摘要
无线功率传输是一种通过无线方式传输能量的技术，可以通过综合天线阵列对该系统进行优化。天线阵列综合主要包括两方面的研究，一方面是对天线方向图的研究，即以天线方向图为目标，对阵列天线进行综合；另一方面是对天线波束收集效率的研究，即以波束收集效率为目标函数，对阵列天线的各种参数进行优化。目前，无线功率传输技术已逐渐应用于生活中许多方面，如手机、电脑充电，电动汽车的供能等。此外该技术设想中的应用还包括为各种终端节点提供能源，也可应用于太阳能卫星等领域。因此研究无线功率传输具有重大意义，本文主要通过各种群智能优化算法对天线波束收集效率进行了研究。 群智能优化算法是一种新兴的优化方法，其通过模拟各种生物特性从而对各种实际的工程问题进行优化，常见的算法包括：人工蜂群算法、蚁群算法、粒子群算法等。群智能优化算法的出现为人们解决优化类问题提供了很大的帮助，因此近几年国内外研究人员对群智能优化算法的研究越来越多，也提出了许多新型的群智能优化算法。现有的天线综合方法在精度和效率上并不理想，如何进一步提高波束收集效率的精度和效率成为目前需要解决的问题。针对这一问题，本文将群智能优化算法与无线功率传输相结合研究波束收集效率的精度和效率问题。具体研究内容如下： (1)基于一维天线阵列和二维天线阵列的几何模型，本文给出了相应的天线阵列的阵因子及波束收集效率的表达式，本文所有的研究都是基于这两个表达式进行的。在此基础上本文首先研究了基于求解广义特征方程的方式对一维、二维天线阵列进行综合的问题，根据所得结果对其进行分析。 (2)在一维天线阵列的框架下，研究了遗传算法和头脑风暴算法对波束收集效率的优化。首先，以波束收集效率为目标函数，建立遗传算法和头脑风暴算法的算法模型，然后加入天线孔径、最小相邻阵元间隔等约束条件对波束收集效率进行优化，从而获取最优结果。将两种算法得到的结果的最优值和平均值逐一进行了对比，结果表明：使用头脑风暴算法得到的最优值结果和平均值结果都要优于使用遗传算法得到的结果。 (3)在二维天线阵列的框架下，研究了粒子群算法和头脑风暴算法对波束收集效率的优化。同样，以波束收集效率为目标函数，建立粒子群算法和头脑风暴算法的算法模型，除了加入天线孔径、最小相邻阵元间隔等约束条件外，还加入旁瓣电平的约束条件对波束收集效率进行优化，从而获取最优结果。将头脑风暴算法得到的结果的最优值和平均值与文献中的结果逐一进行了对比，结果表明：使用头脑风暴算法得到的最优值结果和平均值结果都要优于文献中得到的结果。
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