针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非...针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。展开更多
DAB BWS(Digital Audio Broadcasting Broadcast Web Site),是数字广播一种数据业务。用户通过数字广播接收终端便能浏览网页,可查询新闻、天气预报等最新信息。介绍基于PC机的DAB推送业务BWS[2]的软件实现。在一定程度上促进了互联网...DAB BWS(Digital Audio Broadcasting Broadcast Web Site),是数字广播一种数据业务。用户通过数字广播接收终端便能浏览网页,可查询新闻、天气预报等最新信息。介绍基于PC机的DAB推送业务BWS[2]的软件实现。在一定程度上促进了互联网与广播的融合。展开更多
针对传统互质阵列波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法的自由度低、阵列孔径小、特定方向上存在相位模糊,以及低信噪比下估计性能不佳等问题,提出了基于多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的单基地展开互...针对传统互质阵列波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法的自由度低、阵列孔径小、特定方向上存在相位模糊,以及低信噪比下估计性能不佳等问题,提出了基于多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的单基地展开互质阵列多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达DOA估计方法。该方法结合了MIMO雷达和展开互质阵列,利用展开互质阵列作为收发阵列,获得了相较于均匀线阵以及传统互质阵列更大的阵列孔径,且自由度得到提高,算法在信噪比低至-20 dB时,仍有着尖锐的谱峰。但是算法涉及对高维度矩阵的特征值分解,因此运算量极大,继而提出了基于传播算子(Propagation Method,PM)的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法,避免了特征值分解,运算量显著下降,且信噪比大于2 dB时性能相仿。随后,进行了无相位模糊的理论推导,提出的两种算法均严格无传统相位模糊以及新场景相位模糊问题。最后,仿真验证了算法的有效性。展开更多
文摘针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。
