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阵列天线方向图修正算法
文献摘要：
为进一步优化天线阵列激励得到的宽零陷和低旁瓣的方向图，通过软件Matlab2019b对天线阵列波束成形算法进行仿真，对比方向图分析说明，在原有约束的基础上增加二次约束以及改进协方差的方式存在展宽主瓣的问题。为了在展宽零陷和抑制旁瓣的同时保持主瓣宽度不变，提出了基于幅值十分位粒子群并行寻优的线性约束最小方差（LCMV）方向图修正算法。该算法通过对比几种算法所得到的天线阵列激励的特点，引入先验信息，仅对权矢量的幅值寻优缩小可行解空间，同时改进粒子群算法寻优机制，通过十分位寻优方法使算法收敛更稳定，并且对粒子群算法代码向量化，同时利用图形处理器使每个粒子同时更新，实现粒子群并行算法，加快算法计算时间。仿真结果表明：该算法能实现展宽零陷和低旁瓣的同时，保持主瓣宽度，在所对比的算法中效果最好，同时基于幅值十分位粒子群并行算法收敛所需的迭代次数更少，计算速度更快，且天线规模越大提升越明显。
文献关键词：
傅里叶光学与信号处理;波束形成;粒子群优化算法;并行计算;零陷展宽
中图分类号：
作者姓名：
张鑫;万明;陆德江
作者机构：
空军工程大学研究生院，陕西 西安 710038;空军工程大学航空工程学院，陕西 西安 710038
文献出处：
引用格式：
[1]张鑫;万明;陆德江-.阵列天线方向图修正算法)[J].激光与光电子学进展,2022(17):1707003
A类：
Matlab2019b,傅里叶光学与信号处理
B类：
阵列天线,天线方向图,修正算法,天线阵列,低旁瓣,波束成形,比方,二次约束,协方差,主瓣,线性约束最小方差,LCMV,先验信息,小可,解空间,改进粒子群算法,算法寻优,更稳,代码,向量化,图形处理器,并行算法,算法计算,计算时间,迭代次数,计算速度,线规,波束形成,粒子群优化算法,并行计算,零陷展宽
AB值：
0.267111
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