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...     

考虑互耦的改进型Vivaldi天线阵列优化设计

设计了一种改进的Vivaldi天线,采用基于指数和椭圆的混合渐变线方法,实现了天线的小型化设计,同时具有超宽带的性能。将该天线沿x轴组成了一个8元直线排列的天线阵列,采用有源单元方向图方法来考虑天线单元间的互耦,得到的阵列方向图与全波模拟结果吻合很好。与微分进化-连续蚁群优化算法的混合算法相结合,通过调整单元的激励幅度,实现了方向图的综合。与切比雪夫综合方法相比,可以获得更低的副瓣电平,同时减小了全波模拟的计算次数,节省了优化时间。     

交叉粒子群算法及其在天线设计中的应用

目的 为了求解解析性质差的复杂优化问题,提出了一种新的交叉粒子群算法.方法 该算法将全局邻域粒子群算法与局部邻域粒子群算法交叉使用,并采用适应度距离比确定局部邻域粒子群算法的速度更新策略.结果 提高了粒子群算法粒子的搜索能力.结论 该算法用来解决六边形阵列天线问题,取得了满意的效果.     

TD-SCDMA系统中阵列天线的校正算法

针对TD-SCDMA系统中阵列天线通道幅度和相位不一致会影响天线系统的性能这一现象,提出了一种在加入参考信号下,结合J.C.liberti算法对阵列天线通道不一致性的校正.算法通过计算参考信号的波达方向角估计值来校正阵列天线中各参数的不一致性,并通过波束形成算法,得到通道校正后的和差波束.仿真结果表明,算法一方面提高了波达方向估计值的准确性,另一方面改善了单脉冲和差波束的瞄准精度.     

宽带CDMA系统上行链路天线阵列信号到达角估计

在多径时变信道环境中研究宽带CDMA天线阵列接收机基础上，应用MUSIC和二阶ESPRIT算法进行阵列信号最强径到达角估计，同时，提出了一种基于阵列收敛条件的导频辅助到达角估计算法，该算法利用自适应阵列收敛条件下正确跟踪期望信号方向的特点，搜索信号最强接收方向，并可将结果直接应用于下行链路波束成形权重计算，仿真结果表明，提出的导频辅助到达角估计算法与MUSIC和二阶ESPRIT算法相比，估计精度有较为明显的提高。     

基于MIMO阵列的混合波束赋形算法

低轨(low earth orbit，LEO)卫星通信可以克服恶劣地形影响实现远距离通信，面对突发灾害能快速部署解决通信问题，但是，卫星在保持高速运动的同时采用高频段的信号，容易导致通信时产生严重的信号衰落。针对此问题，基于传统遗传算法提出一种适用于混合波束赋形架构的算法。固定模拟域对数字域进行迭代优化，然后固定数字域对模拟域进行迭代优化，通过共同的待优化矩阵进行联合求解，在固定功率的前提下不断迭代优化矩阵，采用混合波束赋形方法有效减少硬件复杂度，更加接近数字波束赋形的性能。仿真表明，在混合波束赋形架构应用上，相对于传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法，所提算法性能提升了6.61%。     

基于加权稀疏约束的稳健Capon波束成形性能比较

分析比较了几种加权稀疏约束的Capon自适应波束成形算法的性能,这些算法利用天线阵列增益的稀疏分布特性,存在抑制旁瓣,能降低干扰零陷,提高系统稳健性.通过仿真分析发现:相比于传统的Capon波束成形算法,稀疏Capon波束成形(SCCB)算法和加权稀疏Capon波束成形(WSCCB)算法的旁瓣和干扰零陷均有所降低,但是都存在着干扰零陷不准现象.     

基于动量衰减哈密顿算法的波束形成技术研究

智能天线的非线性优化问题中求解代价函数最佳解的算法主要有基于梯度的算法(GBA)和随机搜索算法(RA).GBA算法收敛速度快,但有时会陷入一个局部最小值;RA算法不会陷入局部最小值,但收敛速度慢.研究及仿真结果表明,将哈密顿算法应用到该问题的求解中,能较好地解决GBA和RA存在的冲突问题,采用哈密顿算法的电控寄生天线,能够更灵活地使主波束对准期望用户波达方向,并在干扰方向形成更深的零陷.     

基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法

针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5 dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4 dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。     

无线传感器网络波束合成的影响因素研究

将无线传感器网络WSN(wireless sensor networks)与天线阵波束合成技术相结合,可用以实现WSN的远距离无线通信.与以往节点选用各向同性天线时的情况不同,本文中节点选用定向天线.针对由此引入的天线轴角度偏移问题,具体分析了WSN中常见的节点失效和位置误差对合成波束方向图所带来的影响;通过对节点的辐射功率调整,在保持合成方向图主瓣特性的基础上,有效地降低了旁瓣电平;为增大网络的覆盖面积,可以在一定范围内对节点间距进行扩展,经研究发现,节点间距的扩展范围与所选用天线的波瓣特性有相对固定的约束关系.     

