基于粒子群算法实现相控阵天线波束赋形
基亏改进粒子群算法的仅相位加权波束赋形
（ 中 国 空 空导 弹 研 究 院 河 南 洛 阳 ４ ７ １ ０ ０ ０ ）
摘 要 ：为 有 效 提 高 雷达 天 线抑 制 强 烈 地 海 杂 波 的 要 求 ， 文 中提 出 了 一 种 改 进 的 粒 子 群 算 法 ， 可 以 很 好 的 实 现 阵 列 天 线仅 相 位 加 权 不 对 称 波 束 赋 形 。 该 算 法 通 过 引 入 自适 应 收 缩 因 子 和 适应 度 函数 加 权 因子 ， 并 在 非 优 胜 粒 子 位 置 更 新
时 引入 混 沌扰 动 ． 避 免搜 索 过程 陷入 局 部 最优 。 计算结果表明 ， 与 普 通 粒 子 群 算 法 相 比有 效提 高 了全局 搜 索 能 力和 收 敛速 度 ． 大量 减 少 了迭 代 次 数 ． 在 方 向 图综 合 中有 着 非 常 好 的 实际 工 程 应 用性 。
Ｐ Ｓ Ｏ，Ｓ Ｏ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ａ ｒａ ｙ ａ ｎ ｔ ｅ ｎ ｎ ａ；Ｐ Ｓ Ｏ；ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ ｓ ｙ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｓ ；ｐ ｈ ａ ｓ ｅ － ｏ ｎ ｌ ｙ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｉ ｎ ｇ
第２ １卷 第 １ ５期
Ｖ０ １ ． ２ １
Ｎｏ ． １ ５
电 子 设 计 工 程
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
基于粒子群算法的阵列天线波束赋形
Ａｂ ｔａ ｔ ｎｔ ｉ ａ ｅ ，ｈ ｒ ｃｐｅ ｏ ａ ｔ ｌ ｗａｎ． ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ （ Ｓ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｎ ｒｄ ｃｄ， ｙ ｗｈｃ ａｔｒ ｓｒ ｃ ：Ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ ｔ ｅｐ ｉ ｉｌ ｆｐ ｒｉ ｅｓ ｒ３ｏ ｔ ｎ ｃ ｍｉａｉ ｏ Ｐ Ｏ） ｌｏ ｉ ｍ ｓ ｉｔｏ ｕ ｅ ｂ ｉｈ ｐ ｔｅｎ ｔ
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（ 西北工业大学电子信 息学院 西安 ７０ ７ ） １０ ２
5g波束赋形的计算
5g波束赋形的计算5G波束赋形是指通过改变天线阵列中各个天线的相位和幅度分布，使得发射的信号能够在空间中形成一个特定的波束，从而实现对特定方向的高增益传输和接收。
这种技术在5G通信中具有重要的应用价值，可以提高信号传输质量，同时降低通信系统的功耗。
波束赋形的计算涉及到较多的数学原理和工程技术，下面将从理论基础、计算方法和应用场景三个方面进行详细介绍。
一、理论基础波束赋形的理论基础是天线阵列理论和波束形成原理。
天线阵列理论是研究多个天线组成的天线阵列在空间中的辐射特性和接收特性的一门学科。
波束形成原理是指通过合理调整天线阵列中各个天线的相位和幅度，使得输出波束具有特定的方向性和增益。
在天线阵列理论中，常用的参数有阵元间距、天线数目、阵列带宽等。
通过控制这些参数，可以实现对波束的控制。
波束形成原理中，常用的方法有波前和波差两种。
波前法是指通过改变天线阵列中各个天线的相位分布，实现对波束的调控。
波差法是指通过改变天线阵列中各个天线的幅度分布，实现对波束的调控。
二、计算方法波束赋形的计算方法主要分为两大类：解析方法和优化方法。
解析方法是指根据天线阵列的几何结构和边界条件，通过数学公式推导出波束赋形的解析解。
优化方法是指通过数值计算和求解优化问题，得到波束赋形的数值解。
在解析方法中，常用的方法有几何光学法、Fourier变换法和模型叠加法。
几何光学法是指通过近似假设，将波束赋形问题简化为物理光学中的反射、折射等几何问题，并通过几何关系计算出波束的特性。
Fourier变换法是指将波束赋形问题转化为频域中的滤波问题，并通过Fourier变换和逆变换计算出波束的特性。
模型叠加法是指通过将阵列中的每个单独的阵元的辐射模型相加，得到整个天线阵列的辐射特性。
在优化方法中，常用的方法有线性规划、遗传算法和粒子群算法。
线性规划是指将波束赋形问题转化为线性优化问题，并通过求解最大化目标函数的线性规划问题，得到波束赋形的最优解。
基于自适应量子粒子群算法的阵列天线多目标综合
基于自适应量子粒子群算法的阵列天线多目标综合
王昆鹏;姜兴;韦佳
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2018(038)005
【摘要】文中采用自适应量子粒子群算法(AQPSO),对基站阵列天线进行多目标波束形成,在期望信号方向形成主波束,在干扰信号方向形成零陷,同时压制副瓣电平.该算法引入自适应加速因子和动态量子旋转门,提高算法收敛速度以及全局寻优能力,加入阵元数据,提高赋形效果与实际情况的吻合度.比较AQPSO算法、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的方向图综合性能,证明了AQPSO算法具有快速收敛、全局寻优的特性.
