基于粒子群算法的稀疏阵列超声相控阵全聚焦成像

为降低相控阵超声检测全聚焦算法的成像数据量及阵列稀疏优化的计算时间,研究了一种用于稀疏阵列全聚焦成像的阵列优化算法,并通过实验对其成像效果进行了验证。针对目前超声相控阵检测的全矩阵采集数据量大、全聚焦算法成像时间长的难点,该文通过构建稀疏阵列,在保证成像质量的同时显著降低成像数据量,提高了全聚焦算法的成像效率。通过以主瓣宽度、旁瓣峰值以及主瓣峰值作为约束条件构建适应度函数,采用粒子群算法得到稀疏阵元位置分布并进行阵元权重修正,并将其用于稀疏全聚焦成像。相比全阵元成像,使用粒子群算法所得的稀疏阵列的阵元个数降低了56.25%、65.62%,数据使用量降低了80.86%、88.18%。在阵列优化方面,相比遗传算法减少了84.86%的计算时间。     

基于旁瓣级最小化的平面螺旋阵列设计的粒子群优化方法

基于粒子群优化算法,以最大旁瓣级最小化为代价函数,在阿基米德螺旋线上搜索最优平面螺旋阵列。数值仿真计算利用粒子群优化算法搜索得到旁瓣级最低的最优阵列,与其他阵型比较,并在半消声室对各种声源进行声场测量和声源定位实验,验证了粒子群优化方法进行阵型优化的有效性。     

光纤相控阵稀疏排布优化算法对比

光纤相控阵在激光合束、激光雷达等领域具有应用前景.光纤阵列配置方式不同于微波相控阵,光纤天线间距大于波长时存在周期旁瓣问题,影响主瓣能量分布.本文从物理模型出发,建立了基于同心圆环形点阵集合的光学相控阵天线布阵理论模型,提出了利用解析延拓的傅里叶变换方法实现干涉场强度的快速合成理论,讨论了在离散采样时数值仿真需关注的采样带宽和采样数目问题,解决了快速实现多光束干涉场数值仿真的问题.对比研究了两种优化光学相控阵天线配置的优化算法:遗传算法和粒子群算法,分别实现了不同种群数量遗传算法和粒子群算法迭代优化,分析了二者在优化过程中的收敛速度和优化效果,得到了峰值旁瓣比PSR=0.270的配置阵列.所提出的方法有望用于实际的光学相控阵天线配置中,指导天线主瓣能量最大化的优化设计;研究模型对不可微分目标函数优化问题的研究有一定参考价值.     

基于混合群智能优化算法的混沌系统参数估计

混沌系统的未知系统参数估计是实现混沌控制和同步的首要问题，通过构造一个合理的适应度函数，可将其转化为一个多维搜索空间的优化问题.提出一种融合改进骨干粒子群算法与改进差分进化算法的混合群智能优化方法来解决上述优化问题.对骨干粒子群算法中的粒子位置更新机制以及差分进化算法中的变异操作、交叉操作、交叉概率因子的设计等进行改进，有效兼顾了种群的多样性与算法的收敛性.在此基础上，讨论骨干粒子群优化算法与差分进化的融合优化策略，实现两个算法的协同进化，进一步提高算法的综合优化性能.用6个基准测试函数以及Lorenz混沌系统为例进行仿真实验，结果表明该方法具有全局寻优能力强、收敛速度快、搜索精度高、稳健性好等优点.     

二维解卷积波束形成水下高分辨三维声成像

针对水下三维成像的空间分辨率难以提高,且具有较高旁瓣级的问题,提出了一种二维解卷积波束形成高分辨三维声成像算法,该算法首先完成任意距离切片的平面阵波束形成,近场情况下采用菲涅尔近似实现近场平面阵波束形成,然后通过二维解卷积技术对任意距离切片的二维波束形成结果进行解卷积处理,去除阵列指向性函数的影响,改善波束响应非理想冲击函数所造成波束形成主瓣宽及旁瓣级高的问题。通过计算机仿真分析,新算法可以有效的提高水下三维成像的空间分辨率,抑制旁瓣级,并能够在较宽频带和不同阵列孔径内保持与常规波束形成相当的稳定性。通过试验研究,新方法比常规波束形成实际目标成像分辨率提高一倍,最高旁瓣级下降20 dB,验证了该算法在实际系统中的有效性.      

