基于莱维飞行粒子群算法的稀布阵列天线综合
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安徽省高校自然科学基金资助项目(KJ2018A0417);校级自然重点资助项目 (WXZR201820)

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Synthesis of sparse array antenna based on Lévy flight particle swarm algorithm
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    摘要:

    针对阵列孔径、阵元间距、阵元数等约束条件的稀布阵列天线综合,提出一种莱维飞行粒子群算法,该算法在改进粒子群优化算法基础上,引入莱维飞行机制,增加粒子位置的变化活力,有效避免粒子陷入局部最优和更新出现不可解。仿真结果表明,相比文献中遗传算法、粒子群算法,所提算法可以获得更好的收敛精确度,验证算法的有效性和稳健性。

    Abstract:

    Aiming at the synthesis of space sparse arrays with constraints on array aperture, array spacing and number of arrays, a Lévy flight Particle Swarm Optimization(PSO) is proposed. The Lévy flight PSO is introduced to increase the particle position of the population, avoiding the algorithm falling into the local optima and renewing unsolvable. Simulation results show that the Lévy flight PSO has better convergence accuracy than the genetic algorithm and PSO in the literatures, which verifies the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孟宪猛,蔡翠翠.基于莱维飞行粒子群算法的稀布阵列天线综合[J].太赫兹科学与电子信息学报,2021,19(1):90~95

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  • 收稿日期:2020-02-29
  • 最后修改日期:2020-02-29
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  • 在线发布日期: 2021-03-09
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