子阵级分布式阵列的布局优化

发布时间：2020-03-23 22:18

【摘要】：不同于传统的大规模阵列天线,分布式阵列天线是由多个子阵列构成并相互合作的,因此存在着高机动性以及高灵活性、制造复杂度低以及维护成本低和扩展性好以及高可靠性等优点。但同时分布式阵列天线也存在着峰值旁瓣电平过高的缺陷,由此带来天线系统在进行参数估计时存在较大的误差,所以对低峰值旁瓣电平的阵列方向图综合的研究有重要的意义。阵列方向图作为阵列天线的一个重要的性质。针对分布式阵列天线存在的峰值旁瓣电平过高的问题,本文通过以多个相同结构的子阵列构成的分布式阵列为例,通过对子阵列的位置进行优化,使得分布式阵列的峰值旁瓣电平降低。本文主要工作和创新如下:(1)本文针对分布式阵列天线峰值旁瓣电平过高的问题,首先研究了遗传算法,并将其应用到分布式阵列天线的子阵列位置优化问题中。然后根据仿真结果指出传统的遗传算法存在的不足与缺陷,提出了相应的改进的遗传算法,重点对算法中交叉和变异两个操作提出改进措施。在进行交叉操作之前,首先进行相似度检测,避免了“近亲繁殖”。在变异操作过程中,采用“自适应”的想法,根据种群的适应度,对变异概率的取值进行更改。通过仿真实验,1、通过使用遗传算法以及改进的遗传算法对子阵列位置进行优化后的分布式阵列天线,相比于相邻子阵列距离相等的分布式阵列天线,有更低的峰值旁瓣电平。2、改进的遗传算法相比于传统的遗传算法,具有更快的收敛速度和更高的全局搜索能力。(2)相比于遗传算法以及改进的遗传算法存在的缺点,差分进化算法存在着收敛效率高、全局搜索性能强的优点,故本文提出使用差分进化算法对分布式阵列天线的子阵列位置进行优化,使得分布式阵列的峰值旁瓣电平有所下降。同时针对差分进化算法存在的缺陷,提出了改进的差分进化算法,重点是对变异、交叉和选择三个操作提出相应的改进措施。为了提升算法的收敛效率以及加强全局搜索能力,在改进的差分进化算法的变异部分采用两种不同差分进化策略相结合的方法。在交叉操作部分,采用自适应的思路,以当前种群适应度值的状况为依据,对交叉概率的取值进行动态的调整。对于选择操作的改进方式,不仅仅是将适应度值高的个体保留至下一代种群,而是使适应度值低的个体也有概率的可以得到保留,使得种群中个体的多样性得到了提升。通过仿真实验,1、通过使用差分进化算法以及改进的差分进化算法对子阵列位置进行优化后的分布式阵列天线,都使得峰值旁瓣电平得到了下降。2、在本文使用的四种算法,改进的差分进化算法有更高的收敛效率以及更卓越的全局搜索能力。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN820.15

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本文编号：2597347