《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于混沌遗传算法的二维平面阵研究
2023年电子技术应用第4期
姜文琦1，张华美1，2，王祥夫1
（1.南京邮电大学 电子与光学工程学院，江苏 南京 210023；2.东南大学 毫米波国家重点实验室，江苏 南京 210096）
摘要： 针对一般均匀平面阵列方向图旁瓣较高的问题，利用传统遗传算法对均匀阵进行二维稀布排列，有效降低了旁瓣电平，但遗传算法收敛速度慢，容易陷入局部最优解。因混沌优化算法具有随机性、遍历性以及规律性的特性，把混沌优化算法引入到遗传算法中，利用混沌序列初始化种群，可提高遗传算法的收敛速度和获得全局最优解的能力。因此，提出一种基于混沌优化算法的遗传算法，并把该算法应用到二维平面阵天线设计中，该算法对天线阵的排布进行了优化设计。仿真结果显示混沌遗传算法的收敛速度有所提高，阵列天线的副瓣电平进一步降低，说明该方法具有一定的可行性。
中圖分類號(hào)：TP391
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.222999
中文引用格式： 姜文琦，張華美，王祥夫. 基于混沌遺傳算法的二維平面陣研究[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2023，49(4)：68-72.
英文引用格式： Jiang Wenqi，Zhang Huamei，Wang Xiangfu. Research on two-dimensional planar array based on chaotic genetic algorithm[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(4)：68-72.
Research on two-dimensional planar array based on chaotic genetic algorithm
Jiang Wenqi1，Zhang Huamei1，2，Wang Xiangfu1
(1.College of Electronic and Optical Engineering， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210023， China； 2.State Key Laboratory of Millimeter Wave， Southeast University， Nanjing 210096， China)
Abstract： Aiming at the problem of high sidelobe in the pattern of general uniform planar array, the traditional genetic algorithm is used to arrange the uniform array in two-dimensional sparse distribution,which effectively reduces the sidelobe level, but the convergence speed of genetic algorithm is slow and easy to fall into local optimal solution. Because chaotic optimization algorithm has the characteristics of randomness, ergodicity and regularity, introducing chaotic optimization algorithm into genetic algorithm and initializing population by chaotic sequence can improve the convergence speed of genetic algorithm and the ability to obtain global optimal solution. Therefore, a genetic algorithm based on chaotic optimization algorithm is proposed and applied to the design of two-dimensional planar array antenna.The algorithm optimizes the layout of antenna array. The simulation results show that the convergence speed of chaotic genetic algorithm is improved and the sidelobe level of array antenna is further reduced,which shows that this method is feasible.
Key words : two-dimensional planar array；convergence speed；reducing side lobe；genetic algorithm；chaos

0　引言

低副瓣陣列天線技術(shù)副瓣陣列天線技術(shù)現(xiàn)在被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代電子技術(shù)通信領(lǐng)域，當(dāng)下陣列天線方向圖研究的熱點(diǎn)之一就是在給定陣元數(shù)目和天線孔徑大小的情況下來實(shí)現(xiàn)更低的副瓣電平。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)適用的領(lǐng)域范圍越來越廣，出現(xiàn)了許多智能天線優(yōu)化方法，如模擬退火算法、粒子群算法、遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）等。一般天線優(yōu)化涉及陣元數(shù)目、陣元間距、主瓣寬度、峰值旁瓣電平（Maximum Sidelobe Level，MSLL）等要素。相較而言，遺傳算法是一種高效、并行、全局搜索的方法，得到了很多運(yùn)用。

如一種新的單口徑單饋源多波束天線設(shè)計(jì)方法，其中利用了實(shí)數(shù)編碼遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，并用該算法對(duì)一個(gè)服務(wù)區(qū)為某區(qū)域的多波束天線進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)和分析，取到了較好的效果。也有對(duì)缺失陣元后的方向圖進(jìn)行校正，通過優(yōu)勢保留的改進(jìn)遺傳算法降低陣列天線旁瓣電平；或是在之前的基礎(chǔ)上通過遺傳算法優(yōu)化陣元位置達(dá)到降低旁瓣電平的目的。但是當(dāng)遇到一些相對(duì)困難的陣列優(yōu)化問題，使用遺傳算法會(huì)有過早收斂于局部最優(yōu)解的現(xiàn)象出現(xiàn)。此外，遺傳算法還存在收斂速度慢、計(jì)算量大的缺點(diǎn)。以上文獻(xiàn)用傳統(tǒng)GA以及其他算法對(duì)天線進(jìn)行了優(yōu)化并獲得了不同結(jié)果。近年來，多種算法融合已經(jīng)成為一種趨勢。其中涉及的模擬退火算法和運(yùn)用粒子群算法改進(jìn)的遺傳算法可以有效解決線陣中副瓣電平過高的問題，起到了抑制作用。除此之外，通過加入雜草入侵算法來對(duì)布谷鳥搜索算法進(jìn)行改進(jìn)，既可以加快大面積的同心圓陣列的收斂速度，又兼顧了天線陣列的低旁瓣特性。



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作者信息：

姜文琦1，張華美1，2，王祥夫1

（1.南京郵電大學(xué) 電子與光學(xué)工程學(xué)院，江蘇 南京 210023；2.東南大學(xué) 毫米波國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210096）


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