稀布同心圆环阵列联合优化设计

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针对有阵列孔径,阵元数目和最小阵元间距三种约束下的稀布同心圆环阵列综合问题,提出了一种基于差分进化算法的稀布同心圆环阵列半径和阵元间距的联合优化方法。利用差分进化算法,采用DE/current-tobest/1变异策略,应用约束向量约束最小半径间隔和最小阵元间隔,同时优化稀布同心圆环阵列半径和阵元间距,优化目标是使阵列响应的峰值旁瓣电平最小。该方法加快了算法的收敛速度,提高了差分进化算法的局部搜索能力并改善了种群多样性,解决了易早熟收敛的问题,降低了算法的复杂性和计算量,同时保证了阵列的旁瓣性能,使阵元在阵列孔径中更好地分布。 Aiming at the synthesis problem of sparse concentric annular array under the three constraints of array aperture, array element number and minimum array element spacing, a joint optimization algorithm based on differential evolution algorithm is proposed for the radius and array element spacing method. Using the differential evolution algorithm, the DE / current-tobest / 1 mutation strategy is applied to apply the constrained vector to restrict the minimum radius interval and the minimum element interval while optimizing the sparse concentric circular ring array radius and array element spacing. The optimization objective is to make the array respond Peak sidelobe level is the smallest. This method accelerates the convergence speed of the algorithm, improves the local search ability of the differential evolution algorithm and improves the population diversity, solves the problem of premature convergence, reduces the complexity and computation of the algorithm, and ensures the sidelobe of the array The performance enables the array elements to be better distributed in the array aperture.
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