优化算法在宽带匹配网络中的应用

利用优化算法研究了宽带匹配网络,从设计过程可以看出,设计原理简单,使用方便,调试更灵活。其不仅能为所有的网络匹配问题（如天线的匹配、幅度均衡器等）的研究提供理论借鉴,而且能对宽带匹配网络的应用提供实践指导。     

一种宽带匹配网络的遗传算法设计

为同时兼顾带宽和效率,将遗传算法应用到天线宽带匹配网络设计中。遗传算法中建立了多目标优化目标函数即适应度函数。根据算法寻优结果,结合仿真软件仿真分析了所设计的宽带匹配网络的电特性。结果表明：该宽带匹配网络具有良好的阻抗宽带性能,证明了遗传算法在设计宽带匹配网络中的有效性。     

基于演化算法和正交试验的天线设计方法

为了平衡天线设计的精度与速度之间的矛盾,提出了一种演化算法结合正交测试的天线设计方法.首先基于自适应参数调整差分演化(jDE)算法设计了一种改进jDE(i-jDE)算法,在保证优化效果的同时尽可能减少仿真次数,并与快速电磁仿真软件结合得到初步的天线设计.以此为初始方案,采用分布式正交试验方法与高精度电磁仿真软件结合,进一步改进设计.实验结果表明该方法能更快更好地优化天线结构.     

短波宽带天线及匹配网络的优化设计

讨论了短波宽带天线及其匹配网络的优化设计，给出了优化设计的目标函数，并在数值分析的基础上采用一种改进型的遗传算法对天线及匹配网络参数进行优化，将理论计算结果和实际测试的结果进行了对比和分析。结果表明设计出的天馈系统具有良好的阻抗宽带性能，证明了文 所阐述的方法是有效可行的，有助于提高设计效率。     

基于自适应猫群算法的多目标波束赋形

针对大规模阵列天线波束赋形中智能优化算法精度不高、收敛速度不快等问题,提出一种自适应猫群算法.在猫群算法的基础上,使其基本参数根据迭代次数及适应度函数值自适应改变,并在搜寻模式中加入赌轮盘和精英选择相结合的策略,以增加种群多样性.多种智能优化算法的性能仿真对比分析表明,自适应猫群算法具有快速收敛、全局寻优的能力.将该算...     

改进的粒子群算法在分形天线中的应用

针对基本粒子群算法初始种群的盲目性、搜索过程中粒子多样性丧失的问题,提出了一种自适应混沌差分粒子群算法,该算法提高了种群粒子的多样性,具有更快的搜索速度和更高的求解精度。利用自适应混沌差分粒子群算法优化设计了一款小型化多频微带分形天线,这对于实际工程应用具有一定的指导作用。     

基于二叉分形树的宽带微带天线

采用二叉分形树结构设计了一种具有宽带特性的新型微带单极子天线。为获得宽带特性,综合应用基于时域有限差分算法的全波电磁场仿真、网络并行计算和遗传算法的天线自动设计技术对该分形微带天线进行了优化设计。根据设计结果加工制作了天线模型并进行了性能测试,测试结果同仿真计算吻合良好,并表明该天线的 <-10dB阻抗带宽达到了42.8%（从2.45GHz到3.80GHz）。     

基于压缩感知的新型宽带频谱协作检测算法

针对认知无线电领域现有的宽带频谱检测技术在低信噪比情况下检测性能不足的问题,提出了一种新型的基于压缩感知的宽带频谱协作感知算法。该算法依据无线通信信号在循环谱域具有独特的稀疏特性,首先从信号相关函数的压缩采样中获取循环谱的观测值,然后利用稀疏自适应同步匹配追踪协作重构算法重构出整个宽带内所有信号的循环谱。仿真结果表明：该宽带检测算法在低信噪比和瑞利衰落信道条件下,具有较好的检测性能。同时,与以往经典的重构算法相比,该算法中提出的稀疏自适应同步匹配追踪协作重构算法在重构精度和算法复杂度等方面都有较大的提高。     

电大尺寸载体天线间宽带干扰耦合快速分析

为求解电大尺寸载体天线间的宽带干扰耦合度,建立了天线间干扰耦合分析模型,提出了自适应多层快速多极子算法作为求解该耦合分析模型的核心算法.该算法将阻抗积分表达式中的基函数和权函数分别用不同空间位置上的Dirac函数展开,使阻抗积分的计算得到大大简化,所有转移过程可由快速傅里叶变换计算完成,应用波形渐进估计技术计算载体表面及天线上的宽带电流值,最后结合微波二端口网络理论求得天线间的宽带耦合度.数值实验和实测结果证明,在精度相等的前提下,所提出的快速分析方法比传统快速分析方法的计算效率和存储效率均提高了30%左右.     

一种大容量数据文件抽取算法的优化研究

数据挖掘过程中,对数据文件进行数据抽取是构建数据仓库的重要过程.目前在抽取大容量数据文件时会出现很多局限性问题,如抽取操作出错、数据量无法自动匹配获取及数据库写入速度较低等.为了解决这些局限性问题,对大容量数据文件抽取算法进行了优化研究,提出并设计了一种大容量数据文件抽取算法.实验结果表明,该算法能够优化常规算法的效率,并具有数据容量自适应抽取及数据库快速写入等特点.