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天线阵面的优化与仿真,学号：1211020121,专业：探测制导与控制,姓名：邓坤坤,摘要,本文主要研究了天线阵列的几种优化方法，主要包括两部分的优化：天线阵列排列优化算法和天线权值优化，天线阵列排列优化算法有包括模拟退火算法和遗传基因算法，两种算法都能很好的对天线阵列进行最优化处理，各有优劣。天线权值优化算法又包括谱加权、均匀加权、Cosine加权、升Cosine加权、升Cosine平方加权、Hamming加权、Black-Harris加权、Kaiser加权、最优Dolph-Chebychev加权。主要使用了Matlab软件进行程序设计和算法研究。通过对各种优化的算法研究，发现Dolph-Chebychev加权可以控制旁瓣的高度，因此它比其它算法更加优秀。,原理,天线阵列优化的研究现状：天线阵列由两个或两个以上的离散天线组成，组成天线阵的单个天线叫做天线单元，一般是弱方向性天线，如半波振子、缝隙天线等。由于各天线单元产生的电磁场在观察点的相位差随方向而变化，合成场在一些方向增强，另一些方向减弱，因而天线阵列可以得到不同于天线单元方向性的方向图。天线阵列的方向图由阵列的天线单元数、阵列的排列方式、阵列的权值和各个天线单元的方向图共同决定，修改其中的任一个参数都可以改变天线阵列的方向图。天线阵列优化主要包括天线阵列排列优化和天线阵列权值优化。本人主要研究的是天线阵列权值优化。,模拟退火算法,模拟退火算法SA（SimulatedAnnealing）是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索算法。退火的概念最初是人们为了研究组合优化问题而提出的，算法用于解决组合优化问题则是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性33。通过设定一初温和初态,伴随温度的不断下降，结合概率突跳特性在解空间中通过邻域函数进行随机搜索，最终得到全局最优。本文将简单介绍如何利用模拟退火算法得到综合孔径排列方式，此时，排列天线最为关键的两个问题是：最小冗余问题和基线的参数设计问题。,遗传基因算法,遗传基因算法GA（GeneticAlgorithms）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，一般是从一个初始群体出发（通常采用随机生成序列），根据适应度函数评估所有个体的优劣，进行选择(使群体中优秀的个体有更多的机会传给下一代)、交叉（使群体内个体之间的信息相互交换）和变异（在群体中引入新的变种确保群体中信息的多样性）等遗传操作，使群体一代一代地进化，直到满足给定的精度或是到达最大的遗传代数。,均匀加权和Cosine窗加权波束分析,结果分析，从图5.1可以看出旁瓣得到了降低，但是主波束变得更宽。,升c
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