[发明专利]基于进化算法的多目标优化阵列天线方向图形成方法无效
| 申请号： | 200610029392.X | 申请日： | 2006-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN1901396A | 公开（公告）日： | 2007-01-24 |
| 发明（设计）人： | 高波;金荣洪;耿军平;李家强;房志江;陈俊杰 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | H04B7/04 | 分类号： | H04B7/04 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 | 代理人： | 王锡麟;王桂忠 |
| 地址： | 200240*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于进化算法的多目标优化阵列天线方向图形成方法，属于通信技术领域。步骤为：1)对粒子和相关量做初始化；2)对粒子排序并分组：分组时采取最优适应度分组原则；3)在采用非一致性学习因子的基础上，生成新的子迭代模型，再对上述学习因子作对偶交叉，形成包含2个子模型的双迭代模型，再分别对上述的两个分组的粒子使用上述的2个子迭代模型作迭代优化；4)迭代完成后，再对上述两个分组的最优粒子的适应度作比较，二者取其优；5)判断适应度和迭代次数；6)重复上述操作，直至结束。本发明大大提高进化算法在阵列天线方向图综合中的收敛速度和最优效果，从而保证多目标条件下的方向图综合的最优化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 进化 算法 多目标 优化 阵列 天线方向图 形成 方法 | ||
【主权项】：
1、一种基于进化算法的多目标优化阵列天线方向图形成方法，其特征在于：步骤如下：1)对粒子和相关量做初始化；2)对粒子排序并分组：分组时采取最优适应度分组原则，即在分组时，选出经前一次迭代后适应度最优的粒子，并将其作为分组的边界；3)在采用非一致性学习因子的基础上，生成新的子迭代模型，再对上述学习因子作对偶交叉，形成包含2个子模型的双迭代模型，再分别对上述的两个分组的粒子使用上述的2个子迭代模型作迭代优化；4)迭代完成后，再对上述两个分组的最优粒子的适应度作比较，二者取其优；5)判断适应度和迭代次数，如果均未达到预设的适应度和迭代次数两个值，则进行新一轮的迭代；6)重复上述操作，直至结束。
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