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
机构地区:[1]中国电子科技集团公司第54研究所,石家庄050081
出 处:《飞行器测控学报》2013年第4期302-305,共4页Journal of Spacecraft TT&C Technology
摘 要:针对在固定阵元数目、最小阵元间距以及最大孔径条件下平面稀疏阵列阵形优化的问题,对阵元数目为256的平面稀疏阵列分别采用模拟退火算法和粒子群优化算法进行优化仿真,分析比较了模拟退火算法和粒子群算法在平面稀疏阵列阵形优化中的应用效果。仿真结果表明,经过模拟退火算法和粒子群优化算法优化后的平面稀疏阵列均能够抑制副瓣电平,并能够在一定的空域范围内实现波束扫描;相对于粒子群优化算法,模拟退化算法计算方法简单;在相同的迭代次数下,经模拟退火算法优化后的平面稀疏阵列比经粒子群算法优化后的平面稀疏阵列更能够有效地抑制副瓣。A thinned planar array with 256 elements is optimized and simulated with SA (Simulated Annealing) algorithm and PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm on the condition of a given number of elements, minimum element spacing and maximum array aperture. The effects of application of SA and PSO algorithms in array shape optimization are analyzed and compared. The simulation results indicate that SA algorithm and PSO algorithm are effective in helping suppress sidelobes and the optimized array can realize beam scanning within a certain range of airspace. SA algorithm is simpler than PSO algorithm. At the same number of iterations, the thinned planar array using SA algorithm presents lower sidelobes than that using PSO algorithm.
关 键 词:阵形优化 平面稀疏阵列 模拟退火算法 粒子群优化算法
分 类 号:V556[航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TN82[电子电信—信息与通信工程]
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