本发明专利技术公开了一种基于粒子群算法的单频点上的天线布局优化方法，该方法步骤一在FEKO中建立天线优化模型，生成一个*.pre文件；步骤二在MATLAB中设置PSO中的参数；步骤三设置初始迭代步长t＝1，随机初始化所有粒子的位置xi(t)和速度vi(t)；步骤四将xi(t)写入*.pre文件；步骤五启动PREFEKO、RUNFEKO模块，生成*.out文件；步骤六从*.out文件中读取S参数，计算粒子i的适应值fi(t)；步骤七更新种群最优值步骤八更新所有粒子的速度vi(t)和位置xi(t)；步骤九判断是否完成全部迭代，若未完成，则设置t＝t+1并返回第四步；步骤十得到所有天线最优位置的向量相对于FEKO，本发明专利技术中PSO算法中的参数可调，优化结果更优，在确保优化效果前提下，还能提高优化速度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种天线布局的优化方法，更特别地说，是一种利用粒子群算法，在单 频点上针对天线间隔离度的天线布局优化方法。
技术介绍
随着电子信息技术的发展，机载电子设备的种类和数量急剧增加。为了满足现代 战场环境下对通信、导航、目标识别等的需要，越来越多的天线被安装在飞机上，其电磁兼 容性设计便成为工程设计中的一个重要课题。与天线密集布置相伴的是严重的无线电干 扰，无线电系统间电磁干扰主要传输途径是天线间的耦合。常用隔离度来定量表征这种耦 合的强弱程度，它定义为一根天线发射功率与另一根天线所接收功率之比，用dB来表示。 飞机上由于可用空间有限，多部天线同时在很小的区域内工作的情况不可避免， 因此，天线间的耦合和干扰非常严重。现有技术对于一个多天线系统进行电磁兼容设计时， 只能保证某对天线的隔离度达到最大，而不能提高整个天线系统的隔离度，使得系统内所 有天线间电磁兼容。 粒子群优化算法，缩写为PS0,是一种为了解决多目标优化问题的进化算法。粒子 群由m个粒子组成，每个粒子在η维空间中按一个速度飞行，飞行的位置就是优化问题的潜 在解。粒子i的当前位置可以表示为Xi⑴=(Xii，Xi2,…，xin)，xin代表第i个粒子在第η 维上的坐标。粒子i的当前速度可以表示为vjt) = (v^vi2,…，vin)，vin代表第i个粒子 在第n维上的移动速度。粒子i根据其当前位置可以得到当前的适应值A(t)，或称为目标 函数值。粒子已经经历的最优位置对应的适应值为个体极值，用表示，此时粒子的位置 用/表示。所有粒子的个体极值中的最优解为全局极值，用./L表示，此时粒子的位置用 户匕来表示。每个粒子按照以下两个公式更新它的速度和位置： 其中：i= 1，2, "'m表示第i个粒子，j= 1，2，…，η表示粒子的第j维，Cpc2 为学习因子或加速常数，ri、r2是均匀分布在（0，1)区间中的随机函数，t为迭代次数的步 长，w为惯性权重。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决上述问题，提高存在相互干扰隐患的机载天线间隔离 度，优化天线布局，提出一种基于粒子群算法的单频点上的天线布局优化，本专利技术利用 MATLAB编写粒子群算法（PS0)程序，采用MATLAB调用FEK0优化机载天线隔离度。 一种基于粒子群算法的天线布局优化方法，具体包括以下几个步骤： 其中第二步到第十步均在MATLAB中进行： 第一步：建立天线优化模型； 第二步：在MATLAB中设置PS0中的参数； 第三步：设置初始迭代步长t= 1，随机初始化所有粒子的位置Xl(t)和速度 Vi(t)； 第四步：读取第一步生成的*.pre文件，将xjt)写入*.pre文件，每当一个粒子 的Xi(t)被写入*.pre文件中，就会生成一个新的*.pre文件，在此假设粒子群中共有N个 粒子，最终就生成了N个*.pre文件； 第五步：在MATLAB中依次运行N个*.pre文件，计算当前优化变量的仿真结果，生 成N个新的*.out文件； 第六步：从*.out文件中读取S参数，计算粒子i的目标函数值，即其适应值 fi(t)； 第七步：更新粒子i和种群最优值"/；L,忍,；如果，则 /L==你），=祕）；如果你)< /?,，则/二=/(0，尤,=切）； 第八步：更新所有粒子的速度Vl(t)和位置Xl(t)，每个粒子都会根据个体极值 义^和全局极值/iL，以速度vi(t)在指定区域内搜索最优解和最优位置； 第九步：根据ii?