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基于改进粒子群算法的天线方向图综合技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基本粒子群算法的早熟收敛、易收敛于局部极值的特点,提出一种改进的粒子群优化算法,采用对全局最佳微扰和惯性权重跳变阈值的设置改善了算法的优化速度和收敛精度。经过对一系列测试函数的计算,证明该方法具有良好的优化效果。最后,给出了该方法应用于阵列天线方向图综合中的模型和仿真实例。 相似文献
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以均匀线阵(Uniform Linear Array ,ULA)为子阵,结合频率分集阵(Frequency Diverse Array ,FDA)的思想,构建了一种基于分布式子阵的频率分集阵。针对各子阵按等间距布阵将导致严重的栅瓣问题,提出了一种改进粒子群 (Improved Particle Swarm Optimization ,IPSO) 算法来优化分布式FDA中各子阵间的基线距离,以实现高效的栅瓣抑制。同时,从理论上推导了目标距离和角度均未知时参数估计的克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound ,CRLB)。仿真结果表明,优化后分布式FDA的栅瓣得到有效抑制,而且阵列角度维分辨率和估计性能亦得到大幅度提升,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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近年来,分布式天线阵列以其突破传统布阵环境限制的灵活性/ 高增益性成为阵列研究的热点。对于机载雷达系统,应用分布式天线阵列可以充分利用机身布阵空间资源,提高阵列的增益和空间分辨率。现有分布式优化方法多针对单元间大间距阵列与多子阵分散排布阵列,机载环境下双子阵分布式阵列优化研究极少。文章针对机载双子阵分布式阵列孔径栅瓣密集问题,提出利用差分进化算法并加以改进,实现对机载的分布式阵列栅瓣进行抑制。该方法能够在满足约束条件的同时,有效降低双子阵分布式阵列的高栅瓣问题,同时,阵列的副瓣可以被控制在较低的水平。在一定的子阵间距条件下,阵列的最大副瓣电平可以降低到-10 dB 左右。对优化算法的有效性进行蒙特卡洛实验,结果验证了该方法的可行性。 相似文献
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为了避免目前常用的组卷算法组卷时间长、程序结构复杂、收敛速度慢等缺陷,提出基于线性递减系数粒子群优化算法的组卷策略。通过调整惯性系数,使得步长较小,惯性权系数的变化幅度小,这种减小趋势较为缓慢的方法能够避免陷入局部最优。并对数学模型以及线性递减惯性权系数进行了理论设计,同时通过编程实现了该算法。测试结果表明加入线性递减系数后运算迭代次数明显减少,证明加入线性递减系数后的组卷策略收敛性好,能够高效准确地按照一定的预期条件进行组卷,符合预期要求。 相似文献
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基于全波仿真得到的广义阵元有源方向图,该文提出一种用于综合多方向图共形阵列的新方法:自适应动态Meta粒子群优化(ADMPSO)算法。在传统Meta粒子群优化(MPSO)算法基础上,定义了优势子群和非优子群的概念,并通过植入非优子群裁减、优势子群规模膨胀以及惯性权重自适应更新等机制,实现了优化过程中多子群的自适应动态调整,全面提高了算法性能。ADMPSO成功用于12元微带锥面共形阵列非赤道面的多方向图综合,综合过程考虑了由共形载体导致的阵元极化指向各异特征,在公共激励存在约束情况下,使阵列同时实现了笔形、平顶,以及余割平方波束总功率方向图,其与该阵列全波数值仿真完全吻合,优化结果和收敛速度相比于其他算法均有显著改善。 相似文献
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针对分布式阵列栅瓣抑制问题,提出了基于非周期阵列和随机阵列的分布式阵列方向图设计方法。首先,利用 Minimax 优化方法对子阵的边界进行优化并获取子阵最优位置参数, 实现分布式子阵随机优化布阵,从而消除阵列的周期性并最大限度地抑制栅瓣;其次,采用角度旋转的方式来消除分布式子阵之间的周期性,使得在方向图优化设计时能够避免栅瓣的累积叠加, 达到抑制栅瓣的目的。仿真分析结果表明,所述方法能够有效抑制分布式阵列的栅瓣,获得无栅瓣影响的分布式阵列方向图。 相似文献
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一种改进的粒子群和K均值混合聚类算法 总被引:13,自引:1,他引:12
该文针对K均值聚类算法存在的缺点,提出一种改进的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法。该算法在运行过程中通过引入小概率随机变异操作增强种群的多样性,提高了混合聚类算法全局搜索能力,并根据群体适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部精确搜索能力的同时缩短了收敛时间。将此算法与K均值聚类算法、基于PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力和收敛速度都有显著提高。 相似文献
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基于粒子群优化算法思想的组合自适应滤波算法 总被引:1,自引:1,他引:0
根据粒子群优化(PSO)算法的社会心理学指导思想并结合自适应FIR滤波器的特点,设计了合适的惯性项、认知项与社会项表达式,并将之应用于组合自适应滤波器的子自适应滤波器更新中,提出了基于PSO算法思想的组合自适应滤波算法,分析了新算法的计算复杂度。理论分析与不同条件下的自适应系统辨识仿真结果表明,新算法可以在不明显提高计算量的条件下较好地平衡自适应滤波器的稳态失调与跟踪能力,其收敛性能优于其它几种较新的LMS算法。 相似文献
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合理高效地优化调度救灾物资对提升地震应急救援效果具有重要意义。地震应急需要同时兼顾时效性、公平性和经济性等相互冲突的多个调度目标。该文对地震应急物资调度问题建立了带约束的3目标优化模型,并设计了基于进化状态评估的自适应多目标粒子群优化算法(AMOPSO/ESE)来求解Pareto最优解集。然后根据“先粗后精”的决策行为模式提出了由兴趣最优解集和邻域最优解集构成的Pareto前沿来辅助决策过程。仿真表明该算法能有效地获得优化调度方案,与其他算法相比,所得Pareto解集在收敛性和多样性上具有性能优势。
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本文提出了设计一种基于自适应变异粒子群优化算法的振动信号的自适应滤波模型,然后重点研究了自适应数字滤波器设计的粒子群优化算法及其实现步骤。该滤波模型在计算机仿真测试中,获得了很高的效率和良好的结果。 相似文献
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基于粒子群优化的正交小波盲均衡算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,在分析正交小波常数模盲均衡算法(WT-CMA)基础上,该文提出了基于粒子群优化的正交小波常模盲均衡算法(PSO-WT- CMA)。该算法利用粒子群的信息共享机制和有效的全局搜索特点,寻找最优的均衡器权值,并用正交小波变换降低信号的自相关性。水声仿真结果表明:与常数模算法(CMA)、基于粒子群优化的常数模盲均衡算法(PSO-CMA)和基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法在提高收敛速度和减小码间干扰方面的性能有很大的改善。 相似文献