基于粒子群算法的阵列天线波束赋形研究

波束赋形可以得到雷达系统所希望的理想辐射波束,然而传统分析方法存在理论分析繁琐、计算量较大的缺点,不利于在实际的工程应用中得到推广和使用。文章提出了一种基于粒子群算法对波束赋形的研究方法,具有代码简单、计算快速准确等优势。根据直线阵列的基本理论建立基本模型及方向图波瓣评估函数,最后得出两个案例的分析结果。计算结果验证了该方法的可行性和高效性,利于在实际工程中得到应用。     

主动干扰辅助下的无人机隐蔽通信功率与位置联合优化

利用友好干扰节点发送人工噪声是无线隐蔽通信中一种常见实现方法,可以增加监听者做出判断的不确定性,从而实现隐蔽传输。为此,考虑在无人机隐蔽通信网络中,部署一个空中的友好干扰节点,发射人工噪声干扰地面监听者的检测。对无人机与地面用户之间实现无线隐蔽传输进行了研究,分析了其有效隐蔽性能,联合优化了2架无人机的发送功率和位置部署以最大化隐蔽传输速率,使用粒子群优化算法与功率位置交替迭代算法2种优化方法得到最优的无人机部署位置及功率分配方案。仿真结果表明,联合优化方案相比于固定位置只优化功率的基准方案可以显著地提高系统隐蔽传输性能,且交替迭代算法所得结果要优于粒子群优化算法。     

考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略

综合能源系统因多能互补、协调优化等特性受到了广泛关注,但该系统的热电机组在运行时的调峰能力具有一定局限性。为降低综合能源系统的用能成本,提升系统的用能效率,改善其调峰能力,文中提出了一种考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略。该策略以系统的整体运维成本最小化为目标,结合可平移负荷和相关算例构建仿真模型,并采用自适应混沌粒子群算法进行求解。结果表明在引入可平移负荷时,多能源微网能够较好地达到削峰填谷目的,并降低系统综合运行成本,实现节能减排效果。同时,文中将传统粒子群算法与自适应混沌粒子群算法作比较,证明了自适应混沌粒子群算法在精度与效率上都优于传统的粒子群算法。     

基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法北大核心CSCD

针对多约束条件下的矩形稀布阵列优化问题,提出了一种基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法。该方法首先提出一种新的最优化问题用于确定阵元坐标矩阵维数以平衡放置阵元数的自由度和阵列孔径可调整空间,并引入用于稀疏阵元的阵元状态矩阵;其次,构建自调整映射法则,对矩形阵列不同方向进行相应的映射,并对阵列短轴方向进行自调整,使得阵元位置满足最小阵元间距,避免出现不可行解;然后,通过粒子群优化算法优化阵元位置得到最优阵元坐标;最后,考虑适应度函数为单波束指向和多波束指向,对算法进行仿真验证。仿真结果发现该算法可以满足多约束条件并有效降低阵列的峰值旁瓣电平,从而提高矩形稀布阵列的性能。     

组合跳变随机平移宽间隔混沌跳频序列设计

为进一步提高宽间隔跳频序列的性能,基于混沌跳频序列,针对随机平移替代法存在的“窄点”平移与序列平衡性的矛盾问题,提出了一种新的组合跳变随机平移法。该方法在随机平移替代法的基础上取消“窄点”修正,引入组合跳变序列控制频点宽间隔映射。为兼顾组合跳变随机平移法产生序列的平衡性、汉明自相关性和宽间隔特性,构造了跳频序列的复合目标优化函数,引入粒子群算法计算得到最优的序列控制参数。仿真结果表明,组合跳变随机平移法可构造更多的序列,且产生的宽间隔混沌跳频序列具有更好的平衡性、汉明相关性和复杂度,采用粒子群优化获取的控制参数可以实现序列性能的均衡最优。     

基于改进免疫粒子群优化算法的室内可见光通信三维定位方法

针对室内可见光通信中3维定位精度不高和定位时间较长的问题,该文提出基于改进免疫粒子群(IIMPSO)算法的室内可见光通信(VLC)3维定位方法.通过分析室内多径效应,选取合适的视场角(FOV)以减少反射影响,同时完善了倾斜状态下的定位模型,并采用卡尔曼滤波算法以降低环境干扰对接收功率的影响,在此基础上与改进的免疫粒子群算法相融合.仿真结果表明,在5 m×5 m×3 m的室内环境中,该文所提出的3维定位系统平均定位误差为0.031 m,定位时长为2.3 s.与现有的3维定位系统进行比较,其定位精度与收敛速度均得到明显改善.     

基于TDOA和SDOA的宽带辐射源双机无源定位算法

针对双无人机无源雷达对宽带辐射源目标的直接无源定位(DPD)初始值敏感,提出一种基于小生境拓扑结构改进矢量粒子群算法(NTVIPSO)的直接无源定位算法。本文算法将直接法和间接法结合起来,依靠间接法中尺度差参数构造约束条件,利用小生境矢量粒子群求解得到精确的位置。仿真结果表明本文粒子群算法优于矢量粒子群算法和邻域拓扑结构粒子群算法。提出的存在扰动情况下尺度差约束条件下的直接无源定算法精确度低于直接法,但优于间接法;计算复杂度低于直接法,大于间接法。     

一种水平不均匀反常大气折射环境反演方法

针对反常传播中的水平不均匀大气折射率环境反演问题,提出了一种用于跨海微波超视距远距离电路观测场景和信息的反演方法。该方法基于原理要求的全面分析,用粒子群算法进行优化实现反演,确定了海岸-海面-海岸下垫面和近海面复合大气剖面模型,给出了粒子群算法的剖面参数粒子、搜索空间、搜索方法以及适用的适应性函数。研究结果表明,本文方法能够有效反演出水平均匀和不均匀大气环境,且反演结果具有实测剖面的特征,在研究场景中贴地波导高度的误差可低至9.4%。     

基于速率修正PSO和核基ELM的云数据库恶意行为识别方法

众所周知云数据库已在各行各业广泛应用并且发挥着不可替代的作用。但正是云数据库的可扩展、分布式以及虚拟化的特性,导致了云数据库面对恶意行为时表现出明显的脆弱性。因此为了提高云数据库的安全性,针对恶意行为的智能检测开展相关研究是至关重要的。本文对粒子群优化算法进行了改进并与核极限学习机相结合,提出了一种基于改进粒子群优化和核极限学习机的恶意行为识别模型（KE-VP）,通过分析云数据库上的网络流量来检测是否存在恶意行为并将恶意行为准确分类为具体的攻击类型。通过实验分析,我们发现KE-VP与现有方案具备更好的检测精度和检测效率。     

基于粒子群算法的LCLC谐振变换器优化设计

LCLC谐振变换器广泛应用在空间行波管放大器(TWTA)中,起到升压的作用.在LCLC谐振变换器中,具有多个谐振参数,即变压器漏感、串联谐振电容、励磁电感以及并联谐振电容.多个谐振参数增加了LCLC谐振变换器总损耗优化的难度.该文提出一种基于粒子群优化算法的LCLC谐振变换器优化设计方法,解决LCLC谐振变换器由于多个谐振参数造成的总损耗优化困难的问题.首先,推导了LCLC谐振变换器的总损耗公式;其次,采用粒子群优化算法,对LCLC谐振变换器的总损耗进行了优化,得到了总损耗最小时的谐振变换器参数;最后,基于优化的LCLC谐振变换器参数,搭建了LCLC谐振变换器,并进行了一系列实验.实验结果证明了该优化设计方法的有效性.