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基于凸-改进遗传算法的圆阵列方向图联合优化
引用本文:袁飞,杨波,黄中瑞. 基于凸-改进遗传算法的圆阵列方向图联合优化[J]. 火力与指挥控制, 2015, 40(1)
作者姓名:袁飞  杨波  黄中瑞
作者单位:合肥电子工程学院,合肥,230037
摘    要:针对圆形阵列方向图具有较高旁瓣的问题,提出一种新的基于凸优化和改进遗传算法的优化方法。该方法首先采用遗传算法将阵元位置和阵元权值作为优化变量,以最小化波束方向图峰值旁瓣为目标函数进行联合优化,既增加了变量的自由度,又符合理论意义上的全局寻优;同时,为了避免算法的早熟收敛,对基本遗传算法进行了必要的改进。然后采用凸优化方法对阵元权值进行二次优化可进一步降低旁瓣电平,与传统方法相比能够明显提高优化效果的稳定性。仿真数据证实了该方法的有效性和正确性。

关 键 词:圆形阵列  凸优化  遗传算法  联合优化  旁瓣电平

Joint Optimization about Pattern Synthesis of Circular Arrays Based on Convex Optimization and Modified Genetic Algorithm
YUAN Fei,YANG Bo,HUANG Zhong-rui. Joint Optimization about Pattern Synthesis of Circular Arrays Based on Convex Optimization and Modified Genetic Algorithm[J]. Fire Control & Command Control, 2015, 40(1)
Authors:YUAN Fei  YANG Bo  HUANG Zhong-rui
Abstract:
Keywords:circular arrays  convex optimization  genetic algorithm  unite optimization  sidelobe level
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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