一种高效的搜索算法。
在对遗传算法的发展,基本思想,特点等方面作简要概述的基础上,将该算法应用于唯幅度控制的天线阵方向图零点生成。
展示了其广泛的适用性及处理天线阵列综合问题的卓越能力,获得了比已有文献更好的效果。
关键词:遗传算法;阵列天线;零点生成Null steering of array antennas using genetic algorithmLI X iang2lin,PANG Wei2zheng,QI AN K un(School of I nform ation and Communication E ngineering,H arbin E ngineering U niversity,H arbin150001,China) Abstract:The genetic alg orithm is a searching method with high efficiency.This paper based on the generalization of development,basic idea and characteristic of genetic alg orithm,applied this alg orithm to null steering of linear arrays by controlling only the current am plitudes.The applicability and the excellent performance of the genetic alg orithm in the synthesis of antenna arrays is set out,the obtained results are better than those reported in the literatures.K ey w ords:genetic alg orithm;array antenna;null steering0 引言阵列天线为消除干扰源的影响,希望在保证一定的副瓣电平和主瓣宽度的前提下,使方向图在对准干扰方向上形成一定深度的零点。
阵列天线方向图综合方法及起在有源相控阵中的应用
作者签名： 日 期：
阵列天线方向图综合方法及其在有源相控阵中的应用
图 4.7（b） φ = 90 o 面，扫描 0 o ......................................................................43 图 4.7（c） φ = 0 o 面，扫描 60 o ....................................................................44 图 4.7（d） φ = 90 o 面，扫描 60 o ..................................................................44 图 4.8（a） φ = 0 o 面，扫描 0 o ........................................................................44 图 4.8（b） φ = 90 o 面，扫描 0 o ....................................................................44 图 4.8（c） φ = 0 o 面，扫描 60 o ......................................................................44 图 4.8（d） φ = 90 o 面，扫描 60 o ..................................................................44 图 4.9 混合优化算法的基本过程.....................................................................46 图 4.10（a）控零前方向图..............................................................................47 图 4.10（b）控零后方向图..............................................................................47 图 4.11（a） φ = 90 o 面控零前图 .....................................................................47 图 4.11（b） φ = 90 o 面控零后图 .....................................................................47 图 4.12 进化收敛图 ..........................................................................................48 图 4.13 算法稳定性测试 ..................................................................................48 表 2.1 阵元激励电流归一化值.........................................................................14 表 3.2 设置宽凹口时阵元的相位加权系数 ..................................................30 表 2.3 优化后的归一化激励电流分布 ............................................................24 表 3.1 设置三个零点的阵列单元的相位加权系数 .........................................29 表 2.2 遗传算法和切比雪夫法归一化激励电流幅度 ....................................23
应用遗传算法进行阵列天线方向图综合
应用遗传算法进行阵列天线方向图综合
霍德;赵淑清
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2007(035)008
【摘要】采用一种用于区间控制的遗传算法,该算法采用基于排序的十进制编码,并对遗传参数和遗传操作进行改进,较大地提高搜索效率,较好地克服早熟现象.它用于优化阵列天线方向图在个个给定入射波角度区间上的旁瓣电平.良好的计算实例表明遗传算法是解决此类问题的有效工具.