【总页数】5页(P73-76,81)
【作者】王昆鹏;姜兴;韦佳
【作者单位】桂林电子科技大学,广西桂林541004;桂林电子科技大学,广西桂林541004;桂林电子科技大学,广西桂林541004
【正文语种】中文
【中图分类】TN820.15
【相关文献】
1.基于分解的多目标入侵杂草算法用于阵列天线方向图综合 [J], 刘燕;焦永昌;张亚明;程伟
2.基于自适应算法的带罩阵列天线方向图综合 [J], 蒋里芳;万国宾;郑莲玉
3.阵列天线方向图综合的自适应零点控制技术 [J], 郭卫展
4.基于自适应算法的锥面共形天线阵列方向图综合 [J], 胡志慧;姜永华;凌祥
5.任意阵列天线自适应方向图综合的模值逼近法 [J], 李金花;金荣洪;盛严慈
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《粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用》
《粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用》一、引言随着现代科技的快速发展，优化算法已成为许多领域中解决复杂问题的关键技术。
其中，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）因其良好的全局搜索能力和快速的收敛速度，已得到了广泛的关注和应用。
本篇文章将深入研究粒子群优化算法的基本原理及其在阵列天线中的应用。
二、粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其基本思想是通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的群体行为来进行寻优。
算法中的“粒子”代表问题空间中的解，粒子在解空间中飞行，通过自身飞行和追随群体中最优粒子的经验来更新自身速度和位置，从而寻找最优解。
PSO算法主要包括以下步骤：1. 初始化粒子群：在解空间中随机初始化一群粒子，每个粒子代表一个可能的解。
2. 评估粒子：根据问题的目标函数计算每个粒子的适应度值。
3. 更新粒子速度和位置：根据粒子的历史最优解和群体最优解，更新粒子的速度和位置。
4. 迭代更新：重复步骤2和3，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或适应度值满足要求）。
三、粒子群优化算法在阵列天线中的应用阵列天线是一种通过调整天线单元的相位和幅度来控制波束方向和形状的天线系统。
阵列天线的优化设计是一个复杂的优化问题，需要寻找最佳的相位和幅度组合以实现特定的性能指标。
PSO算法因其良好的全局搜索能力和快速收敛速度，被广泛应用于阵列天线的优化设计中。
在阵列天线的应用中，PSO算法的步骤如下：1. 建立模型：根据阵列天线的物理结构和性能指标，建立数学模型。
将天线的相位和幅度作为优化变量，将性能指标（如增益、波束宽度等）作为目标函数。
2. 初始化粒子群：在解空间中随机初始化一群粒子，每个粒子的位置代表一种可能的相位和幅度组合。
3. 评估粒子：根据目标函数计算每个粒子的适应度值。
4. 更新粒子速度和位置：根据粒子的历史最优解和群体最优解，更新粒子的速度和位置，即更新相位和幅度组合。
基于粒子群融合遗传算法的阵列天线方向图综合
具备跳出局部的能力，从而在全局寻找最优解，提高了 算法的全局搜索能力。同时保证了算法较高的收敛速度， 有效地解决了阵列波束赋形问题，实验结果验证了方法 的有效性和准确性。
