遗传算法对直线天线阵列方向图的综合

资 源 简 介

遗传算法对直线天线阵列方向图的综合

详 情 说 明

在无线通信和雷达系统中，直线天线阵列的方向图综合是一个关键问题。传统方法如傅里叶变换或解析优化可能难以处理复杂的约束条件，而遗传算法（Genetic Algorithm, GA）因其全局搜索能力成为有效的替代方案。

遗传算法通过模拟生物进化过程优化天线阵列的激励幅度或相位分布。此场景采用整数编码，将每个天线单元的激励参数编码为染色体基因，便于实现离散化调整（如量化衰减器或移相器值）。跨代竞争选择策略进一步改进收敛性——子代种群不仅与同代个体竞争，还会与父代优秀个体比较，避免早熟收敛并维持多样性。

优化目标通常是最小化方向图旁瓣电平或形成特定波束形状。适应度函数需综合考量主瓣宽度、零陷深度等指标。相比梯度下降等局部优化方法，遗传算法能更灵活地处理非线性、多峰值问题，尤其适合工程中常见的非理想阵列（如单元互耦效应存在时）。

该方法扩展性强，后续可结合混合策略（如引入模拟退火）提升收敛速度，或针对大规模阵列设计分布式并行遗传算法。