【摘 要】
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在实际工程中，通常根据应用需求可预先设计好天线阵方向图，然后根据该方向图反向推导出天线阵单元馈电的幅度、相位信息。然而由于天线阵单元数目较多以及所需波束形状复杂很难用常规的方法推导阵列单元馈电的信息。针对该问题设计了遗传算法来解决。将天线阵单元馈电的幅度、相位信息等效为生物种群。基于该种群设计了遗传变异算法模型，这些算法模型充分模拟了自然界生物种群的基因突变、基因重组和染色体变异，满足物竞天择、适
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在实际工程中，通常根据应用需求可预先设计好天线阵方向图，然后根据该方向图反向推导出天线阵单元馈电的幅度、相位信息。然而由于天线阵单元数目较多以及所需波束形状复杂很难用常规的方法推导阵列单元馈电的信息。针对该问题设计了遗传算法来解决。将天线阵单元馈电的幅度、相位信息等效为生物种群。基于该种群设计了遗传变异算法模型，这些算法模型充分模拟了自然界生物种群的基因突变、基因重组和染色体变异，满足物竞天择、适者生存的自然法则，达到天线阵阵列综合优化设计目标。此外，依据该遗传变异模型编写了相应的程序。通过遗传算法优化的方向图与目标方向图在主瓣内相差小于1d B，从而验证了设计的遗传算法模型的准确性。
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