[发明专利]基于蚁狮算法的稀疏天线方向图综合方法有效
申请号: | 201810919525.3 | 申请日: | 2018-08-14 |
公开(公告)号: | CN109241576B | 公开(公告)日: | 2020-06-30 |
发明(设计)人: | 李文涛;张昱东;叶秀眺;崔灿;史小卫 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学;西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/00;H01Q21/00 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 田文英;王品华 |
地址: | 710071 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明提出了一种基于蚁狮算法的稀疏天线方向图综合方法,主要用于解决现有技术在进行稀疏天线旁瓣抑制的过程中容易产生陷入局部最优,过度依赖初始解,从而降低稀疏天线旁瓣抑制能力的问题。本发明通过将初始化种群按适应度值高低分为精英蚁狮、蚁狮种群和蚂蚁种群,并同时分别对精英蚁狮、蚁狮种群、蚂蚁种群进行多次交替投影机制、差分进化机制、随机寻优进行优化,兼具全局搜索的能力以及快速收敛的特性,确保在少量迭代次数的情况下最大限度的提高稀疏天线的旁瓣和主瓣宽度抑制性能。 | ||
搜索关键词: | 基于 算法 稀疏 天线方向图 综合 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于蚁狮算法的稀疏天线方向图综合方法,其特征在于,通过蚁狮算法对稀疏天线的旁瓣电平和主瓣宽度进行抑制;将稀疏天线种群按适应度值高低分为精英蚁狮、蚁狮种群和蚂蚁种群,并同时分别对精英蚁狮、蚁狮种群、蚂蚁种群进行多次交替投影算法、差分进化算法、蚂蚁个体修正游走方法进行优化,得到新天线种群,并重新按适应度值高低选择蚂蚁种群,蚁狮种群和精英蚁狮,在进行多次迭代后,种群适应度最优值作为全局最优值;该方法的步骤包括如下:(1)建立稀疏天线模型:在xoy坐标轴中沿x轴方向的直线上,根据稀疏天线的阵元数量和满阵阵元间距依次放置阵元,建立稀疏天线模型;(2)生成稀疏天线种群:生成与稀疏天线总数相等的稀疏天线,将所有的天线组成稀疏天线种群;(3)构造适应度函数:(3a)利用方向图计算公式,计算稀疏天线种群中各稀疏天线的方向图幅度;(3b)利用天线方向图旁瓣电平计算公式,计算稀疏天线种群中每个稀疏天线方向图幅度的最大旁瓣电平值;(3c)用π分别减去每个稀疏天线方向图的旁瓣区域,得到稀疏天线种群中每个稀疏天线方向图幅度的主瓣宽度;(3d)利用计算得到的天线方向图幅度的最大旁瓣电平值和主瓣宽度,构造适应度函数;(4)通过适应度函数,计算稀疏天线种群每个稀疏天线个体的适应度值;(5)选择稀疏天线种群:(5a)将当前迭代的稀疏天线种群中每个稀疏天线的阵元归一化激励值的适应度值从小到大进行排序;(5b)取前M/2个的稀疏天线,组成蚁狮种群,M表示稀疏天线总数;(5c)取第
到M个的稀疏天线,组成蚂蚁种群;(5d)取稀疏天线种群中适应度值最小的稀疏天线作为精英蚁狮;(6)更新蚂蚁种群的归一化阵元激励值:(6a)从蚂蚁种群中随机选取80%的蚂蚁个体;(6b)利用蚂蚁个体修正游走方法,分别计算所选取的每个蚂蚁个体在轮盘赌机制选择的蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值,在精英蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值;(6c)计算轮盘赌机制选择的蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值,精英蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值之和的1/2,得到更新后蚂蚁个体的阵元归一化激励值;(6d)从蚂蚁种群中随机选取15%的蚂蚁个体;(6e)利用蚂蚁个体修正游走方法,分别计算所选取的每个蚂蚁个体在轮盘赌机制选择的蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值和在随机一个蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值;(6f)计算轮盘赌机制选择的蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值,任意一个蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值之和的1/2,得到更新后蚂蚁个体的阵元归一化激励值;(6g)从蚂蚁种群中随机选取5%的蚂蚁个体;(6l)利用蚂蚁个体修正游走方法,分别计算所选取的每个蚂蚁个体在轮盘赌机制选择的蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值,和在随机两个蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值;(6i)计算轮盘赌机制选择的蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值,任意两个蚁狮影响下的稀疏天线修正阵元归一化激励值之和的1/3,得到更新后蚂蚁个体的阵元归一化激励值;(6j)对更新后的蚂蚁种群的每一个稀疏天线个体归一化激励值从大到小排序,根据稀疏率将前数个归一化天线阵元激励值设置为“1”,其余设置为“0”;(7)更新蚁狮种群的归一化阵元激励值:利用差分进化算法,对当前迭代次数的蚁狮种群的归一化阵元激励值进行更新;(8)更新精英蚁狮的归一化阵元激励值:利用交替投影算法,对当前迭代次数的精英蚁狮的归一化阵元激励值进行更新;(9)通过适应度公式,计算更新后的稀疏天线种群的适应度值;(10)判断更新后的稀疏天线种群是否满足结束条件,若是,则执行步骤(11),否则,将当前迭代次数加1后执行步骤(5);(11)记录该适应度值所对应的稀疏天线的阵元归一化激励值。
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