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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种用于旁瓣对消的辅助阵元位置优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119760949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411582351.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种用于旁瓣对消的辅助阵元位置优化方法及系统是由陶海红;朱佳宁;廖海云;颜明珠;顾乐设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于旁瓣对消的辅助阵元位置优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于旁瓣对消的辅助阵元位置优化方法及系统，该方法包括：初始化种群，种群个体的染色体由辅助阵元的可能位置索引构成；构造适应度函数，计算初始种群的适应度，记录最优辅助阵元位置；采用差分进化DE策略，产生变异种群；通过二项交叉法对变异种群进行交叉操作，形成试验种群；应用贪心策略从上代种群和试验种群中选择新一代种群；更新缩放因子和交叉概率因子的历史记录；通过LPSR算法缩减种群规模；迭代进化种群；输出迭代优化过程与最优辅助阵元位置。本发明通过自适应调整差分进化算法的关键参数，实现对辅助阵元位置的高效优化，计算复杂度低，收敛速度快，可用于雷达旁瓣干扰抑制技术，能够提高雷达对不同干扰环境的适应性。

本发明授权一种用于旁瓣对消的辅助阵元位置优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于旁瓣对消的辅助阵元位置优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：读取阵元位置坐标，完成阵元位置编码、种群初始化以及历史记录与淘汰存档初始化，种群的染色体由辅助阵元可能位置索引构成； S2：构造适应度函数，并将步骤S1得到的初始种群代入适应度函数，记录适应度最优的辅助阵元位置及其适应度值； S3：采用差分进化DEcurrent-to-pbest1变异策略对辅助阵元位置进行变异操作，产生变异种群； S4：通过二项交叉法对新种群进行交叉操作，形成试验种群； S5：应用贪心策略从当前种群和试验种群中选择新一代种群，更新种群中的辅助阵元位置； S6：基于当前阵元位置组合和上代阵元位置组合之间适应度函数值之差的绝对值，更新缩放因子F和交叉概率因子CR的历史记录； S7：通过LPSR算法缩减种群规模，计算下一代种群规模，并与当前代种群规模进行对比，根据适应度丢弃当前代种群中的最差个体或维持当前代种群规模，得到下一代种群； S8：迭代进化种群，直到达到最大迭代次数； S9：输出迭代优化过程与最优辅助阵元位置； 其中，所述步骤S2中，所述适应度函数为干扰信号遍历所有覆盖区域的角度并计算旁瓣对消后干扰信号在每个遍历角度上的零陷深度绝对值之和： 其中，Nθ为遍历角度的总数，θ为遍历角度的度数；H表示权矢量的共轭转置；w表示波束权矢量，用于平衡不同角度下零陷深度的重要性；a表示信号的导向矢量； 所述步骤S3中，差分进化DEcurrent-to-pbest1变异策略，包括： Vi,G＝Xi,G+Fi·Xpbest,G-Xi,G+Fi·Xr1,G-Xr2,G7 其中，Xpbest,G为从当前种群中适应度排名前p个辅助阵元组合中随机选择，Xi,G为第G次迭代的第i个辅助阵元组合，Xr1,G为从第G次迭代的种群P中随机选择的辅助阵元组合，Xr2,G为从P∪A中随机选择的辅助阵元组合，Fi为缩放因子，由下式生成： Fi＝randciMF,i,0.18 其中，randci表示柯西分布，MF,i为从历史记录MF中随机选择的； 所述步骤S4包括： S4.1：随机选择辅助阵元位置组合的交叉点jrand； S4.2：根据公式9，随机取0到1内的数，如果小于或等于交叉概率CRi或基因位置j＝jrand时，新辅助阵元位置组合U的第j个辅助阵元位置将继承变异辅助阵元位置组合V的第j个辅助阵元位置，否则继承原始辅助阵元位置组合X的第j个辅助阵元位置，公式如下： 公式9中Ui,j,G为交叉后生成的新辅助阵元位置，jrand为随机选择的交叉点，Vi,j,G为变异辅助阵元位置组合Vi,G的第j个辅助阵元位置；Xi,j,G为原始辅助阵元位置组合Xi,G的第j个辅助阵元位置；交叉概率CRi由下式生成： CRi＝randniMCR,i,0.110 公式10中randni为高斯分布，MCR,i为从历史记录MCR中随机选择的； 所述步骤S5中的种群更新采用贪心准则选取较优的个体： 式中，fUi,G为试验种群中第i个辅助阵元位置组合的适应度函数值，fXi,G为当前种群中第i个辅助阵元位置组合的适应度函数值，Xi,G+1为选择后新的辅助阵元位置组合，Xi,G为原始辅助阵元位置组合，即：当前种群中第i个辅助阵元位置组合；Ui,G为第G次迭代生成的试验种群中第i个辅助阵元位置组合。

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