基于MOPSO与凸优化算法的稀布圆阵列方向图优化

发布时间：2018-03-17 16:29

  本文选题：稀布阵列　切入点：凸优化　出处：《数据采集与处理》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了降低稀布阵列的峰值旁瓣电平并抑制稀布阵列的栅瓣,提出了一种多目标粒子群与凸优化相结合的方向图综合算法。该算法将多目标粒子群优化(Multi-objective particles swarm optimization,MOPSO)作为全局搜索器,凸优化算法作为局部搜索器来搜索最优解,优化的变量不仅是阵元的权值,而且还加入了阵元位置这一参数,从而能够提供更多的自由度来控制稀布阵列的性能。基于30阵元的稀布圆形阵列的仿真结果表明:与单纯使用MOPSO算法相比,本文提出的用MOPSO算法优化阵元位置,凸优化算法优化阵元权值的联合优化算法,得到的栅瓣和峰值旁瓣电平都小于-19.3dB。
[Abstract]:In order to reduce the peak sidelobe level of the sparse array and suppress the gate lobe of the sparse array, a pattern synthesis algorithm combining multi-objective particle swarm optimization and convex optimization is proposed. The algorithm uses multi-objective particles swarm optimization as a global searcher. The convex optimization algorithm is used as a local searcher to search the optimal solution. The optimized variable is not only the weight of the array element, but also the parameter of the position of the array element. The simulation results of the distributed circular array based on 30 array elements show that the proposed MOPSO algorithm is used to optimize the position of the array elements compared with the simple use of MOPSO algorithm. Convex optimization algorithm is used to optimize the weights of array elements. The gate lobe and the peak sidelobe level are less than -19.3dB.
【作者单位】： 南京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61371170)资助项目 南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20150403,kfjj20160404)资助项目;雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室(南京航空航天大学)资助项目 中央高校基本科研业务费专项资金(NJ20140010)资助项目
【分类号】：TN820;TP18

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本文编号：1625564