阵列天线的遗传算法综合

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1、维普资讯http://www.cqvip.com。16耘第息盏烈羔龌V】uon1．12060，1No．2文章编号1005—0388(2001)02017205阵列天线的遗传算法综合马云辉中山学院电子系、广东中山528402)摘要提出了一种基于排序的实数码遗传算法并用于阵列无线的方向图综合。该算法对简单遗传算法的编码方式、选择策略、交叉和变异操作进行了改进，使搜索效率有了很太的提高，有效地避免了早期收敛。在实倒设计中体现出优起特性，获得了比有关文献更好的结果。关键词阵列天线遗传算法排序优化中图分类号TN820文献标识码ASynthesisofthearray

2、antennasusinggeneticalgorithmMAYtil1hui(D~partmentolElectrontls，Zhongshancollege-ZiumgshanGuangng58402-ChinaJAbstractArealcodedgeneticalgorithmbasedonsortingispresentedandappliedtOsynthesizingthearrayantennapatternbycontrollingonlythecurrentamplitudes．ThisMgorithmimprovesonencodin

3、g，selection，crossoverandmutationoperationsofSGA．Itenhancessearchingefficiencygreatly，andavoidseffectivelyprematureconvergence、Goodpropertyispresentinpracticaldesigns，theresultsobtainedarebetterthanthosereportedinthe[ileratures．Keywordsarrayantennasgeneticalgorithmsortoptimization造

4、能克服不成熟收敛、最后可准确求得全局最优解1引言及收敛快的遗传算法仍然是有待深入研究的课题。天线阵列综合的目的是确定阵元的电流幅值或本文就是一次尝试，提出了一种基于排序的实数码相位或阵元位置，使天线阵的远区方向图满足一定遗传算法并应用于唯幅度控制等间距线天线阵方向的要求，如最大相对旁瓣电平接近某一数值，在给定图综合，其中还包括了零点生成。由于采用了基于排方向生成一定深度的零点由于天线优化问题中的序的选择方法和新颖的交叉与变异操作，有效地避目标函数或约束条件呈多参数、非线性，不可微甚至免了早熟现象计算结果表明所提出的方法是有效不连续，因而基于梯度寻优技术的传

5、统数值优化方地．也得到了比有关文献更好的结果。法无法有效地求得工程上满意的结果近年来一种2排序遗传算法模拟自然进化的遗传算法(GeneticAlgorithm，简称GA)开始应用于电磁工程领域，成功地实现了阵考虑如下非线性函数f(X)的全局优化问题列天线稀疏]．降低最大旁瓣电平．或通过控制阵minf()(1)元位置、激励电流相位与幅度进行方向图零点生式中．成～尽管文献中采用的遗传算法是有效地，但遗X(1．3-．⋯，)．．．<35<6．(一1，2．⋯)，d、b．为传算法在天线阵列综合中的应用远未终结，如何构变量．的上下限。所以，问题(1)的可行解集n=收稿日

6、期：2000一∞一O2维普资讯http://www.cqvip.com第2期马云辉：阵列天线的遗传算法综合l73{(1．z!，⋯，5g)<．<6．(一1．2，⋯，M)}CR在popsize个复制的染色体；函数导数未知或求导困难的情况下，传统的优化算2．3交叉法不能解决这类问题；或者即使导数可求，但对于高首先确定交叉操作的父代，从i=1到popsize度非线性多峰目标函数，传统的优化算法也易陷入重复以下过程：在区间[o，1]中产生随机数r2，如果局部极值点。而遗传算法在不需要其它信息的情况r

7、的全局最优解。父代染色体随机配对，如(y，V。)等，按下式进行交2．1编码方式叉操作产生两个后代V和V。目前，遗传算法的编码方式主要有二进制位串【V1一cV14-(1)V<(5)式编码和十进制编码等。如果待求变量是离散的．则lV-cV34-(1一c)yI应采用二进制编码；但对于连续型变量．二进制编码式中，为区阃[O．1]中的随机数。如果两个后代属的求解精度受染色体长度的限制，长度过短会影响于可行集，则用它们替代其父代；否则，产生新的随最优解质量，长度过长又会增大搜索空间，降低效机数，再按式(5)进行交叉操作，直到得到可行的率．并且还需进行二进制解码．增加了

8、计算量。因此，后代或循环给定次数为止。对于连续型变量的非线性函数优