基于改进粒子群算法的LED光源阵列优化

为了提高发光二极管（light emitting diode,LED）光源阵列的光照均匀度,提出一种改进粒子群算法和新型等差LED阵列排布方式。根据光照分布模型建立了照射面的光照均匀度评价函数,使用改进的粒子群算法对新型等差LED阵列、矩形及圆形阵列进行优化。将优化后的LED阵列数据导入光学软件TracePro中进行仿真验证,得到优化后等差、矩形及圆形LED阵列的光照均匀度分别为82.89%、73.31%及78.56%,比优化前LED阵列的光照均匀度分别提高了15.84%、10.65%及15.57%。研究结果表明,改进后的粒子群算法收敛速度更快、精度更高,且提出的新型等差LED阵列有着更好的光照均匀度。     

量子势阱粒子群优化算法的改进研究

为提高量子势阱粒子群优化算法的优化能力, 通过分析目前量子势阱粒子群优化算法的设计过程, 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法. 首先, 分别基于Delta势阱、谐振子和方势阱 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法, 并提出了基于统计量均值的控制参数设计方法. 然后, 在势阱中心的设计方面, 为强调全局最优粒子的指导作用, 提出了基于自身最优粒子加权平均和动态随机变量的两种设计策略. 实验结果表明, 三种势阱粒子群优化算法性能比较接近, 都优于原算法, 且Delta势阱模型略优于其他两种.     

光量子体系下基于粒子群算法的LED植物照明光源设计

在现代农业生产中,常采用发光二极管(LED)作为植物照明光源对农业作物进行补光,为提高LED植物照明阵列光源的均匀度,本文在光量子体系下,提出一种新的基于粒子群算法的LED植物照明阵列光源设计方法。通过MATLAB对红蓝光LED植物光源阵列进行数学建模,运用粒子群算法寻找高均匀度条件下的红蓝光LED坐标,设计出二维情况下的红蓝光LED排布阵列;在三维情况下,为解决维度升高时可能会导致的求解陷入局部极小问题,采用改进的随机惯性权粒子群算法进行三维方案设计,并使用Tracepro对两种设计方案进行验证,与传统的红蓝光LED等间距逐行排列设计进行了对比。研究结果表明,与常见逐行排列LED阵列设计达到的光量子通量密度(PPFD)均匀度为79.6%相比,通过粒子群算法寻优的设计方法,二维设计方案的PPFD均匀度达到88.7%,较等间距逐行排列设计提高了9.1%;三维设计方案的PPFD均匀度达到92.6%,较二维设计方案提高了3.9%,较等间距逐行排列设计提高了13%。本实验证明了运用粒子群算法在二维和三维空间进行LED植物照明阵列光源设计的可行性,在简易设计流程的同时,提高了工作效率。     

粒子群-模拟退火混合算法在群控电梯中的应用

针对高层建筑电梯多、分布散、维修不及时等问题,提出了一个优化调度、报警维修及时的群控电梯系统;采用多目标优化方法建立数学模型,利用粒子群算法的概念简单、收敛速度快、易于实现的优点,同时引入模拟退火思想来克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,对目标函数进行优化,PLC编程计算出参数,上位机调度计算,根据算法结果,优化电梯,合理调度;经过MATLAB仿真分析表明,该系统节省了平均候梯时间、平均乘梯时间和系统能耗,缩短了故障时间和维修时间,具有较大的应用前景。     

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题.利用群集智能的新进展粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力，从初始粒子群的产生、目标函数的处理的角度改进PSO，将改进的PSO引入混沌系统参数估计和在线估计.仿真试验表明，改进算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度，对信号叠加噪声的情形也具有较高的鲁棒性，是混沌系统参数估计的一种成功算法. 关键词： 混沌系统 参数估计 在线估计 粒子群优化算法