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基于粒子群-遗传混合算法的MIMO雷达布阵优化
  • ISSN号:1672-7207
  • 期刊名称:中南大学学报(自然科学版)
  • 时间:2013
  • 页码:4499-4505
  • 分类:TN820[电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60902044);教育部博士学科点专项科研基金资助项目(20110162120044)
  • 相关项目:差集与群智能相融合的稀疏天线阵合成方法研究
中文摘要:

为有效降低多输入多输出(MIMO)雷达稀疏天线阵列的峰值旁瓣电平,提出一种粒子群算法与遗传算法相结合的混合布阵方法。该方法充分发挥粒子群算法的收敛性以及遗传算法中种群的多样性,并提出一种新的判断种群是否存在“早熟”趋势的标志,实现交叉概率和变异概率的非线性自适应调节,避免传统遗传算法存在的“早熟”现象。通过各算法对MIMO雷达发射天线和接收天线的位置进行优化比较,获得更低的MIMO雷达天线方向图综合中的峰值旁瓣电平。仿真结果表明:与基本的遗传算法和粒子群算法以及其他改进的自适应遗传算法相比较,新算法具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。

英文摘要:

A hybrid approach was proposed to synthesize the MIMO radar antenna arrays with low peak side lobe levels (PSLLs). Particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) were mixed into a hybrid approach, which can make full use of the advantages of each to find the optimal array arrangements. In order to resolve the problem that traditional GA was prone to be "premature", an improved adaptive operator was proposed, and the adaptive adjustments of crossover probability and mutation probability were realized. The results show that the optimal PSLLs can be achieved by hybrid approach. The hybrid approach with the adaptive operator produces more satisfactory results on the best value, and shows that the new method has fast convergence and higher robustness than the particle swarm optimization and genetic algorithm and other documents presented different adaptive operators.

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期刊信息
  • 《中南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中南大学
  • 主编:黄伯云
  • 地址:湖南长沙中南大学校本部
  • 邮编:410083
  • 邮箱:zngdxb@csu.edu.cn
  • 电话:0731-88879765
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7207
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1426/N
  • 邮发代号:42-19
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀科技期刊评比一等奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,首届中国有色金属工业优秀科技期刊评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:20874