阵列天线稀布优化算法研究

发布时间：2017-09-02 09:40

  本文关键词：阵列天线稀布优化算法研究

  更多相关文章： 阵列天线 傅里叶算法 改进的遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法

【摘要】：稀布阵天线不但可以减少天线单元以降低天线系统的工程成本,而且具有更大的自由度在阵列孔径上布置阵元,可以获取更加优越的天线性能。对于相同的天线数目和阵列孔径,稀布阵比均匀阵更易获得较窄的主瓣、较低的峰值旁瓣。当阵列孔径相同,稀布阵天线由于其相对增大的阵元间距以致减弱了阵元间的互耦效应。因此,稀布阵天线在实际工程中得到了广泛应用。旁瓣电平会随着阵元数的减少而升高,为了降低阵列的旁瓣电平,就需要优化阵列天线的阵元位置和激励。本文主要研究在给阵列孔径、阵元个数、最小阵元间距的条件下,对阵元的位置进行稀布优化设计,获得尽量低的峰值旁瓣电平。本文根据阵列天线的基础知识,构建了阵列天线稀布优化的数学模型;采用傅里叶算法分别对规则分布的直线阵列和平面阵列进行了稀疏优化;采用改进的遗传算法对四种情形的线性阵列进行了优化并与文献的优化结果进行了比对;采用基于模拟退火的粒子群算法同样对四种情形的线性阵列进行了稀布优化并与遗传算法和文献优化的结果进行了比对;最后采用基于模拟退火的粒子群算法对全方位角扫描的圆环阵列进行了稀布优化。仿真结果证明了上述方法的高效性和收敛性。
【关键词】：阵列天线 傅里叶算法 改进的遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN820
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-12
• 1.1 课题背景和研究意义9-11
• 1.1.1 稀布阵列理论国外研究现状10
• 1.1.2 稀布阵列理论国内研究现状10-11
• 1.2 论文主要结构11-12
• 第2章 阵列天线稀布优化的数学模型12-22
• 2.1 引言12
• 2.2 阵列天线基础理论12-15
• 2.2.1 天线阵方向图乘积原理12-13
• 2.2.2 主瓣宽度13-14
• 2.2.3 旁瓣与栅瓣14
• 2.2.4 天线阵列的综合14-15
• 2.3 直线阵列稀疏的优化模型15-17
• 2.4 平面阵列稀疏的优化模型17-18
• 2.5 直线阵列稀布的优化模型18-19
• 2.6 同心圆环阵列稀布的优化模型19-21
• 2.7 本章小结21-22
• 第3章 稀疏线阵的傅里叶综合22-32
• 3.1 引言22
• 3.2 傅里叶算法22-23
• 3.2.1 傅里叶变换关系22
• 3.2.2 傅里叶算法的优化步骤22-23
• 3.3 阵列的密度加权23-24
• 3.4 傅里叶结合密度加权阵进行稀疏线阵综合24-30
• 3.4.1 三种窗函数加权均匀阵的优化综合24-28
• 3.4.2 迭代傅里叶优化稀疏线阵的仿真实例28-30
• 3.5 本章小结30-32
• 第4章 稀疏平面阵列的傅里叶综合32-39
• 4.1 前言32
• 4.2 稀疏平面阵列中的傅里叶变换关系32
• 4.3 稀疏优化平面阵列的步骤32-34
• 4.4 稀疏优化平面阵列的仿真实例34-35
• 4.4.1 稀疏优化对称的矩形平面阵34
• 4.4.2 稀疏优化非对称的矩形平面阵34-35
• 4.5 傅里叶变换优化稀疏平面阵列的参数分析35-37
• 4.6 本章小结37-39
• 第5章 遗传算法稀布综合线阵39-48
• 5.1 引言39
• 5.2 遗传算法的基本理论39-40
• 5.3 大变异遗传算法40-41
• 5.4 大变异遗传算法实例仿真41-47
• 5.4.1 优化阵元数为奇数的对称阵41-42
• 5.4.2 优化阵元数为偶数的对称阵42-44
• 5.4.3 优化阵元数为奇数的非对称阵44-45
• 5.4.4 优化阵元数为偶数的非对称阵45-47
• 5.5 本章小结47-48
• 第6章 基于模拟退火的粒子群算法稀布综合线阵48-70
• 6.1 前言48
• 6.2 两种算法的简介48-50
• 6.2.1 粒子群算法48-49
• 6.2.2 模拟退火算法49-50
• 6.3 基于模拟退火的粒子群算法50-52
• 6.4 优化稀布奇数个阵元的对称线阵52-59
• 6.4.1 优化变量与适应度的创建53-55
• 6.4.2 粒子群算法后处理55
• 6.4.3 仿真实例55-59
• 6.5 优化偶数个阵元的对称线阵59-63
• 6.5.1 优化变量与适应度函数的创建59-61
• 6.5.2 粒子群算法后处理61-62
• 6.5.3 仿真实例62-63
• 6.6 优化无对称约束的稀布线阵63-68
• 6.6.1 优化变量与适应度函数的创建63-65
• 6.6.2 粒子群算法后处理65-66
• 6.6.3 仿真实例66-68
• 6.7 本章小结68-70
• 第7章 粒子群算法稀布综合圆环阵列70-78
• 7.1 引言70
• 7.2 二维圆阵与一维线阵的相互转换70-71
• 7.3 初始粒子群与适应度函数的创建71-73
• 7.4 粒子群算法后处理73-74
• 7.5 仿真实例74-77
• 7.6 本章小结77-78
• 结论78-79
• 参考文献79-82
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果82-84
• 致谢84

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本文编号：777823