【总页数】3页(P17-19)
【作者】霍德;赵淑清
【作者单位】北京化工大学信息与科学技术学院,北京,100029;北京化工大学信息与科学技术学院,北京,100029
【正文语种】中文
【中图分类】TN802
【相关文献】
1.遗传算法在阵列天线方向图综合中的应用 [J], 史永康;张海磊;丁克乾;张凤林
2.基于差分进化算法和遗传算法的混合优化算法及其在阵列天线方向图综合中的应用 [J], 范瑜;金荣洪;耿军平;刘波
3.遗传算法在阵列天线方向图综合中的应用 [J], 范小艳;韦高
4.一种改进实数编码遗传算法及其在阵列天线方向图综合中的应用 [J], 范瑜;邬正
义;金荣洪
5.基于遗传算法的阵列天线方向图综合应用研究 [J], 许嘉纹;朱赛;韩春辉;安婷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的阵列天线方向图综合应用研究
基于遗传算法的阵列天线方向图综合应用研究作者：许嘉纹朱赛韩春辉安婷来源：《今日自动化》2020年第12期[摘要]本文结合阵列天线方向图的基础原理，运用遗传算法的相关思想与方法，通过VC6.0来综合优化阵列天线方向图，其结果与目标方向图比较接近，最后探讨了遗传算法在阵列天线方向图中的应用。
[关键词]阵列天线;方向图;遗传算法[中图分类号]TN820.12;TP18 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）12–00–03[Abstract]In this paper， combined with the basic principle of array antenna pattern， the genetic algorithm is used to optimize the array antenna pattern by VC6.0. Finally， the application of genetic algorithm in array antenna pattern is discussed.[Keywords]array antenna; pattern; genetic algorithm阵列天线同相位激励所形成的单波束笔状方向图已经难以适应当下电子设备日益复杂的需求，因此需要能够对特殊范围进行覆盖的各种复杂天线方向图[1]。
阵列天线形成方向图主要是由变量来决定，包括相位、激励功率、单元间距、单元个数等，而单元的个数增加会导致变量增多，因此需要一种有效的优化算法来完成方向图的最优解，而遗传算法能够满足阵列方向图的这一要求。
1 遗传算法遗传算法思想是由Mendel遗传学说和Darwin生物进化论衍生而来。
在Darwin生物进化论中，适者生存是最为重要的生存原理，该原理认为所有物种的发展会与环境越来越相适应，后代会继承物种个体的基本特征，同时又会产生有异于父代的新变化，只有能够适应环境的个体特征才会在环境变化时保留下来。
基于免疫优化算法的阵列天线综合的研究的开题报告
基于免疫优化算法的阵列天线综合的研究的开题报告一、研究背景阵列天线是一种将多个天线结合在一起形成一个整体的天线系统，具有提高天线性能的显著优势，如增加天线的增益、方向性、带宽等。
阵列天线在航空航天、通信、雷达、医疗等领域有广泛的应用。
阵列天线综合是指在给定的约束条件下，通过优化设计参数，使阵列天线的性能指标得到最优化的技术。
阵列天线的综合设计中需要考虑的因素非常多，例如，阵元数目、阵元形状、阵元位置、馈源阻抗、阵列元之间的相位差等。
目前阵列天线的设计多采用遗传算法、粒子群算法等经典智能优化算法，但这些算法存在局部最优问题，在复杂的问题上表现不尽如人意。
免疫优化算法是一种基于免疫系统的自适应搜索算法，具有自适应性强、全局搜索能力强、易于并行实现等优点。
因此，在阵列天线综合设计中使用免疫优化算法可以提高阵列天线的性能。
二、研究目的本研究的目的是基于免疫优化算法，对阵列天线进行综合设计。
具体包括以下几个方面：1. 开发基于免疫优化算法的阵列天线综合设计算法。
2. 将免疫优化算法和阵列天线的模型结合起来，通过优化设计参数，得到最优的阵列天线性能指标。
3. 对比所提出的免疫优化算法和其他优化算法的优缺点。
三、研究内容1. 阵列天线综合设计基础理论研究。
包括阵列天线的概念、性能指标、阵列天线的设计方法。
阵列天线的性能指标包括增益、方向性、带宽、驻波比等，并在此基础上，利用数学建模方法，建立适合性的数学模型。
2. 免疫优化算法的研究。
对免疫系统的运作机理、基本原理、应用优势等进行介绍，包括抗体、免疫记忆、抗原呈递等机制。
