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改进入侵杂草算法及其在雷达天线阵元失效校正中的应用

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阵列天线由许多辐射天线阵元组成,当阵元失效的情况发生时,阵列辐射远场方向图将发生不同程度的畸变,严重影响天线系统的正常使用.因此,采用优化算法降低方向图畸变程度,恢复方向图辐射特性,是十分有必要的.本文设计了自适应入侵杂草优化(Adaptive Invasive Weed Optimization,AIWO)算法,并利用其解决雷达天线阵元失效校正问题.算法中的自适应标准差随着迭代次数增加而逐渐减小,每个杂草个体根据其适应度值不同被分配不同的标准差.自适应标准差的使用,更好地平衡了算法的全局探索和局部勘探能力,混沌序列的引入提高了最优杂草的局部抗停滞能力,使得原始算法的寻优精度都得到了提高.本文算法在方向图综合的目标函数中设计增加了公共激励约束条件以提高天线系统的稳定性并降低系统维护成本,对比现有两种算法,在更为苛刻的阵列形式下,本文综合所得公共激励占比由0分别上升至17.4%,且修复前后场方向图的辐射特性满足指标要求,结果证明了算法的阵元失效校正性能突出.
Failed Elements Correction Method Based on Modified Invasive Weed Optimization Algorithm
The array antenna comprises multiple radiating elements.Element failures distort the far-field radiation pattern,affecting antenna system operation.Thus,optimization algorithms are crucial for mitigating distortion and restoring characteristics.This paper introduces the Adaptive Invasive Weed Optimization(AIWO)algorithm for ra-dar antenna element failure correction.The adaptive standard deviation decreases with iterations,balancing global exploration and local exploitation.Chaotic sequences enhance the local anti-stalling ability of optimal weeds,im-proving optimization accuracy.Our algorithm incorporates common excitation constraints in the pattern synthesis ob-jective function,enhancing system stability and reducing maintenance costs.Compared to existing algorithms,un-der demanding array configurations,our method increases the common excitation proportion from 0 to 17.4%,with radiation characteristics meeting requirements,proving its outstanding element failure correction performance.

array signal processinginvasive weed optimization algorithmarray failure correctionarray pattern synthesisside lobe level suppression

祁峥东、张思晨、马小婉、陆高宇、沈皓东、莫一帆、高翔、朱嘉豪、王明辉

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南京晓庄学院信息工程、人工智能学院,江苏南京 211171

南京师范大学教育科学学院,江苏南京 210097

南京林业大学信息科学技术学院,江苏南京 210037

阵列信号处理 入侵杂草算法 阵元失效校正 方向图综合 副瓣电平抑制

2024

南京晓庄学院学报
南京晓庄学院

南京晓庄学院学报

CHSSCD
影响因子:0.201
ISSN:1009-7902
年,卷(期):2024.40(6)