检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:贾维敏[1] 林志强[1,2] 姚敏立[1] 赵鹏[1] 赵建勋
机构地区:[1]第二炮兵工程大学 [2]中国人民解放军96265部队
出 处:《电子学报》2013年第5期926-930,共5页Acta Electronica Sinica
基 金:国家自然科学基金(No.61179004;No.61179005)
摘 要:针对有阵元间距上、下限约束与口径约束的稀布直线阵列综合问题,提出了一种基于向量映射的改进遗传算法.该方法将遗传变量与阵元间距按照特定的关系进行映射,从而使阵元间距的强约束优化问题转换为仅含遗传变量上、下限约束的优化问题,从根本上避免了遗传操作中的不可行解.通过抑制天线峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布阵仿真,验证了该方法的有效性和稳健性,且能获得比现有方法更高的优化效率.Considering a linear sparse array with the constraints of the array aperture,the minimum and the maximum element spacing,an improved genetic algorithm(IGA)for the element position synthesis is proposed to reduce the peak sidelobe level(PSLL)of the array.In order to avoid the infeasible solution during the optimization,a special vector mapping between the element spaces and their gene coding is utilized by the IGA.Then the strong constrained optimization problem is transformed to an optimization problem with only upper and lower limit,and the infeasible solution is naturally avoided.The computational cost of the IGA can be far less than that of a recently reported modified real genetic algorithm.And the efficiency and the robustness of the IGA have been illustrated clearly from the simulations.
关 键 词:稀布阵 遗传算法(GA) 旁瓣电平 优化布阵 约束优化问题 向量映射
分 类 号:TN820.1[电子电信—信息与通信工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.15