和当前的迭代次数进行判断，判断是否完成全部迭代，或连续多 次迭代结果相同，若满足，停止迭代，若不满足，则设置t=t+l并返回第四步； 第十步：迭代结束后，得到/二和。 本专利技术与FEK0相比优点在于： (1)PS0算法中的参数可调。这样可以根据具体模型，调整PS0参数，使其优化结果 更优。在确保优化效果前提下，提高了优化速度。 (2)目标函数可以自行编写。可以根据具体问题具体分析，明确了优化的针对性， 具有更好的操作性和更高的效率。【附图说明】 图1是本专利技术的方法流程图。 图2MATLAB中PS0算法迭代过程图。【具体实施方式】 下面将结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。 在FEK0中生成的*.pre和*.out可以以文本的形式打开，所以在MATLAB中可以 像处理文本那样来处理这些文件。在MATLAB定义一个变量，该变量对应于FEK0的*.pre 文件中某一个变量（如：工作频率、几何模型的尺寸变量、模型旋转角等）。这样，就可以用 MATLAB控制FEK0中的这个变量，每改变一次该变量的值就可以重新生成一个新的pre文 件，然后调用RUNFEK0运行新生成的pre文件。同样，可以应用MATLAB像处理文本一样 来处理FEK0的结果文件*.out，来对仿真结果进行处理。 在PS0算法中，实体被抽象为粒子，而粒子的位置就是所求问题的解。每个粒子都 会根据个体极值./^和全局极值,在一定随机扰动的情况下决定下一步的移动方向。在 对机载天线进行布局时，天线的几何结构参数是固定的，只有几何位置参数可以看作是自 变量，而隔离度实际上就成为随天线几何位置参量变化的因变量。如果收发天线都位于远 场区，天线间的S参数的绝对值即为天线间的隔离度。所以，选用S参数作为参量编写目标 函数，选取待优化天线的位置坐标作为优化变量，即粒子群算法所处理的对象。 根据天线的种类，在CADFEK0中设置优化模型，每根天线都代表一个优化模型。在 EDITFEK0中为每个优化模型设置优化变量，优化变量即为每根天线的几何位置参量。在 MATLAB中不断更新FEK0中的优化变量，直到该优化变量使目标函数值最小为止，即使每根 天线间的隔离度都达到最大，该优化变量就是每根天线的最优位置。 本专利技术的一种基于粒子群算法的天线布局优化方法，流程如图1所示，具体包括 以下几个步骤，其中第二步到第十步均在MATLAB中进行： 第一步：建立优化模型。 飞机上由于存在多对天线，每对天线间都存在相互干扰，因此需要对每根天线都 进行优化。 首先根据天线的种类，在CADFEK0中设置优化模型，设置每种天线的工作频率，进 入EDITFEK0中定义优化变量，将天线的几何位置设置为优化变量，设置完成后生成一个 *.pre文件，该文件用MATLAB可以读写。在PS0算法中，设X; (t)=(xu,xi2,…，xin)表示第i个粒子的η维位置向量，每个 粒子的位置都代表了一种可能的解，Vi(t) = (V&vi2，…，vin)表示第i个粒子的η维速度 向量，在本专利技术的天线布局方案中，将优化变量抽象为粒子的位置向量Xi (t)，优化变量和 粒子的位置向量存在一一对应的关系，假设要优化k根天线，可由待优化的所有天线的位 置集合φ表示优化变量，Pi表示第i个天线的三维位置坐标，则优化变量φ如下：Φ= {Ρ1;Ρ2, ···,Pk} = {(xi,Yi,Zi), (x2,y2,z2), ··· (xk,yk,zk)} (3) 由于粒子的不同只取决于优化变量的取值，所以对于每个粒子来说，优化变量Φ 和每个粒子的位置向量之间的对应关系都是一致的，就拿第i个粒子的η维位置向量Xl (t) =(Χπ,Χα，…，xin本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于粒子群算法的单频点上的天线布局优化方法，具体包括以下几个步骤：其中第二步到第十步均在MATLAB中进行：第一步：建立天线优化模型；根据天线的种类，在CADFEKO中建立天线优化模型，设置每种天线的工作频率，在EDITFEKO中将天线的几何位置设置为优化变量，生成*.pre文件；在PSO算法中，设xi(t)＝(xi1,xi2,…,xin)表示第i个粒子的n维位置向量，vi(t)＝(vi1,vi2,…,vin)表示第i个粒子的n维速度向量，在天线布局方案中，将优化变量抽象为粒子的位置向量xi(t)，优化变量和粒子的位置向量存在一一对应的关系，假设要优化k根天线，由待优化的所有天线的位置集合Φ表示优化变量，pi表示第i根天线的三维位置坐标，则优化变量Φ如下：Φ＝{P1,P2,…,Pk}＝{(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),…(xk,yk,zk)}采用粒子的位置向量xi(t)来代表优化变量Φ；第二步：在MATLAB中设置PSO中的参数；设置优化变量的维数D、优化变量的变化范围VarRange、最大速度mv、迭代次数T、粒子个数N、学习因子c1、学习因子c2、惯性权重w；第三步：设置初始迭代步长t＝1，随机初始化所有粒子的位置xi(t)和速度vi(t)，其中粒子的位置在VarRange的范围内，粒子的速度被限制在[0，mv]内；第四步：读取第一步生成的*.pre文件，将xi(t)写入*.pre文件，每当一个粒子的xi(t)被写入*.pre文件中，就生成一个新的*.pre文件，文件的个数与粒子个数相等，在此假设粒子群中共有N个粒子，最终就生成N个*.pre文件；第五步：在MATLAB中通过dos(‘prefeko filename’)命令，启动PREFEKO模块对N个*.pre模型进行网络刨分，通过dos(‘runfeko filename’)命令，调用RUNFEKO模块，运行N个*.pre文件，计算当前优化变量的仿真结果，生成N个新的*.out文件；第六步：从*.out文件中读取S参数，计算粒子i的目标函数值，即其适应值fi(t)；第七步：更新粒子i和种群最优值如果则如果则在每一次的迭代过程中，对于每个粒子都有自己的个体极值和该极值所对应的粒子的位置表示第i个粒子适应值的极小值，表示此极小值所对应的天线的几何位置；对于整个种群具有全局极值和该极值所对应的粒子的位置表示所有粒子的个体极值中的最优解，表示此最优解所对应的天线的几何位置。第八步：按照公式(1)、(2)更新所有粒子的速度vi(t)和位置xi(t)，每个粒子都会根据个体极值和全局极值以速度vi(t)在指定区域内搜索最优解和最优位置；其中：每个粒子按照以下两个公式更新它的速度和位置：vij(t+1)=wvij(t)+c1r1j(t)(pbest,ji(t)-xij(t))+c2r2j(t)(pbest,jg(t)-xij(t))---(1)]]>xij(t+1)＝xij(t)+vij(t+1) (2)其中：i＝1,2,…,m表示第i个粒子，j＝1,2，…，n表示粒子的第j维，c1、c2为学习因子或加速常数，r1、r2是均匀分布在(0，1)区间中的随机函数，t为迭代次数的步长，w为惯性权重；第九步：根据和当前的迭代次数判断迭代是否结束，若完成全部迭代，或连续多次迭代结果相同，则迭代结束；否则设置t＝t+1并返回第四步；第十步：迭代结束后，得到和为所有天线间相互干扰都最小时天线的几何位置的向量。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：贾云峰，杨柳，尚进，魏嘉利，苏东林，刘焱，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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