[發明專利]一種時間調制天線陣列的多載波定向調制方法

有效

• 申請號: 202310875276.3
• 申請日: 2023-07-18
• 公開（公告）號: CN116599811B
• 公開（公告）日: 2023-09-12
• 發明（設計）人: 張博;張元瀧;張寶菊;趙曉楠
• 申請（專利權）人: 天津師范大學
• 主分類號: H04L27/34
• 分類號: H04L27/34;G06N3/006;H04B7/06
• 代理公司: 天津朗熠知識產權代理事務所(普通合伙) 12259
• 代理人: 劉楊

1.一種時間調制天線陣列的多載波定向調制方法，其特征在于，包括：

根據時間調制天線陣列的波束設計以及BPSK調制模式構建優化問題，即星座點由方程（a）的四組解定義：

?????????????（a）

其中，表示天線陣列的遠場因子，N為天線個數，為諧波次數，為期望方向角，、分別是歸一化后的天線開啟時刻，天線開啟狀態持續的時間和天線pi?相位延遲狀態持續的時間，是生成的星座組合的索引，n=1、2、3或4；

利用粒子群優化算法對方程（a）進行求解，即粒子群優化算法的目標函數值：

，

其中，B為期望的最大值；

使用基于反向學習的策略生成粒子群優化算法的初始種群；

進行分散搜索：將所述初始種群分為多個子種群，以使所述子種群能夠從各個方向快速逼近可行域；

在當前種群內已經有部分粒子進入可行域的情況下，停止分散搜索；

進行局部搜索：根據約束違反值的大小去除若干粒子，留下靠近可行域的粒子來繼續執行粒子群算法；

在每次進化迭代中，對種群中最優粒子的所有維度進行多次突變，即使用的突變策略，其中，是突變概率，是突變速度，表示第次突變，、分別是種群中的最優粒子和兩個隨機選擇的粒子。

2.根據權利要求1所述的時間調制天線陣列的多載波定向調制方法，其特征在于，所述粒子群優化算法實現進化的模型包括：，其中，是粒子的速度，是粒子的位置；

速度更新公式為：，

其中，是種群中每個粒子經歷過的最好位置，是整個種群經歷過的最好位置，上標表示第次迭代，和是0到1之間的隨機數，和是加速因子，ω是慣性權重。

3.根據權利要求2所述的時間調制天線陣列的多載波定向調制方法，其特征在于，所述使用基于反向學習的策略生成粒子群優化算法的初始種群的步驟具體包括：

設置算法迭代次數，生成一個隨機種群，定義是維空間的一個點，對應的反向點由公式：?計算得出，其中,；

將兩個種群混合計算每個粒子的約束違反值，即主瓣電平與旁瓣峰值電平期望差值與每個粒子主瓣電平與旁瓣峰值電平實際差值的差，?按照從小到大的順序對求得的約束違反值進行選取，選出對應的前M個粒子，形成新的初始種群。

4.根據權利要求3所述的時間調制天線陣列的多載波定向調制方法，其特征在于，所述分散搜索的步驟具體包括：

第一步：設置，在維空間中隨機選取不在初始種群中的個參考點；

第二步：在找到與有最近歐氏距離的粒子；

第三步：在找到與有最近歐氏距離的個粒子，形成子種群，是子種群中粒子個數?；

第四步：將這個粒子從初始種群中剔除，返回第二步，令，直到；

第五步：對每個子種群分別執行粒子群算法且每次迭代都令算法迭代次數，直到，是可行解占整個種群的預設比例，M為粒子數，為約束違反值為0的粒子數。

5.根據權利要求4所述的時間調制天線陣列的多載波定向調制方法，其特征在于，所述局部搜索的步驟還包括：

改變粒子群算法的搜索優先級：在更新粒子時，將粒子的目標函數值和約束違反值與上一代粒子的目標函數值和約束違反值進行對比，選擇目標函數值或約束違反值有所減小的粒子，即在繼續執行粒子群算法的過程中，每次迭代仍令，直到，其中，為最大迭代次數。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的時間調制天線陣列的多載波定向調制方法，其特征在于，所述突變策略具體包括：

如果突變點比差，則保持不變，并降低突變概率；

如果突變點比好，則取代，并增加突變概率；

即：

其中，表示第次突變，是膨脹系數，是收縮系數；

當突變概率小于設定的收斂值時，突變停止。