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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于改进斑马算法的稀疏阵列天线优化方法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：CN119814092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411836528.2，技术领域涉及：H04B7/0404；该发明授权一种基于改进斑马算法的稀疏阵列天线优化方法是由黄建明;王誉璇;张乃柏;崔岩松;任维政;汪春霆设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进斑马算法的稀疏阵列天线优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进斑马算法的稀疏阵列天线优化方法，用于降低稀疏阵列天线的峰值旁瓣电平，属于射频相控阵天线技术领域。本方法实现过程包括：首先在原始斑马优化算法的基础上，加入概率估计模型，将实数变量转换为二进制编码；其次引入了自适应T分布扰动策略以及动态选择策略，增强算法的全局搜索能力，避免其陷入局部最优，并有效提高了收敛速度；最后通过一定次数的迭代优化，得到最优解。为验证本方法的性能，本文进行了三组仿真实验，结果表明与其他优化算法相比，本方法能够在更少的优化时间内，得到更低的阵列天线峰值旁瓣电平，从而提高天线的性能。

本发明授权一种基于改进斑马算法的稀疏阵列天线优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进斑马算法的稀疏阵列天线优化方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：建立矩形平面阵列天线模型，初始化阵列参数；阵列参数包括阵列口径、阵元最小间距、阵元数目和约束条件，将阵列峰值副瓣电平作为优化目标，确定适应度函数； 步骤2：设置斑马算法相关参数，相关参数包括种群数、最大迭代次数和优化变量，通过适应度函数计算每个个体适应度函数值，按适应度函数值将种群排序，其中，适应度值最低的个体为最佳个体； 步骤3：进行迭代，并通过种群觅食阶段和防御阶段的更新公式对种群进行更新；在种群更新过程中，引入自适应t分布变异策略和动态选择策略，对种群进行扰动；每次迭代更新后得到的新种群个体为0到1的实数优化变量，引入概率估计模型，将实数优化变量转化为0或1的二进制编码；利用二进制编码结果计算每个个体的适应度函数值； 步骤4：每次迭代完成后，判断迭代次数是否达到最大迭代次数；若未达到则重复步骤3，若达到则结束迭代并保存最佳优化结果，最佳优化结果即适应度函数最低时对应的阵列分布结果； 步骤1中，所述适应度函数定义为和两个平面的最大副瓣电平之和： ； ； Fi为阵列天线的最大副瓣电平，Fitness代表适应度函数，其中，为阵列天线除了主瓣以外的副瓣区域，为副瓣电平，为阵列主瓣最大值，为平面阵列的方向图函数，表示为： ； 其中，为波数，为波长，，，、为俯仰角和方位角；设每个阵元的坐标为，，，设阵元为理想点源，为第个阵元的激励，当该阵元需要去掉时，则，当阵元需要保留时，则，其中m，n表示阵元位置，第m行，第n列。

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