[发明专利]基于量子蜘蛛群演化机制的平面天线阵列稀疏方法有效
| 申请号： | 201710333471.8 | 申请日： | 2017-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN107302140B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 高洪元;张晓桐;杜亚男;张世铂;梁岩松;刁鸣;刘丹丹;陈梦晗 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | H01Q21/00 | 分类号： | H01Q21/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙;23 |
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| 摘要： | 本发明提供的是一种基于量子蜘蛛群演化机制的平面天线阵列稀疏方法。1、建立平面天线阵列稀疏模型；2、设置系统参数；3、用适应度函数评价种群中每只蜘蛛编码位置的优劣，适应度函数值最优的位置记为整个种群的全局最优位置；4、划分种群中蜘蛛的性别；5、计算每只蜘蛛的重量；6、更新雌性蜘蛛量子位置，基于更新后的量子矢量旋转角，采用模拟量子矢量旋转门操作更新雌性蜘蛛量子位置；7、更新雄性蜘蛛量子位置，基于更新后的量子矢量旋转角，采用模拟量子矢量旋转门操作更新雄性蜘蛛量子位置；8更新各自历史最优位置；9：判断是否达到最大迭代次数。本发明解决了多约束平面天线阵列稀疏难题，满足了对平面稀疏阵列的各种要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量子 蜘蛛 演化 机制 平面 天线 阵列 稀疏 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于量子蜘蛛群演化机制的平面天线阵列稀疏方法，其特征是：/n步骤1：建立平面天线阵列稀疏模型，包括天线阵列的规模、形状以及阵元的摆放方式；/n步骤2：设置系统参数，包括种群中蜘蛛个体的数量，群体演进的迭代次数，并初始化种群中每只蜘蛛在解空间中的量子位置和{0,1}编码位置；/n步骤3：设计适应度函数，用适应度函数评价种群中每只蜘蛛{0,1}编码位置的优劣，在迭代开始时，每只蜘蛛初始{0,1}编码位置同时也记为其搜索历史中的历史最优位置；初始{0,1}编码位置的适应度函数值同时记为其历史最优适应度函数值，在所有蜘蛛对应的所有历史最优位置中，适应度函数值最优的位置记为整个种群的全局最优位置；/n步骤4：划分种群中蜘蛛的性别，把初始{0,1}编码位置按其适应度函数值由大到小排列，前N
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