【技术实现步骤摘要】
基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法
本专利技术属于天线
，具体是一种基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法。
技术介绍
在以往，由于天线阵列方向图综合在雷达和通信领域的应用，它备受人们的关注。其中，共形天线阵列的设计是研究者们面临的巨大挑战。由于共形阵列具有曲面，阵列中的每个天线指向不同的方向。因此，传统的平面阵列理论无法为其提供典型的阵列辐射方向图综合方法。另外，在接收系统中，天线阵的辐射方向图有时需要波束形成零陷。然后可以通过控制零陷位置指向干扰信号的方向来实现干扰抑制。由于零陷电平远低于副瓣和主瓣，这给优化算法带来了困难。在天线阵列综合领域，人们提出了许多可以实现典型阵列综合的分析方法，如切比雪夫法、傅里叶变换法等。解析法在收敛速度上有突出的优势，但其应用受到限制。最小二乘法(LSM)进行迭代求解，得到了较好的线性阵列综合结果。但由于共形阵综合面临阵元姿态各异，很难直接应用解析法，使得使用受到了限制。总体最小二乘法(TLSM)采用直接法求解阵列综合问题，但由于矩...
【技术保护点】
1.一种基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：设置混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的目标参数：种群数量、缩放因子、交叉概率、期望旁瓣电平值和期望零陷深度值；/n步骤2：阵列方向图综合问题写成公式[A][I]＝[S]，在其上加入一个对角矩阵X来控制方向图不同角度差异的权重，即：[X][A][I]＝[S]；/n步骤3：使用总体最小二乘法计算得到阵列中的阵元电流I，将其代入辐射方向图公式，得到初步辐射方向图；/n步骤4：利用差分进化算法对权重矩阵X进行更新优化；/n步骤5：通过适应度函数计算阵列天线种群的适应度函数值...
【技术特征摘要】
1.一种基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：设置混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的目标参数：种群数量、缩放因子、交叉概率、期望旁瓣电平值和期望零陷深度值；
步骤2：阵列方向图综合问题写成公式[A][I]＝[S]，在其上加入一个对角矩阵X来控制方向图不同角度差异的权重，即：[X][A][I]＝[S]；
步骤3：使用总体最小二乘法计算得到阵列中的阵元电流I，将其代入辐射方向图公式，得到初步辐射方向图；
步骤4：利用差分进化算法对权重矩阵X进行更新优化；
步骤5：通过适应度函数计算阵列天线种群的适应度函数值；
步骤6：判断适应度函数值是否小于一定值ε或是否达到最大进化代数，若没有，则进入下一代并返回步骤3，否则执行步骤7；
步骤7：输出最优解，记录该适应度值所对应的辐射方向图，完成方向图综合。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法，其特征在于：所述步骤2，矩阵A为阵列的流形矩阵：
其中，aij是导向矢量的元素，它可由式(2)表示为:
k是电磁波在自由空间的波数，它可由式(3)表示为:
上式中，λ是波长；M是采样点总编号数，m代表第m个采样点编号；N是阵列中的总阵元数，n代表第n个阵元；θi代表信源的俯仰角，fj(θi)是第j个阵元在θi方向上的辐射方向图；dn是第n个阵元和第一个阵元之间的距离；
I是N元阵列中的阵元电流：
其中，φj代表信源的方位角；
矢量S为阵列所需的辐射方向图：
[S]1×M＝[S(θ1),…,S(θi),…,S(θM)]T(5)
其中，In是第n个阵元的电流；
计算对角矩阵X的公式为：
其中，xii为对角矩阵X对角线上的元素，S(θi)为阵列所需的辐射方向图。
3.根据权利要求1所述的一种基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法，其特征在于：所述步骤3，总体最小二乘法计算得到阵列中的阵元电流I的具体步骤如下：
第一步、利用最小二乘法将式[X][A][I]＝[S]变成[XA+E][I]＝[XS]+ε，等价于
其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：李蕊，底欣欣，徐乐，杨晓宁，杨勇，毕研强，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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