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龙图腾网恭喜电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学申请的专利一种基于种群距离的稀疏阵列设计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：CN115688573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211342831.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于种群距离的稀疏阵列设计方法是由张永超;周枭坤;张泽宇;黄钰林;张寅;杨海光;杨建宇;张永伟设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于种群距离的稀疏阵列设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于种群距离的稀疏阵列设计方法，首先建立一种粒子群个体和群体模型，然后设计粒子群算法的适应度函数，计算粒子群的群体距离，通过群体距离动态调整惯性权值，实现粒子群算法的全局收敛，得到天线的稀疏布阵结构，完成基于种群距离的稀疏阵列设计。本发明的方法解决了传统二进制粒子群算法容易收敛于局部最优解的缺点，当粒子群算法出现早熟问题，即过早收敛时能够跳出当前收敛点，寻找更优解，得到旁瓣更低的阵列分布。

本发明授权一种基于种群距离的稀疏阵列设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于种群距离的稀疏阵列设计方法，具体步骤如下：步骤一、建立一种粒子群个体和群体模型；假设各阵元均为理想的全向天线单元，且各阵元等幅同相激励，天线方向图Eθ表示为： 其中，n表示第n个阵元，dt表示均匀线阵的阵元间距，θ0表示天线指向，θ表示阵列天线的指向，λ表示信号波长，m表示天线个数；对个体建模，引入天线标识位a＝[a1,a2,…,aD]，实现粒子群算法，其中，D表示天线标识位长度，ai＝1表示该位置有阵元，为0表示该位置没有阵元，且i＝1,2...D；基于上述天线标识位，稀疏阵列的方向图Esθ建模如下： 其中，ms表示稀疏后的阵元个数，dn表示第n个阵元的位置，默认第一个阵元位于原点，根据稀疏阵的阵列方向图，推导粒子群算法的适应度函数；步骤二、设计粒子群算法的适应度函数；在阵列孔径固定，即角分辨率固定的情况下，选取最大旁瓣作为优化指标，最大旁瓣数值越低越好，构建的适应度函数Fitness如下： 其中，FFmax表示主瓣峰值，θ的范围是主瓣区之外；步骤三、计算群体距离；用汉明距离来度量不同个体的距离，进而计算出整个群体的距离，不同汉明距离dij的计算公式如下： 其中，aik表示群体中第i个个体的第k位，表示异或操作，i≤j是为了防止两个个体的重复计算，D表示天线标识位长度，进而求出群体的距离d为： 步骤四、根据群体距离动态调整惯性权值，实现粒子群算法；在二进制布尔粒子群算法中引入惯性权值，对上一次迭代时产生的速度进行控制，得到的粒子群算法速度计算公式如下： 其中，·、+、分别代表二进制的与、或、异或运算，表示第n个个体第i次迭代的速度，ω表示惯性权值，c1、c2是与个体长度相同的二进制向量，每个位置以概率C1，C2取1，C1、C2表示粒子受个体认知和社会认知的影响程度，pbest表示个体n到第i次迭代所得到的最优个体分布，pg表示整个群体到第i次迭代得到的最优个体分布，表示第n个个体第i-1次迭代的分布位置，即步骤一中的天线标识位a；计算出群体能达到的最大距离，然后对群体距离进行归一化处理，实现惯性权值的动态调整，假设群体中个体数为N，每个个体的长度为天线标识位长度D，则群体的最大距离Dmax为： 惯性权值的动态调整公式为： 其中，ωmax表示惯性权重的最大值，ωmin表示惯性权重的最小值，进而可以得到粒子群分布的迭代公式如下： 通过不断迭代，获取适应度最高的个体，进而可以得到天线的稀疏布阵结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学，其通讯地址为：324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。