引用 [1] 范瑜,金荣洪,耿军平,等.基于差分进化算法和遗传算法的混 合优化算法及其在阵列天线方向图综合中的应用[J].电子学报, 2004,32(12):1997-2000. [2] 刘海川.共形阵列天线的多波束赋形研究[D].西安:西北工业 大学,2007. [3] BOERINGER D W,WERNER D H.Particle Swarm Optimization Versus Genetic Algorithms for Phased Array Synthesis[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2004 (3):771-779. [4] 黄友火.移动基站天线及波束赋形天线研究[D].西安:西安电 子科技大学,2009. [5] VILLEQAS F J.Parallel Genetic—algorithm Optimization of Shaped Beam Coverage Areas Using Planar 2-D Phased Arrays[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2007,55(6):17451753. [6] BAI X P,SUN B H,YANG X W,et al.An Application of Firefly Algorithm in Beamforming Optimization of Linear Antenna Arrays[C]//IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligent Systems,2012:1141-1144. [7] 王郑杰.基于遗传算法的波束赋形阵列天线研究[D].西安:西 安电子科技大学,2020. [8] 赵晓雯.稀布阵列天线的压缩感知和入侵杂草优化算法分析 [D].北京:中国科学院大学,2016. [9] 白效平.基站天线波束赋形及其应用研究[D].西安:西安电子 科技大学,2013. [10] BURGOS D,KUNZLER J,LEMOS R,et al.Adaptive Beamforming for Moving Targets Using Genetic Algorithms[C]// Workshop on Engineering Applications International Congress on Engineering.IEEE Computer Society,2015.
基于粒子群算法的天线阵列研究
基于粒子群算法的天线阵列研究x《基于粒子群算法的天线阵列研究》摘要：天线阵列是一种重要的无线电通信系统组件，具有定向性、低噪声放大、抗多径效应等优点。
粒子群算法（PSO）是一种最近研究非常活跃的基于生物学行为的启发式优化算法，在复杂环境中有着较强的搜索和优化能力。
本文利用粒子群算法设计和优化面向带宽优化天线阵列，通过该方法，实现了阵列参数的优化，从而提高了整个系统的效能，满足了不同的应用需求。
关键词：天线阵列；粒子群算法；带宽优化；优化设计1．简介天线阵列是无线电技术中的一个重要组成部分，有着广泛的应用领域。
它主要由多个单元天线组成，能够实现方向性的能量传输，可以有效地将发射功率集中到一定方向，从而提高系统的接收效果。
因此，如何有效的优化阵列参数，让阵列能够达到最佳的性能，是目前一个重要的研究课题。
传统的优化方法，如梯度下降法，模拟退火算法，遗传算法等，都可以试图解决这一问题，但存在收敛速度慢，算法复杂等问题。
近年来，粒子群算法（PSO）作为一种最近研究非常热门的基于生物学行为的启发式优化算法，被发现具有较强的搜索和优化能力，可以有效地解决复杂环境中的参数优化问题。
本文将以带宽优化为目的，以基于粒子群算法（PSO）为优化工具，通过参数优化，实现天线阵列的最优设计。
2．粒子群算法粒子群算法（PSO）是根据群体智能行为模拟的一种优化算法，由KennethE.Borg在1995年提出，它是一种属于非监督式学习的搜索过程，使用范围很广。
算法框架：粒子群算法的基本框架包括以下三个步骤：a）初始化种群；b）计算每个粒子的适应度；c）更新粒子群，这是一个不断迭代的过程，直到满足终止条件为止。
算法流程：PSO算法的基本流程如下：a）初始化粒子群，生成N 个粒子的位置和速度；b）计算每个粒子的适应度；c）根据粒子的适应度，更新粒子群位置和速度；d）更新全局最优解的位置和速度；e）重复以上步骤，直到满足终止条件为止。
基于粒子群算法实现相控阵天线波束赋形
