实际工程应用中,阵列天线需要根据不同场景和不同任务形成满足需求的波束。目前,基于智能优化算法的波束综合技术已成为解决阵列综合问题的重要手段之一。针对传统优化算法优化过程较慢、收敛精度较低的问题,将收敛速度快、参数调节简...实际工程应用中,阵列天线需要根据不同场景和不同任务形成满足需求的波束。目前,基于智能优化算法的波束综合技术已成为解决阵列综合问题的重要手段之一。针对传统优化算法优化过程较慢、收敛精度较低的问题,将收敛速度快、参数调节简单的灰狼(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法引入阵列波束综合问题中。具体工作主要包括:设计低旁瓣、宽零点的阵列期望波束,采用GWO算法不断迭代阵元激励的幅度,使产生的波束不断逼近期望波束,当达到最大迭代次数时优化结束,将得到的优化矢量代入阵列构型中,产生低旁瓣、宽零点波束图。仿真结果表明,基于GWO算法的低旁瓣、宽零点方向图综合效果显著。展开更多
文摘实际工程应用中,阵列天线需要根据不同场景和不同任务形成满足需求的波束。目前,基于智能优化算法的波束综合技术已成为解决阵列综合问题的重要手段之一。针对传统优化算法优化过程较慢、收敛精度较低的问题,将收敛速度快、参数调节简单的灰狼(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法引入阵列波束综合问题中。具体工作主要包括:设计低旁瓣、宽零点的阵列期望波束,采用GWO算法不断迭代阵元激励的幅度,使产生的波束不断逼近期望波束,当达到最大迭代次数时优化结束,将得到的优化矢量代入阵列构型中,产生低旁瓣、宽零点波束图。仿真结果表明,基于GWO算法的低旁瓣、宽零点方向图综合效果显著。
