摘要
在粒子群算法优化阵列天线方向图时,适应值函数的选取对算法收敛和优化效率都有着至关重要的影响。针对复杂多指标方向图优化容易早熟收敛,提出了一种分步的适应值函数策略,通过分阶段提高优化指标,可以更好地促进算法收敛和提升优化效率。仿真结果表明:将此适应值策略应用于天线方向图综合中,在不改变算法本身的同时,可以在多零点和低旁瓣约束情况下取得更好的优化效果。
Fitness function is important for convergence and efficiency to particle swarm optimization（PSO）, especially in optimizing array antenna pattern synthesis. In order to improve performance of PSO, a multistage fitness function strategy is adopted to avoid convergence stagnation. The simulation results show its high performance in the radiation antenna arrays pattern synthesis with multi-null and low sidelobe restrictions,while there is no modification to PSO algorithm.
出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期581-586,共6页
Chinese Journal of Radio Science
基金
国家自然科学基金重大项目(60990320
60990323)
国家自然科学基金-中物院联合基金资助项目(10876029)
国家863计划信息技术领域资助项目(2009AA01Z230)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(SWJTU09BR068)
关键词
粒子群优化算法
适应值函数
阵列天线
方向图综合
particle swarm optimization algorithms
fitness function
array anten- nas
patterns synthesis