基于粒子群算法实现相控阵天线波束赋形作者：盛利利郭宏博董波来源：《电子世界》2013年第09期【摘要】本文利用改进后的粒子群算法实现了相控阵天线的波束赋形，赋形后的波束形状满足设计要求。
【关键词】相控阵；波束赋型；改进的粒子群算法1.前言随着相控阵技术的发展，相控阵天线的常规波束己不能适应现代战争的需要，新形势往往要求相控阵天线具有特定的赋形波束，以满足特殊需要。
相控阵天线灵活的波束赋形特性是其它形式的天线所无法比拟的，研究相控阵的各种波束赋形是研究相控阵雷达的一个重要组成部分。
粒子群算法最早是由Kennedy和Eber-hart在1995年提出的，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能来指导优化搜索。
由于算法可适用于非线性优化问题，收敛速度快，设置参数少，程序实现简单，近年来被广泛应用于解决天线阵列优化问题。
2.标准粒子群算法和改进的粒子群算法介绍粒子群的基本概念来源于对鸟群觅食行为的研究。
设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是他们知道当前的位置离食物还有多远。
那么找到食物的最优策略是什么呢？最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
Kennedy等受鸟群觅食行为的启发，于1995年提出粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）。
与进化算法相比，PSO保留了基于种群的全局搜索策略，但其所采用的速度—位移搜索模型操作简单，避免了复杂的进化操作。
PSO首先初始化为一群随机粒子（随机解），然后通过迭代搜索最优解。
在每一次迭代中，粒子通过个体极值与全局极值更新自身的速度和位置：vi=w·vi+c1·rand·（pi-xi）+c2·rand·（g-xi）（1）xi=xi+vI （2）其中：vi是第i个粒子的速度；xi是第i个粒子的位置；w是惯性权重；pi是第i个粒子经历的最好位置；g是群体所有微粒经历的最好位置；rand是均匀分布在（0，1）之间的随机数；c1和c2是学习因子。
基于粒子群算法的天线阵方向图优化
基于粒子群算法的天线阵方向图优化
齐美清;汪伟;金谋平
【期刊名称】《雷达科学与技术》
【年(卷),期】2008(6)3
【摘要】雷达阵列天线常涉及方向图综合,而天线阵综合常常是利用优化算法优化单元幅相及间距等参数的过程.粒子群算法具有理论简单、参数少和易于实现等特点,文中基于这一简单易行的优化算法,给出一种阵列天线赋形波束综合方法.通过优化阵列天线中各单元的馈电幅度和相位同时实现主瓣的赋形和副瓣电平的抑制,或通过仅相位加权实现主瓣波束赋形,得到优良的余割平方赋形.通过实例设计验证了粒子群算法优化天线阵方向图的有效性.
【总页数】4页(P231-234)
【作者】齐美清;汪伟;金谋平
【作者单位】中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥,230031;中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥,230031;中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥,230031
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.2;TN821+.8
【相关文献】
1.基于二次规划的线性天线阵列和方向图及差方向图综合算法 [J], 王绪存;周以国;王岩飞
2.基于神经网络和粒子群算法的二维螺旋天线阵快速综合 [J], 李星晨
3.基于粒子群算法的低副瓣天线阵列的设计 [J], 冯昕罡;郭日峰
4.基于改进布谷鸟算法的稀布线阵方向图优化 [J], 向阳雨;贾维敏;张峰干
5.基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法 [J], 陈罡;霍达;何志球;龚晚林;徐朝辉
