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]南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016 [2]南京航空航天大学金城学院,南京211156
出 处:《数据采集与处理》2014年第3期415-420,共6页Journal of Data Acquisition and Processing
基 金:国家自然科学基金(61371170)资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金(NJ20140010)资助项目;江苏高校优势学科建设工程资助项目;雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室(南京航空航天大学)资助项目
摘 要:针对共形阵列天线多波束方向图综合问题,提出一种基于最大方向性系数方法得到初始非劣解的多目标粒子群算法,求解满足多个期望波束和低副瓣要求的Pareto最优解。算法首先采用多目标分解策略,由多个单波束最优解的加权线性组合得到近最优解的非劣解。然后结合该非劣解,基于粒子空间和目标空间同时约束的局部搜寻策略,使用多目标粒子群算法优化多个波束,并降低副瓣。仿真结果表明,该算法有效地实现了卫星共形阵列天线的多波束形成和低副瓣,且能快速得到Pareto最优解分布。A multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) with an initial non-inferior solution from maximizing directivities of conformal antenna array is proposed to get Pareto optimal solutions for desired multi-beam and low sidelobes. The proposed algorithm first uses multi-objective decomposition strategy to get a non-inferior solution by the weighted linear combination of multiple single-beam optimal solution. Then, the local search strategy based on the particle space and target space constraints at the same time in MOPSO is designed to achieve optimization of multi-beam and sidelobes. Results indicate that the approach can effectively get Pareto optimal solutions for multi-beam forming with low sidelobes of the satellite conformal array antenna.
关 键 词:共形阵列天线 多波束 多目标粒子群算法 多目标分解
分 类 号:TN828.5[电子电信—信息与通信工程]
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