【雷达】基于粒子群算法优化综合微带天线阵列方向图附matlab代码
1 简介
粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性,不可微和多峰值的复杂问题.本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景.
2 部分代码
%----------------主程序——------------
clc;
clear all;
close all;
eps;
c=3e8; % 光速
fc=35e9; % 工作频率(hz)
numda=c/fc; % 波长 wave length
N=4; % 阵列数
d=0.00554; % 阵元间距
L=N*d; % 天线长
k=(2*pi)/numda; % 波数
fs=10; % 采样频率
----------迭代完毕------------------------
f_best_array=present_array(Ns,d,theta,p_a_g(:,NN+1)');
plot(theta,f_best_array);grid on;
ylim([-90 0]);
figure
t=1:N;
amplitude=amplitude_curve(p_a_g(:,NN+1))
plot(t,amplitude,'r*');
xlim([1 4]);
ylim([0.1 1.1]);
grid on
3 仿真结果
4 参考文献
[1]石永昌, 胡明春, 李建新. 基于粒子群优化算法的阵列天线方向图综合[J]. 微波学报, 2010(S2):143-145.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
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