[發明專利]基于粒子群優化算法的多波束衛星陣列天線方向圖綜合方法

有效

• 申請號: 201710657351.3
• 申請日: 2017-08-03
• 公開（公告）號: CN107294589B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 楊明川;周赫;張宇萌;張淑靜;馬晨;邵欣業
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: H04B7/06
• 分類號: H04B7/06;H04B7/08;H04B7/185;G06N3/12
• 代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213
• 代理人: 岳昕

1.基于粒子群優化算法的多波束衛星陣列天線方向圖綜合方法，其特征在于：所述多波束衛星陣列天線方向圖綜合方法包括以下步驟：

步驟1、針對N個陣元的直線排布相控陣天線，將陣元幅值向量w和相位值向量p進行初始化；

步驟2、計算種群中每個粒子幅度和相位的位置和速度；

步驟3、計算種群中每個粒子的適應度值s以及迭代誤差e；將第i次計算得到迭代誤差e與第i-1次計算得到迭代誤差e進行比較，取迭代誤差e值小的粒子所對應的陣元幅值向量w和相位值向量p作為該粒子的個體最優值；適應度s的初始值為0，所述適應度s為實際方向圖與目標方向圖的差值的平方；所述迭代誤差e為實際方向圖與目標方向圖主瓣的抽樣點的差值平方和加上兩個副瓣電平的最大值的絕對值；

s＝(f_i-f_target)²

其中f_i為實際方向圖的抽樣點值，u為主瓣的抽樣點個數以及兩個副瓣最大值抽樣點個數的和，f_target為目標方向圖的抽樣點值；g₁為每次更新時左側副瓣的最大電平值，g₀為所需綜合的副瓣電平值，g₂為每次更新時右側副瓣的最大電平值；

步驟4、比較步驟3 中得到的種群中每個粒子的迭代誤差e，取迭代誤差e值最小的粒子所對應的陣元幅值向量w和相位值向量p作為該粒子的局部最優值；根據局部最優值得到實際方向圖；

步驟5、根據以下公式更新粒子幅度和相位的位置、速度；

式中ω為慣性權重因子；c₁，c₂為學習因子，k為迭代次數，V_k^p為第k次迭代時粒子相位的速度，為第k次迭代時粒子相位的位置，為第k次迭代時粒子相位的個體最優值，為第k次迭代時粒子相位的局部最優值；V_k^a為第k次迭代時粒子幅度的速度，為第k次迭代時粒子幅度的位置，為粒子幅度的個體最優值，為粒子幅度的局部最優值；

步驟6、計算群體適應度標準差α；

其中f_avg為群體目前的平均適應度值；m為實際方向圖的抽樣點個數，α越小粒子群趨于收斂，α越大粒子群處于發散狀態；

步驟7、將步驟6得到的群體適應度標準差α小于閾值的粒子的迭代誤差e與目標方向圖的抽樣值和r進行比對，若e/r超過10％，則將這些滿足α小于閾值，e/r超過10％的粒子取出進行變異操作并執行步驟8，否則執行步驟9；

步驟8、對步驟7中需要進行變異的粒子數目中的50％的粒子根據以下公式進行變異；并返回執行步驟3；

為變異后的粒子幅度值，為變異前的粒子幅度值，為變異后的粒子相位值，為變異前的粒子相位值，η是滿足高斯(0，1)分布的隨機變量；

步驟9、迭代終止條件為是否達到全局收斂或達到最大迭代次數T；若符合迭代終止條件輸出最終的陣元幅值向量w和相位值向量p并繪制實際方向圖，否則迭代執行步驟3。

2.根據權利要求1所述的基于粒子群優化算法的多波束衛星陣列天線方向圖綜合方法，其特征在于：所述步驟1 中初始化為設置陣元幅值向量w的值為[0,1]中的任意值，相位值向量p的值為[0,360]中的任意值。

3.根據權利要求2所述的基于粒子群優化算法的多波束衛星陣列天線方向圖綜合方法，其特征在于：所述步驟2 中計算種群中每個粒子幅度和相位的位置和速度的具體過程為：

V₀^a＝rand(y,T)-0.5*ones(y,T)

V₀^p＝360*(rand(y,T)-0.5*ones(y,T))

其中y為粒子群數，T為最大迭代的次數，N為天線陣元數；其中代表粒子幅度的位置初始值，V₀^a代表粒子幅度的速度初始值；代表粒子相位的位置初始值，V₀^p代表粒子相位的速度初始值，rand為隨機數生成函數，ones為數列生成函數。