基于改进粒子群算法的阵列天线幅相容差设计.pdf

【基于改进粒子群算法的阵列天线幅相容差设计】 在无线通信和雷达系统中，阵列天线的应用日益广泛，其性能直接影响到系统的整体效能。然而，实际操作中，由于各种因素如制造误差、环境影响等，天线单元的幅相会出现偏差，导致天线性能下降。为了解决这一问题，阵列天线的幅相容差设计至关重要，它旨在确定允许的幅相误差范围，以确保天线在最恶劣条件下仍能满足性能指标。 传统的幅相误差分析通常基于统计理论，假设误差服从特定的概率分布。但这种方法对于不同分布形式的误差可能会得出不同的结果。因此，一种更为灵活且适应性强的优化工具——粒子群优化算法（PSO）被引入到这个问题中。 粒子群优化算法是一种启发式搜索算法，源于模拟鸟群觅食行为，能够有效地解决非线性和多峰优化问题。在本研究中，作者针对固定幅相容差范围，建立了一个最坏情况的分析模型。通过改进的PSO算法，即在粒子位置更新时引入扰动项和边界约束，以寻找导致天线性能最差的误差组合，从而评估系统在最恶劣条件下的表现。 实验结果显示，这种改进的PSO算法增强了算法跳出局部最优解的能力，提高了搜索全局最优解的效率。然而，确定合适的幅相容差范围仍然是一个挑战。为此，论文提出了一种结合进退法和二分法的迭代算法。在给定天线性能指标的前提下，该方法可以找出合适的幅相容差范围，无需预先知道误差的分布形式，简化了设计过程，并便于实际工程应用。 文章的贡献在于提供了一种新的、基于改进PSO算法的阵列天线幅相容差设计方法，它不仅适用于各种幅相误差分布，而且易于理解和编程实现。这对于提升阵列天线在实际应用中的性能和可靠性具有重要意义。 关键词：幅相误差、容差设计、粒子群算法、最坏情况分析 分类号：TN820.15，文献标志码：A 该研究得到了航空集团研究基金的支持，并由赵方圆等人在2010年发表。他们的工作为阵列天线设计提供了新的理论支持和技术手段，有助于推动阵列天线在通信和雷达系统中的进一步优化和发展。