一种基于粒子群算法的多目标子阵划分优化方法

发布时间：2018-05-11 08:29

  本文选题：相控阵 + 子阵划分　； 参考：《信号处理》2017年08期

【摘要】：为了降低硬件成本和系统的复杂度,子阵划分对于大型的相控阵雷达来说是必要的。传统的子阵划分方法主要针对信号处理的单一性能指标优化。针对多项指标优化的问题,本文提出了一种基于粒子群算法的子阵划分结构优化算法,相对于传统的方法能够同时优化多项性能指标,提高信号处理的性能。通过对线性阵列的划分做仿真,展示了粒子群算法对子阵级波束形成多项性能指标的提高。
[Abstract]:In order to reduce hardware cost and system complexity, subarray partitioning is necessary for large phased array radar. The traditional subarray partition method is mainly aimed at the single performance index optimization of signal processing. In order to solve the problem of multi-index optimization, a sub-matrix partition structure optimization algorithm based on particle swarm optimization (PSO) is proposed in this paper. Compared with traditional methods, it can optimize multiple performance indexes at the same time and improve the performance of signal processing. Through the simulation of linear array partitioning, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is shown to improve the performance of sub-array beamforming.
【作者单位】： 北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室;北京理工大学信息与电子学院;
【基金】：高等学校学科创新引智计划资助项目(B14010) 国家自然科学基金资助项目(61671065,61225005,61427802)
【分类号】：TN958.92;TP18

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本文编号：1873216