天線陣方向圖綜合的智能優(yōu)化算法研究.pdf

1、無線通信的用戶數(shù)量的迅速增長及不斷提高的信息交換數(shù)據(jù)傳輸速率，對無線通信系統(tǒng)有限資源的高效率利用提出了更高的要求。但對信息編碼技術、頻率等有關通信技術的進一步研究，目前已經(jīng)不能很好地提高系統(tǒng)性能指標，所以對通信系統(tǒng)的空域的進一步開發(fā)逐漸成為該領域的焦點，智能天線成為通信系統(tǒng)主要研究對象。陣列天線方向圖綜合問題是智能天線的關鍵技術，陣列天線方向圖綜合問題表現(xiàn)為非線性，不連續(xù)，不可微的多參數(shù)的特點，尤其是當天線陣元的數(shù)量較多，或者方向圖的形

2、狀很復雜的時候，運用傳統(tǒng)的方向圖綜合方法已遠不能滿足工程需要，所以運用快速、高效、穩(wěn)定的智能優(yōu)化算法研究方向圖綜合問題一直是該領域的熱點。
　　 本文在對文化算法、免疫算法及蛙跳算法目前較典型的幾種智能優(yōu)化算法的基本理論討論分析的基礎上，對其基本算法進行了改進，并將其應用到陣列天線方向圖綜合問題中。主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點如下：
　　 首先針對基本粒子群算法和人工蜂群算法易陷入局部最優(yōu)的問題，引入文化機制，提出了文化粒子群算

3、法和文化蜂群算法，并將其用于均勻直線陣的最低旁瓣電平的優(yōu)化。
　　 文化粒子群算法由于種群空間的粒子在不斷地進化過程中，能夠積累并存儲解決問題的經(jīng)驗知識，并進一步用來指導種群粒子的尋優(yōu)搜索過程。文化算法的信仰空間采用(S，N)結(jié)構，接受函數(shù)以一定的比例選擇當前種群空間的局部最優(yōu)值對信仰空間進行更新，通過PSO算法結(jié)合CA的規(guī)范知識和形式知識，構造了算法的影響函數(shù)，提高父代個體的進化性能，并且文化粒子種群空間個體的規(guī)范知識及形勢知

4、識的狀態(tài)都由新構造的影響函數(shù)進行更新。調(diào)整粒子位置變化的步長和方向通過構成影響函數(shù)的形勢知識及種群粒子的速度來完成。文化蜂群算法是把基本蜂群算法找尋食物的群集智能特性和文化算法的經(jīng)驗知識指導策略結(jié)合起來。文化觀察蜂通過輪盤賭選擇形式進行食物源信息的判斷，提高算法的收斂性能。文化偵察蜂的隨機搜索，在一定程度上彌補了文化蜂群算法易陷入局部最優(yōu)的不足，運用基本蜂群的進化機制和文化算法中的形勢知識和規(guī)范知識共同構造了兩種不同的影響函數(shù)，實現(xiàn)對進

5、化過程的指導。將其應用到陣列天線方向圖綜合問題中，仿真試驗結(jié)果表明，本文提出的算法比基本的粒子群和人工蜂群算法具有更好的優(yōu)化及收斂性能。
　　 其次免疫算法是一種高效率的啟發(fā)式搜索智能優(yōu)化算法，通過獨立分散的空間搜索方式確保種群的的多樣性，在一定程度上克服了遺傳算法單一搜索方式導致的早熟現(xiàn)象。運用免疫算法對稀疏陣列進行綜合，將矩形稀疏陣方向圖函數(shù)推導為只有兩個變量的克羅內(nèi)克積形式，用矩陣運算替代循環(huán)迭代，特別適合Matlab運算

6、，提高了算法的計算效率和搜索效率，并通過仿真進行驗證。將基于重要度采樣策略交叉熵算法與免疫算法結(jié)合提出了交叉熵免疫算法，用聚合親和度的概念表示作為抗體綜合評價的參量，既可以使親和度高的個體保留到下一代，又可以較好地控制抗體的濃度，形成了種群抗體保持多樣性的良好機制。對于抗體采用DNA取代二進制的編碼方式，便于處理復雜的優(yōu)化問題。
　　 最后針對基本蛙跳算法具有易早熟，陷入局部最優(yōu)的問題，將混沌變異策略引入蛙跳算法，提出了基于混沌