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基于改进粒子群算法的阵列天线方向图综合设计
基于改进粒子群算法的阵列天线方向图综合设计曹卫平;杨昭;张惠敏【摘要】为了改善粒子群算法的优化性能,解决阵列天线波束赋形关于离散的优化问题处理不佳、容易陷入局部最优的问题,提出了一种新型的粒子群算法.该算法基于基本粒子群算法,引入控制因子和遗传算法的交叉变异机制,并应用于八单元偶极子圆环阵列天线.仿真结果表明,新型粒子群算法收敛速度快、精度高.【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2016(036)006【总页数】3页(P466-468)【关键词】粒子群算法;阵列天线;方向图综合;交叉变异【作者】曹卫平;杨昭;张惠敏【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学认知无线电与信息处理重点实验室,广西桂林 541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TN929.5随着通信技术的发展，智能优化算法在复杂设计领域、复杂目标函数及全局优化和实用性等方面显示出特有的优势。
1995年，Kennedy等[1]提出了粒子群算法，该算法受到鸟类捕食的启发，通过群体建立模型、分析并模仿进而运用于实际问题。
基本粒子群算法规则简单、实现容易、精度高、收敛快，但对于离散的优化问题处理不佳，在搜索过程的后期容易陷入局部最优，出现早熟现象，使优化精度大大降低。
近年来，模糊PSO算法[2]、惯性权重模型[3]、自适应粒子群算法[4]等多种改进的粒子群算法被提出。
Jin等[5]利用粒子群算法研究了线性阵列优化综合问题，Perez等[6]在远场阵列方向图可重构中应用粒子群算法进行研究，提高了收敛精度。
为了满足实际要求，设计了天线的激励幅度、相位等参数，以实现不同的波束方向图[7]。
为避免算法过早收敛，对基本粒子群算法引入遗传算法的交叉、变异机制[8]改善算法的优化性能，并采用改进的粒子群算法对八单元偶极子圆环阵列天线方向图进行综合设计。
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３ ． 相控阵天线 的波束赋形的实现
对 ’ 个激励 幅度分 布为 ｉ ｍ ｎ ，相位相 同 的火线阵列 ，如果保持其 幅度不变 ，只改变 其相位 分布 ，使其辐射办 向图变 为指 定方向
，
这 一 问题 归结 为 方 向图 波束 赋形 。我
们知道 ，改变直线阵 列的丰 ［ 】 佗分布将产 牛二 ¨ 三
的最好何置 ；ｒ ａ ｎ ｄ 是均匀分布在 （ ０ ，１ ） 之 间
的随机 数；Ｃ 和ｃ 是学 习因子 。粒子 就在解 空间肉 断跟 踪个 体极值 与令 局极值进 行搜 索，商剑达到 规定的最大迭代 次数或达 到最
小的误 差标 准为止 。图ｌ 为标准 粒子 群优 化 算法流程图 。 标 准粒 子群 算 法容 易 ｌ ５ ｆ １ 入 局 部极 值 ， 进入后期收敛速度 慢 ，精度低 等缺点 。针对 以上 问题 ，本 文提 出 ＿ 『一 种根 据 全局 极 值 存在 时间动 态的调 整惯 性权 霞ｗ 的 取值 的疗 法，保持 了粒 子的多样性 ，增强 了算法 的全 局搜索能力 。 惯 性权 蘑 是粒 子群 算 法 ｒ ｛ ］ 最 照要 的 参
数之 ，它代 表着粒子 飞行的趋势 。较 犬的
权值＿ 仃 助于提 高算法 的全 局搜索能力 ，而较 小的权值可 以增强算法 的局 部搜索能 力，选 择一个合适 的值可 以平衡算 法的收敛速 度和
精度。
道 当前的位置离食 物还有 多远 。那么找 到食
物 的最优 策略是什 么呢 ？最 简单有效 的就 是
粒子 群算 法最 早 是 由Ｋ ｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ 和Ｅ ｂ ｅ ｒ — 搜索最 优解 。在每一 次迭代 中，粒 子通过 个
