[發明專利]一種電磁渦旋波多輸入多輸出矩形陣列的稀疏優化方法在審
| 申請號： | 202010750758.2 | 申請日： | 2020-07-30 |
| 公開（公告）號： | CN111881624A | 公開（公告）日： | 2020-11-03 |
| 發明（設計）人： | 王洋;施盼盼;修艷磊;廖希;林峰 | 申請（專利權）人： | 重慶郵電大學 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/12;H04B7/0413 |
| 代理公司： | 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275 | 代理人： | 趙榮之 |
| 地址： | 400065 *** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 電磁 渦旋 輸入 輸出 矩形 陣列 稀疏 優化 方法 | ||
1.一種電磁渦旋波多輸入多輸出矩形陣列的稀疏優化方法，其特征在于：所述方法為采用稀疏線性陣列遺傳算法SLGA對矩形天線陣列陣元進行稀疏優化，采用粒子群算法PSO優化稀疏矩形天線陣列的激勵幅度。
2.根據權利要求1所述的一種電磁渦旋波多輸入多輸出矩形陣列的稀疏優化方法，其特征在于：所述矩形天線陣列位于xoy平面上，共有m×n個天線陣元，n和m分別表示均勻分布在x軸和y軸的陣元數，陣元之間的距離為0.5倍波長，天線陣元為全向天線。
3.根據權利要求1所述的一種電磁渦旋波多輸入多輸出矩形陣列的稀疏優化方法，其特征在于：所述采用稀疏線性陣列遺傳算法SLGA對矩形天線陣列陣元進行稀疏優化包括以下步驟：
步驟一：初始化種群規模NP、交叉概率Pc、變異概率Pm以及迭代次數G參數；
步驟二：隨機產生Z＝[Z1...Zi...ZNP]H總種群集合，設計適應度函數，每個個體對應一個待求解問題的潛在解，進化迭代數g＝1；
步驟三：計算每個個體的適應度，判斷最優適應度值是否達到目標函數，若達到，將最優適應度的個體作為最優解輸出，算法結束，否則進行下一步；
步驟四：根據個體的適應度，采用輪盤賭法選擇部分適應度較高的個體進進行后面的遺傳操作；
步驟五：對選中的成對個體，以概率Pc進行數值交換，產生新的個體；
步驟六：對選中的個體，以概率Pm重新設置為新的潛在解，產生新的個體；最后經過遺傳操作后的群體作為新一代種群，g＝g+1，并轉到步驟三。
4.根據權利要求3所述的一種電磁渦旋波多輸入多輸出矩形陣列的稀疏優化方法，其特征在于：所述稀疏線性陣列遺傳算法SLGA用來優化陣列元素之間的位置，經過SLGA稀疏后的矩形陣列輸出表示為：
其中Uik表示第(xi,yk)個陣元的幅值，n和m分別表示均勻分布在x軸和y軸的陣元數，表示第(xi,yk)個陣元的方位角，θ表示發射端俯仰角，表示發射端方位角，Sik表示天線激活與關閉狀態即天線在開和關之間進行切換，表示為：
要求關于原點對稱的稀疏平面陣列的孔徑不變，陣列的稀疏率定義為：
ρ＝q/m/n
其中，q是激活的天線數量。
5.根據權利要求4所述的一種電磁渦旋波多輸入多輸出矩形陣列的稀疏優化方法，其特征在于：所述稀疏平面陣列定義天線單元適應度函數為方位向方向圖最大旁瓣電平，表示為：
其中，MSLL代表最大旁瓣電平，T1表示θ＝θ0時方位向方向圖的旁瓣區間，當方向圖的主瓣的零功率點為max(a)表示求a的最大值函數值；
為保證優化過程中主瓣在一特定區域內，且陣列的尺寸保持不變，假設波束的主瓣區域為ΘML所述稀疏平面陣列定義目標函數CF表示為：
其中，min(a)表示求a最小函數值；和分別表示波束主瓣區域的左極值和右極值；通過優化Sik，找到MSLL的最小值。
6.根據權利要求1所述的一種電磁渦旋波多輸入多輸出矩形陣列的稀疏優化方法，其特征在于：所述粒子群算法PSO在采用稀疏線性陣列遺傳算法SLGA對矩形天線陣列陣元進行稀疏優化后，繼續優化稀疏矩形天線陣列的激勵幅度。
7.根據權利要求1所述的一種電磁渦旋波多輸入多輸出矩形陣列的稀疏優化方法，其特征在于：所述采用粒子群算法PSO優化稀疏矩形天線陣列的激勵幅度包括以下步驟：
步驟一：設定種群數為N；根據陣列中所有陣元的數目獲得搜索空間的維數K；粒子的位置X＝[X1...Xi...XN]T，每一列Xi＝[x1...xj...xK]T表示第i個粒子的位置，xj為隨機生成的常數，0＜xj＜1；粒子的速度V＝[V1...Vi...VN]T，每一列Vi＝[v1...vj...vK]T表示第i個粒子的速度，vj為隨機生成的常數，0＜vj＜1；粒子飛行速度的加權系數分別為c1和c2；慣性權重為w；
步驟二：將采用SLGA獲得的最優種群Tbest和Xi代入CF計算公式中，得到個體的適應度函數值CF＝fitness(Tbest,Xi)，重復進行N次重復的操作，得到N個CF和個體最優位置PP＝(PP1,...,PPi,...,PPN)T；
步驟三：從N個CF中選出最優CF，并記錄全局最佳位置Pg；
步驟四：將步驟一和步驟二得到的Xi、Vi、Pg、Ppi代入式xij(k+1)＝xij(k)+vij(k+1)和vij(k+1)＝w·vij(k)+c1r1(k)(pij(k)-xij(k))+c2r2(k)(pgj(k)-xij(k))，得到一個新的粒子的位置和速度分別為
若則否則Pg＝Ppi，重復進行N次重復的操作；
步驟五：獲得第一代最優的全局最優解CFbest和全局最佳位置
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