基于动态搜索策略离散粒子群算法的稀疏阵列约束优化

作     者：曾浩 蔡万翰 任志刚 陈毅乔 ZENG Hao;CAI Wan-han;REN Zhi-gang;CHEN Yi-qiao

作者机构：重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044 西南电子技术研究所四川成都610036 

基　　金：“十四五”国防预研基金(No.629010204) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2023年第51卷第4期

页      码：783-791页

摘      要：针对目前稀疏阵列优化算法搜索策略单一和适用范围受限问题,对离散粒子群(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法进行改进,提出了一种基于多种融合的综合粒子学习策略的算法,用其设计具有多个约束条件的稀疏平面阵列.该方法在粒子速度更新时使用基于小生境的分散解集合替换群体最优解,以形成高多样性种群.为了增强后期局部收敛性,在适时启动局部变异策略,利用变异概率自适应地调整粒子位置,并通过两个观测参数监控其运动状态.经典函数测试和平面稀疏阵列数值仿真结果证明了算法的有效性和鲁棒性.相同仿真条件下,相比于现有三种算法,该算法峰值旁瓣电平(Peak Side-Lobe Level,PSLL)分别降低了8.45%,6.77%和8.27%.

主 题 词：稀疏阵列 离散粒子群算法 搜索策略 多样性 模式搜索 峰值旁瓣电平 

学科分类：080904[080904] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

核心收录：

D　O　I：10.12263/DZXB.20220361

馆 藏 号：203122395...