[發(fā)明專利]基于量子蜘蛛群演化機(jī)制的平面天線陣列稀疏方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710333471.8
• 申請日: 2017-05-12
• 公開（公告）號: CN107302140B
• 公開（公告）日: 2020-01-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高洪元;張曉桐;杜亞男;張世鉑;梁巖松;刁鳴;劉丹丹;陳夢晗
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號: H01Q21/00
• 分類號: H01Q21/00;G06N3/00
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1.一種基于量子蜘蛛群演化機(jī)制的平面天線陣列稀疏方法，其特征是：

步驟1：建立平面天線陣列稀疏模型，包括天線陣列的規(guī)模、形狀以及陣元的擺放方式；

步驟2：設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)，包括種群中蜘蛛個體的數(shù)量，群體演進(jìn)的迭代次數(shù)，并初始化種群中每只蜘蛛在解空間中的量子位置和{0,1}編碼位置；

步驟3：設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)，用適應(yīng)度函數(shù)評價(jià)種群中每只蜘蛛{0,1}編碼位置的優(yōu)劣，在迭代開始時，每只蜘蛛初始{0,1}編碼位置同時也記為其搜索歷史中的歷史最優(yōu)位置；初始{0,1}編碼位置的適應(yīng)度函數(shù)值同時記為其歷史最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)值，在所有蜘蛛對應(yīng)的所有歷史最優(yōu)位置中，適應(yīng)度函數(shù)值最優(yōu)的位置記為整個種群的全局最優(yōu)位置；

步驟4：劃分種群中蜘蛛的性別，把初始{0,1}編碼位置按其適應(yīng)度函數(shù)值由大到小排列，前N_f只蜘蛛確定為雌性并一直是雌性，剩下的N_m只蜘蛛確定為雄性并一直是雄性；

步驟5：計(jì)算每只蜘蛛的重量，把每只蜘蛛{0,1}編碼位置的適應(yīng)度函數(shù)值和種群中最大、最小的適應(yīng)度函數(shù)值代入重量計(jì)算公式中計(jì)算種群中每只蜘蛛各自的重量；

步驟6：更新雌性蜘蛛量子位置，種群中雌性蜘蛛有兩種行為：向群體中最好個體學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)行為和自身的探索行為，基于這兩種行為并結(jié)合雌性蜘蛛的重量，構(gòu)建雌性蜘蛛的量子矢量旋轉(zhuǎn)角更新公式，來更新雌性蜘蛛量子旋轉(zhuǎn)角，基于更新后的量子矢量旋轉(zhuǎn)角，采用模擬量子矢量旋轉(zhuǎn)門操作更新雌性蜘蛛量子位置；

步驟7：更新雄性蜘蛛量子位置，利用種群中雄性蜘蛛不僅有向群體中最好個體學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)行為和自身的探索行為、并且會受到雌性蜘蛛的影響的三個因素，并結(jié)合雄性蜘蛛的重量，構(gòu)建雄性蜘蛛的量子矢量旋轉(zhuǎn)角更新公式，來更新雄性蜘蛛量子矢量旋轉(zhuǎn)角，基于更新后的量子矢量旋轉(zhuǎn)角，采用模擬量子矢量旋轉(zhuǎn)門操作更新雄性蜘蛛量子位置；

步驟8：根據(jù)每只蜘蛛更新后的量子位置，通過測量的方式轉(zhuǎn)化為其{0,1}編碼位置，并計(jì)算該{0,1}編碼位置的適應(yīng)度函數(shù)值，將每只蜘蛛的適應(yīng)度函數(shù)值與各自歷史最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)值比較，從而更新各自歷史最優(yōu)位置，進(jìn)而更新種群的全局最優(yōu)位置；

步驟9：判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若是則輸出種群的全局最優(yōu)位置，映射到平面天線陣列，得到稀疏方案；否則令迭代次數(shù)加1，即t＝t+1，并返回步驟5，進(jìn)行新一輪的迭代。