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稀布天线阵列的发展及研究现状

时间:2018-07-11 10:49来源:毕业论文
非均匀天线阵列(即非周期阵列)的研究始于上个世纪六十年代初,这期间采用的方法主要有经典密度加权法[7]、扩展投影法、分区动态规划法[8,9]和基于计算机的数值综合法等等。 196

非均匀天线阵列(即非周期阵列)的研究始于上个世纪优尔十年代初,这期间采用的方法主要有经典密度加权法[7]、扩展投影法、分区动态规划法[8,9]和基于计算机的数值综合法等等。
1966年,Y.T.Lo和S.W.Lee尝试用穷举法对一些小型稀疏直线阵列进行优化设计,通过穷举出了符合条件的所有阵元分布,选取其中峰值旁瓣电平最小的为最优解[10]。此外他们通过统计和分析所有的7770例阵元分布,发现阵元呈中间密集、边缘稀疏分布的阵列实现较小峰值旁瓣电平的可能性更大,并由此提出间隔锥削的阵列综合法。尽管穷举法可以保证找打最优解,但是很明显穷举法并不适用于现代快速优化设计稀疏阵列的需求。25608
在穷举法的基础上,国内姚昆等学者提出了一种针对稀疏直线阵列的分区动态规划法。该方法将阵列孔径分成长度均匀的几个区,按照文献[10]间隔锥削形式,分配各个区内的阵元数目,然后在各个区内,则采用动态规划方法进行逐步寻优。论文网
上世纪九十年代以来,随着计算机技术的飞速发展,各种由计算机技术的辅助的现代计算智能算法大量地被运用到稀布天线阵列的综合设计当中,使得稀布天线阵列朝着大规模、多约束的方向迅猛发展。应用的主要算法有遗传算法[11,12]、模拟退火算法[13,14]、蚁群算法[15]和粒子群算法[16,17]等等。
生物进化过程本是一个自然的、并行发生的、稳健的优化过程。大自然界中各种各样的生物通过“优胜劣汰”及遗传变异进行着生命的繁衍和延续,受之启发,遗传算法(GA)应运而生。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法[18]。 稀布天线阵列的发展及研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_19477.html
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