研究免疫优化算法在阵列天线设计中的优化应用方向和方法。
3. 阵列天线综合设计算法开发。
包括将阵列天线模型和免疫优化算法模型进行整合，合理选择设计参数、编写算法程序等，实现阵列天线的综合设计。
4. 阵列天线性能仿真分析。
对所设计的阵列天线进行性能分析，主要包括阵列天线增益、方向性、带宽、驻波比等性能指标，评估所设计的阵列天线的性能优劣。
混合遗传算法在智能天线赋形中的应用的开题报告
混合遗传算法在智能天线赋形中的应用的开题报告
1. 研究背景及意义
随着通信技术的不断发展，智能天线赋形技术已经成为射频领域的热点研究方向。
智能天线赋形技术通过改变天线的几何形状、发射频率、辐射方向等参数，从而实现
对信号的自适应调制、方向控制、信道匹配等功能，提高通信系统的性能。
在智能天线赋形技术中，优化设计算法是关键。
传统的优化算法往往容易陷入局部最优解，难以找到全局最优解。
混合遗传算法是一种结合了遗传算法和局部搜索算
法的优化方法，具有全局搜索和快速收敛的特点，适合应用于智能天线赋形设计领域。
2. 研究内容及方法
本文旨在探究混合遗传算法在智能天线赋形中的应用。
具体研究内容包括：
（1）智能天线赋形的基本原理和设计要求；
（2）混合遗传算法的基本原理和优化方法；
（3）将混合遗传算法应用于智能天线赋形的优化设计中，并与传统的遗传算法、模拟退火算法进行对比实验，验证其在性能上的优越性；
（4）利用MATLAB仿真平台，对所提出的混合遗传算法进行仿真实验，进一步
验证其在智能天线赋形设计中的可行性和优越性；
（5）总结并提出进一步改进和优化的方向。
3. 预期成果及意义
本文预期得出混合遗传算法在智能天线赋形中的应用方案，并在MATLAB仿真平台上进行实验验证。
研究成果可望在以下方面产生重要意义：
（1）为智能天线赋形技术的优化设计提供新的思路和方法；
（2）提高智能天线赋形设计的效率和精度；
（3）拓展混合遗传算法在射频领域的应用领域。
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阵列天线方向图的遗传算法综合及零陷研究的开题
报告
标题
阵列天线方向图的遗传算法综合及零陷研究
研究背景
随着通信技术的发展，对天线方向图（Antenna Pattern）的要求越来越高。
阵列天线是一种常见的天线类型，它具有较窄的主瓣和较弱的旁瓣，方向图的合理设计对于信号的传输和接收至关重要。
而阵列天线的设计需要考虑到多个因素，包括天线的距离、放置方式和天线的特性等。
在阵列天线的设计中，方向图是一个重要的指标。
遗传算法在优化问题中表现出了较好的优越性，可以用于阵列天线方向图的综合设计。
此外，阵列天线方向图还存在零陷（Nulls）问题，在特定的方向上可能会出现方向图深度降低的现象，这也需要考虑到其设计中。
研究目的
本研究旨在探究阵列天线方向图的遗传算法综合设计方法，并进一步研究零陷的问题。
具体研究目的如下：
1. 探究阵列天线方向图的优化设计方法，基于遗传算法进行综合设计，以达到最佳的信号传输和接收效果；
2. 分析阵列天线方向图中存在的零陷问题，提出有效的解决方法，并对其进行优化测试验证，以提高方向图的抗干扰能力和准确性；
3. 开发基于遗传算法的阵列天线方向图优化设计软件，方便工程师在设计过程中快速地进行优化计算和分析。
研究内容
本研究的主要内容包括以下方面：
1. 阵列天线方向图和其优化设计方法的研究。
对天线的基本性质和方向图设计的要求进行分析研究，并探究遗传算法在阵列天线方向图综合设计中的应用；
2. 阵列天线方向图中存在的零陷问题的研究。
对零陷产生的原因进行分析，并针对性地提出有效的解决方法，对其进行优化测试验证；
3. 开发基于遗传算法的阵列天线方向图优化设计软件。
实现从基本参数设置、算法运行到结果分析等全面优化设计的功能。
研究方法
1. 文献综述。
查阅大量文献，了解国内外研究现状和发展动态；
2. 理论分析。
对阵列天线方向图的优化设计方法和零陷问题进行理论分析，提出相应的解决方法；
3. 实验仿真。
利用仿真软件对提出的算法和方法进行验证和优化，并设计相应的实验方案；
4. 软件开发。
基于遗传算法开发阵列天线方向图优化设计软件，包括算法模块、优化模块和结果分析模块等。
预期结果
本研究将提出基于遗传算法的阵列天线方向图优化设计方法，并解决阵列天线方向图中存在的零陷问题，提高方向图的抗干扰能力和准确性。
开发的软件将成为阵列天线方向图优化设计的有力工具，有助于提高阵列天线系统的设计效率和设计质量。
关键词
阵列天线、方向图、遗传算法、零陷、优化设计、软件开发。