[发明专利]ACA加速矩量法结合流形映射优化集总加载天线的方法

摘要

本发明公开了一种ACA加速矩量法结合流形映射优化集总加载天线的方法。具体过程如下：通过设置自适应交叉近似算法的精度来建立流形映射算法的粗模型和细模型；首先优化粗模型得到粗模型的最优解，进一步细模型验证，如果满足设计指标则算法结束，如果不满足设计指标则构造替代模型，替代模型涵盖了粗模型和细模型的信息，此时替代模型的解就是原始优化问题的近似解；不断更新替代模型，直到细模型的响应满足设计指标，算法结束。本发明方法采用矩量法自适应交叉近似算法，通过设置自适应交叉近似算法的精度来建立流形映射算法的粗模型和细模型，对设计的参数整体优化，在保证精确性的前提下节省了时间。

主权项

一种ACA加速矩量法结合流形映射优化集总加载天线的方法，其特征在于，步骤如下：第1步，确定流形映射中的粗模型和细模型：采用矩量法，通过设置自适应交叉近似算法ACA的精度获得粗模型，根据设计指标即电压驻波比或天线结构的远场特性，优化粗模型，得到空间映射的起始点x(0)；通过设置自适应交叉近似算法ACA的精度获得细模型；第2步，设置迭代步数i＝1，并令为第i次迭代细模型的参量值；第3步，对进行细模型仿真，如果细模型响应达到设计指标，集总加载天线的优化结束；如果没达到设计指标，进行第4步；第4步，构造替代模型x表示待优化的变量、Rs是关于x的函数；第5步，优化替代模型得到第i+1次迭代细模型的参量值判断是否满足终止条件η≤10‑3，Rf表示细模型的响应，如果不满足返回步骤4，如果满足则完成集总加载天线的优化。