ｈ ａ ｒ ｔ 在１ ９ ９ ５ 年提 出的，通过群 体中粒 子间的 体极值 与全局极值更新 自身的速度 和位置 ： 合 作 与竞 争产 生 的群 体 智 能来 指 导优 化 搜 ・ ｖ ＋ ｃ ｌ ・ ｒ ａ ｎ ｄ ・ （ ｐ ， ） ・ ｒ ａ ｎ ｄ ・ （ ｇ Ｉ ｘ ）
Ｉ 丝． 抖缎发 …………………………
基于粒子群篡 ． 去宾 现 年 且接 阵 天 线 波 束 赋 形
陕西黄河集 团有 限公 司 盛利利 郭宏博
【 摘要 】本文利用改进后 的粒子群算法实现 了相控阵天线的波束赋形 ，赋形后的波束形状满足设计要求。 【 关键 词】相控阵 ；波束赋型 ；改进 的粒子群算法
（ ａ ） 赋形前波束 （ ｂ ） 目标波束
种作用 ： （ １ ） 使 波束扫描 ； （ ２ ） 使波束展 宽： （ ３ ） 波束赋形 。 没何 个 单元数 为Ｍ × ， 为： ｆ （ ０ ， ‘ Ｐ ） ＝∑ ： １ ∑ １ Ｉ ｅ ｘ ｐ ｌ ｉ ｋ （ ￣ ｕ十ｙ ｖ ） 】
董
波
１ ． 前 言
搜寻 目前离食物 最近 的鸟的刷 围区域 。
ｘ ＝ ｘ ＋ Ｖｌ
（ ２ ）
Ｋ ｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ 等 受 鸟 群 觅食 行 为 的 稿芨 ， 的常规波 束 己不 能适应现代 战争的需要 ，新 于 ｌ ９ ９ ５ 年 提 出粒 子 群 优化 算 法 （ Ｐ ａ ｒ ｔ ｉ Ｃ １ ｅ 束 ，以满 足特殊 需要。相控 阵天线灵活 的波 比，Ｐ Ｓ Ｏ 保留¨ 『基于种 群 的全局搜 索策 略 ， 束赋 形 特性 是 其 它形 式 的 天线 所无 法 比拟 但 其所 采用 的速度 一 位 移搜 索模 型 操作 简 的 ，研 究相控阵 的各种波束赋 形是研 究相控 单 ，避 免 了复杂 的进 化操作 。Ｐ Ｓ Ｏ 首先 初始 阵雷达 的一个重要组成部 分。
索 。由于算法可适 用于非线性 优化 问题 ，收 敛速度 快 ，设置 参数少 ，程序 实现简 单，近
年来被广 泛应用于解决 天线阵列优化 问题 。
（ １ ）
２ ． 标 准粒子群算法 和改进的粒子群算 法 介绍 粒子 群的基本概念 来源于对鸟群 觅食行
为 的研 究 。设想 这样 个场 景 ：一群 鸟在 随 机搜 寻食物 ，在 这个 区域里 只有一块 食物 ， 所有 的鸟都不知道 食物在哪 里 ，但是 他们 知
（ ３ ）
图 ３ 阵 列 天 线 的 方 向 图
为ｄ ｘ 和
ｄ ｙ ，激励 幅度分 布为 ｌ ｍ ｎ 的阵列 ，其阵 ＿ ＝ Ｓ ｉ ｎ Ｏ ｃ ｏ ｓ ￣ ，ｖ ｓ ｉ ｎ Ｏ ｓ ｉ ｆ ，为
（ ａ ） 理论计算 的赋形波束 （ ｂ ） 实际测试的赋形波束
粒 严群 算 法 初明 选择 较 人的惯性 卡 义匝 值，该惯性枞 重值随着某 一 令局值存在 的时 间而逐步减 小，当该全局 最优值存在 的时川 超过某 ｒ Ｊ 限值时 ，重新 设霞一 一 ‘ 较大 的惯性 权重值 ，并重 述上 过程 ，就能实现粒 予的
多样性 ，跳 出局 部最优 。图２ 为改进 粒予 群 优化算法流程 图。
化为 一 ‘ 群随机粒 子 （ 随机解） ，然后 通过迭代
随着 相控 阵 技 术的 发 展 ，相控 阵 天 线
中：ｖ ． 是第 ｉ 个粒 ｒ的速度 ；Ｘ 是 ｉ
个粒 了的位 置 ；ｗ 是惯性杈 重：ｐ 是第 ｊ 个粒 形势往往 要求相控 阵天线具有特 定的赋形 波 Ｓ ｗ ａ ｒ ｍ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，Ｐ Ｓ Ｏ ） 。与进 化算法相 子 经历 的最好 位置 ；ｇ 足群 体所 有微 粒经 历
图１粒子群优化算法流程图
图 ４ 赋 形 波 束
二维通刚 角变量 。下文相 同情况都将 略去观
明。
子体 。温 度和推进 剂成分含量对 微波衰减 影 电常数 ， 以及衰减 系数。尾焰 中带 电粒 ＿ 『 尤 的微波仿 号的衰减 很大。 响较大 。介绍 了尘 埃等离子体 的电导率和 介 其足 自由 电子 的密度 很大 ，造成对 通过其 中