基于分解的多目标入侵杂草算法用于阵列天线方向图综合

发布时间：2018-02-21 06:31

  本文关键词： 阵列天线 方向图综合 多目标优化 入侵杂草算法 零点 凹口 低副瓣　出处：《西北工业大学学报》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：从多目标优化的角度分析和求解传统的阵列天线方向图综合问题,并将一种新型入侵杂草算法改进后嵌入到基于分解的多目标优化算法框架中,提出基于分解的多目标入侵杂草算法。该算法利用入侵杂草算法强大的搜索能力和稳健性,高效地实现了算法优化过程的并行性。通过对20元直线阵进行综合,与基于分解的多目标差分进化算法相比,新算法得到的最大副瓣电平降低了1.582 2~2.115 1 d B;得到的最大深零点电平和凹口电平分别降低了4.429 6 d B、4.665 7 d B。这些结果表明新算法得到的解有着更高的计算精度、收敛速度和多样性,综合性能更好。
[Abstract]:The traditional pattern synthesis problem of array antenna is analyzed and solved from the point of view of multi-objective optimization, and a new invasive weed algorithm is improved and embedded in the framework of multi-objective optimization algorithm based on decomposition. A multi-objective invasive weed algorithm based on decomposition is proposed. By using the strong searching ability and robustness of the invasive weed algorithm, the parallelism of the optimization process of the algorithm is realized efficiently. Compared with the decomposition-based multi-objective differential evolution algorithm, The maximum sidelobe level obtained by the new algorithm is reduced by 1.582 2n 2.1151 dB, the maximum depth 00:00 level and the notch level by 4.429 6 dB and 4.6657 dB, respectively. These results show that the solution obtained by the new algorithm has higher calculation accuracy. Convergence speed and diversity, comprehensive performance is better.
【作者单位】： 西安电子科技大学天线与微波技术重点实验室;西安石油大学电子工程学院;西北工业大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61401360)资助
【分类号】：TN820.12

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本文编号：1521267