【摘 要】
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粒子群优化(PSO)算法的思想来源于人工生命和演化计算理论,本文研究混合PSO(HPSO) 算法,综合一付具有方向性单元的共形阵天线,得到低副瓣方向图。为有效克服PSO算法在迭代早
【机 构】
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西安电子科技大学天线与微波技术国家重点实验室; 中国科学院空间科学与应用研究中心国家863计划微波遥感技术实验室;
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粒子群优化(PSO)算法的思想来源于人工生命和演化计算理论,本文研究混合PSO(HPSO) 算法,综合一付具有方向性单元的共形阵天线,得到低副瓣方向图。为有效克服PSO算法在迭代早期收敛快、易发散的缺点,本文将GA的交叉操作和选择策略引入PSO,采用自适应惯性权重,研究高效稳健的混合PSO(HPSO)算法;基于方向性单元建立CPAA的仿真模型;用HPSO算法对模型进行了优化计算,对两种方向性阵列单元形式的CPAA综合出LSL方向图,并与PSO算法结果进行比较。结果表明HPSO算法可以有效综合CPAA的LSL方向图,具有良好的稳定性。表1给出最优的激励系数的幅度和相位(由于对称激励,只给出了左边五个单元的激励系数), 用PSO(惯性权重随叠代步数从0．9线性减少到0．4)和HPSO算法分别优化对称振子和微带单元的 CPAA各50次。可见两种单元的CPAA,两种算法优化的结果一致,就馈电最大功率分配分比而言,微带型单元约为16,而对称振子单元约为25,这是单元形式不同所致。
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