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基于遗传算法的ADBF平面相控阵的子阵划分方法.pdf
- 对于平面相控阵，往往拥有数以千计的阵元，如果对每个阵元天线的接
收信号进行单独的处理，即每一个阵元组成一个接收通道，无疑会大大增加
信号处理的硬件成本。为了减少信号处理器的维数，通常采用将若干阵元合
并为一个子阵的子阵级信号处理方式，这样，对于平面相控阵，我们有必要
对如何合理的划分子阵进行研究。
对于子阵进行划分，是一个复杂的非线性优化问题，传统的优化算法无
法胜任。而借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的遗传算法，以其既能扩大
搜索域，又兼顾搜索效率的突出特点，被越来越多的学者应用于阵列信号处
理的领域，成为这一划分子阵任务的最有效工具。
本文主要研究了三方面内容：遗传算法对于阵列结构的编解码及其约束
条件的实现；基于单目标遗传算法的子阵划分；基于多目标遗传算法的子阵
划分。
利用“生长点”的编解码方法成功实现了由阵列结构到二进制编码的转
换。同时，在具体的划分过程中，对于子阵划分的约束条件，我们利用边界
判定函数，对解码产生的非法阵元进行修正；利用求阵元的状态标记位，使
各子阵为非重叠子阵；利用相邻判断条件，使得同一子阵中所有阵元相邻；
利用相邻插入的方法，使阵列为满布阵。
对于单目标优化的子阵划分，我们利用遗传算法分别实现了对在存在旁
瓣干扰和旁瓣干扰情况下，相控阵列抑制干扰的同时改善了和波束两个切面
旁瓣电平以及相控阵的输出信干噪比；最后讨论了对于差波束两个切面旁瓣
电平的优化的问题。
对于多目标遗传算法（Multi-Objective Genetic Algorithm，MOGA）的
子阵划分，我们分别利用基于加权系数的MOGA，基于向量评价的MOGA
（也称VEGA，Vector Evaluated Genetic Algorithm），以及基于Pareto秩的MOGA实现了对和差波束两个切面旁瓣电平以及输出信干噪比五个目标函数的同时优化。
对提出的各种方法进行了计算机模拟仿真，以及结果分析，证明了利用
遗传算法对于平面相控阵进行子阵划分结果的正确性。
关键词子阵划分；遗传算法；平面相控阵；MOGA
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基于遗传算法的ADBF平面相控阵的子阵划分方法---优秀毕业论文 参考文献 可复制黏贴.pdf
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..研究信号与信息的处理为主体，包含信息获取、变换、存储、传输、交换、应用等环节中的信号与信息的处理，是信息科学的重要组成部分，其主要理论和方法已广泛应用于信息科学的各个领域。本学科与电子科学与技术、计算机科学与技术、控制科学与工程、仪器科学与技术、电气工程、生物医学工程等一级学科，特别是“通信与信息系统”二级学科的研究领域有交叉。
信号与信息处理专业是集信息采集、处理、加工、传播等多学科为一体的现代科学技术，是当今世界科技发展的重点，也是国家科技发展战略的重点。该专业培养的研究生应在信号与信息处理方面具有坚实、深厚的理论基础，深入了解国内外信号与信息处理方面的新技术和发展动向，系统、熟练地掌握现代信号处理的专业知识，具有创造性地进行理论与新技术的研究能力，具有独立地研究、分析与解决本专业技术问题的能力。
科学研究领域
该专业的研究主要领域有：信息管理与集成、实时信号处理与应用、DSP应用、图像传输与处理、光纤传感与微弱信号检测、电力系统中特殊信号处理等。还开展了FPGA的应用、公共信息管理与安全、电力设备红外热像测温等领域的研究，形成了本学科的研究特色，力争在某些学科方向达到国内领先水平。除上述主要领域外，还开展了基于场景的语音信号处理，指纹识别技术以及图像识别等多方面的研究工作，目前也取得了一定的成果。
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