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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及了基于改进型灰狼优化算法与相位补偿的稀布矩形平面阵列天线综合方法，属于阵列天线优化技术领域。首先，建立矩形平面阵列天线的数学模型，初始化阵列天线参数与阵元位置，采用Tent混沌映射初始化种群，计算阵元产生的相位差和种群适应度函数值，并记录最优个体；然后，运用Kaiser权重函数对阵列进行加权，对阵列进行稀疏，采用改进型灰狼优化算法对稀疏阵列进行稀布优化；最后，计算更新后的阵元相位差与适应度值，提取最优适应度值，并记录对应阵元位置，输出最优布阵方案的阵元位置。本发明可有效减少天线阵元数量，并抑制方向图副瓣，降低天线系统的成本。
主权项：1.基于改进型灰狼优化算法与相位补偿的稀布矩形平面阵列天线综合方法，其特征在于包括以下步骤：1建立矩形阵列天线模型，根据实际需求设定矩形阵列孔径2L×2H、阵元数目N、阵元间距为最小间距dc的初始阵列，并推导基于相位补偿的稀布矩形平面阵列天线的方向图函数。2根据建立的稀布矩形平面阵列模型，将最优化峰值旁瓣电平peaksidelobelevel,PSLL作为优化目标，并设置约束条件，建立优化模型；3采用Tent混沌序列初始化种群，得到阵列天线的初始位置分布，并与初始阵列进行对比，得到补偿相位差，计算其对应的适应度函数值；4利用Kaiser权重函数得到阵元位置分布矩阵，运用位置分布矩阵对阵列进行稀疏，再利用改进型灰狼优化算法的优化策略进行阵列位置进行微调，优化计算阵元的相位差，将其代入目标函数对PSLL进行计算，得到最优PSLL。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于改进型灰狼优化算法与相位补偿的稀布矩形平面阵列天线综合
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