【摘 要】
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粒子群优化算法（PSO）是合成天线阵列预期方向图的有效手段。但对于某些大型平面阵列方向图复杂的非线性优化问题，该算法收敛速度慢且最优粒子易陷入局部最优解，因而使得算法失效
【机 构】
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空军哈尔滨飞行学院飞行仿真技术研究所,哈尔滨工业大学导航制导与控制理论中心
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粒子群优化算法（PSO）是合成天线阵列预期方向图的有效手段。但对于某些大型平面阵列方向图复杂的非线性优化问题，该算法收敛速度慢且最优粒子易陷入局部最优解，因而使得算法失效。针对这一问题，该文提出一种改进PS0算法来提高传统PSO算法的收敛特性。该算法在初始化最优粒子时采用解析初值而不是随机初值。对于给定的预期方向图，通过矩阵运算解析对应该方向图的阵元权系数。之后将这些权系数指定为任意一个粒子的解析初值，而种群的其他粒子仍然赋随机初值，之后再衔接标准PS0算法的寻优迭代过程。这种初始化方法使得种群粒子在寻优
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