《電子技術應用》
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基于混沌遺傳算法的二維平面陣研究
2023年電子技術應用第4期
姜文琦1,張華美1,2,王祥夫1
(1.南京郵電大學 電子與光學工程學院,江蘇 南京 210023;2.東南大學 毫米波國家重點實驗室,江蘇 南京 210096)
摘要: 針對一般均勻平面陣列方向圖旁瓣較高的問題,利用傳統遺傳算法對均勻陣進行二維稀布排列,有效降低了旁瓣電平,但遺傳算法收斂速度慢,容易陷入局部最優解。因混沌優化算法具有隨機性、遍歷性以及規律性的特性,把混沌優化算法引入到遺傳算法中,利用混沌序列初始化種群,可提高遺傳算法的收斂速度和獲得全局最優解的能力。因此,提出一種基于混沌優化算法的遺傳算法,并把該算法應用到二維平面陣天線設計中,該算法對天線陣的排布進行了優化設計。仿真結果顯示混沌遺傳算法的收斂速度有所提高,陣列天線的副瓣電平進一步降低,說明該方法具有一定的可行性。
中圖分類號:TP391
文獻標志碼:A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.222999
中文引用格式: 姜文琦,張華美,王祥夫. 基于混沌遺傳算法的二維平面陣研究[J]. 電子技術應用,2023,49(4):68-72.
英文引用格式: Jiang Wenqi,Zhang Huamei,Wang Xiangfu. Research on two-dimensional planar array based on chaotic genetic algorithm[J]. Application of Electronic Technique,2023,49(4):68-72.
Research on two-dimensional planar array based on chaotic genetic algorithm
Jiang Wenqi1,Zhang Huamei1,2,Wang Xiangfu1
(1.College of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China; 2.State Key Laboratory of Millimeter Wave, Southeast University, Nanjing 210096, China)
Abstract: Aiming at the problem of high sidelobe in the pattern of general uniform planar array, the traditional genetic algorithm is used to arrange the uniform array in two-dimensional sparse distribution,which effectively reduces the sidelobe level, but the convergence speed of genetic algorithm is slow and easy to fall into local optimal solution. Because chaotic optimization algorithm has the characteristics of randomness, ergodicity and regularity, introducing chaotic optimization algorithm into genetic algorithm and initializing population by chaotic sequence can improve the convergence speed of genetic algorithm and the ability to obtain global optimal solution. Therefore, a genetic algorithm based on chaotic optimization algorithm is proposed and applied to the design of two-dimensional planar array antenna.The algorithm optimizes the layout of antenna array. The simulation results show that the convergence speed of chaotic genetic algorithm is improved and the sidelobe level of array antenna is further reduced,which shows that this method is feasible.
Key words : two-dimensional planar array;convergence speed;reducing side lobe;genetic algorithm;chaos

0 引言

低副瓣陣列天線技術副瓣陣列天線技術現在被廣泛應用于現代電子技術通信領域,當下陣列天線方向圖研究的熱點之一就是在給定陣元數目和天線孔徑大小的情況下來實現更低的副瓣電平。隨著機器學習適用的領域范圍越來越廣,出現了許多智能天線優化方法,如模擬退火算法、粒子群算法、遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)等。一般天線優化涉及陣元數目、陣元間距、主瓣寬度、峰值旁瓣電平(Maximum Sidelobe Level,MSLL)等要素。相較而言,遺傳算法是一種高效、并行、全局搜索的方法,得到了很多運用。

如一種新的單口徑單饋源多波束天線設計方法,其中利用了實數編碼遺傳算法進行優化,并用該算法對一個服務區為某區域的多波束天線進行了優化設計和分析,取到了較好的效果。也有對缺失陣元后的方向圖進行校正,通過優勢保留的改進遺傳算法降低陣列天線旁瓣電平;或是在之前的基礎上通過遺傳算法優化陣元位置達到降低旁瓣電平的目的。但是當遇到一些相對困難的陣列優化問題,使用遺傳算法會有過早收斂于局部最優解的現象出現。此外,遺傳算法還存在收斂速度慢、計算量大的缺點。以上文獻用傳統GA以及其他算法對天線進行了優化并獲得了不同結果。近年來,多種算法融合已經成為一種趨勢。其中涉及的模擬退火算法和運用粒子群算法改進的遺傳算法可以有效解決線陣中副瓣電平過高的問題,起到了抑制作用。除此之外,通過加入雜草入侵算法來對布谷鳥搜索算法進行改進,既可以加快大面積的同心圓陣列的收斂速度,又兼顧了天線陣列的低旁瓣特性。



本文詳細內容請下載:http://m.jysgc.com/resource/share/2000005285




作者信息:

姜文琦1,張華美1,2,王祥夫1

(1.南京郵電大學 電子與光學工程學院,江蘇 南京 210023;2.東南大學 毫米波國家重點實驗室,江蘇 南京 210096)


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