智能天线中的波束形成算法

首先介绍了智能天线的发展和研究现状，智能天线能够自适应地跟踪用户信号，抑制干扰，增加通信容量，提高频谱复用率，在第三代移动通信系统中占有重要地位.作为智能天线的核心技术之一，波束形成算法引起了众多学者的广泛关注。着重讨论了智能天线中波束形成的各种算法，根据算法对信号处理方式的不同，把它分为三大类,并对其中比较典型的算法进行了讨论。最后，对波束形成算法中的一类比较重要的盲波束形成算法进行了分类介绍。     

一种新的基于小生境的自适应遗传算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值的分布特点,启发性地提出了一种新的基于小生境的自适应遗传算法(ANGA).采用一种新的适应值计算方法,引入了一个自适应的常数Cmin,根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,通过自适应调整Cmin,以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率.同时采用了小生境技术,并对交叉和变异位置引入了自适应的非均匀选择机制.采用3个典型的全局优化测试函数进行了验证,仿真试验表明该方法能够明显地改善全局寻优能力,并大大加快了收敛速度.     

广义特征值盲波束形成的低复杂度自适应算法

提出了一种线性低复杂度盲自适应Lagrange乘子波束形成算法．基于最大信干燥比准则(MSINR)的特征值波束形成将导致广义特征值(GE)问题,新算法通过把GE问题表示成期望信号和干扰噪声信号协方差矩阵特征值的函数,用线性迭代的方法搜索最大GE,并利用最陡下降法更新权向量;提出方法被用于W—CDMA智能天线基站上行信号接收．数值仿真结果表明,与其他算法相比,在未牺牲系统BER性能的同时,提出算法具有更快的收敛速度和更低的计算复杂度;算法总的计算复杂度约为O(7N)(N为天线元数目)．     

基于幅相扰动的改进Memetic算法的波束成型算法

为了提高天线波束成型算法的收敛性能,基于改进的Memetic算法对幅相扰动最优权值的搜索,提出了一种新的上行MIMO-SDMA智能天线系统的波束成型算法。仿真结果表明,该算法具有很好的收敛性能和较高的效率,基于该算法的智能天线系统不仅能够对干扰方向进行自适应控零而且还能同时使最大增益主瓣与期望信号的方向一致,使系统的信噪比得到提高,很好地实现上行MIMO-SDMA。     

基于混沌人工蜂群算法优化的SVM 齿轮故障诊断

为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响, 提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC鄄SVM: Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic 混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略, 对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI 标准数据集实验证明, CABC 具有较强的局部和全局搜索能力, 其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点, 从而获取更高的分类准确率, 并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中, 采用小波相对能量作为特征输入支持向量机, 分类准确率达到99. 4%, 验证了该方法的可行性和有效性。     

基于混合整数有向差分进化算法的平面麦克风阵列几何优化

针对多约束条件下阵列优化过程中运算复杂和波束指向固定的问题,本文提出一种基于混合整数有向差分进化(MIDDE)算法的综合方法。首先,通过几何变换减少优化目标数量,缩小寻优空间,降低运算复杂度;其次,对差分进化(DE)算法的变异过程引入随机选择与排序策略,提高搜索速度与精度,并改进边界约束处理方式,提高边界搜索能力。最后,用MIDDE算法优化基于正则化稳健超指向波束形成器的目标函数。仿真结果表明,在白噪声增益(WNG)受约束的情况下,优化阵列可在宽波束指向角范围内获得较高的方向性因子(DF),且显著高于相同阵元数的规则阵列,该方法可有效提高阵列性能。     

基于伍德沃德-劳森抽样方法的阵列平顶波束综合

为获得高增益和强方向性,阵列天线应运而生,波束赋形技术在降低阵列副瓣电平、扩大阵列角度覆盖范围、抑制干扰等方面具有重要意义。其中,具有平顶形状波束的天线可辐射具有相同增益的波束,实现宽角度覆盖,且伍德沃德-劳森抽样具有方法简单、抽样点少、运算速度快的优势。因此,本文运用伍德沃德-劳森抽样方法对均匀直线阵列进行平顶波束赋形。通过计算抽样点数和抽样点位置,得到激励系数,确定阵元位置,计算出激励电流,从而求得各单元的电流分布,计算出阵列的方向图函数,利用MATLAB编程绘制方向图,并分析其基本特性,同时用控制变量法分析不同参数变化对方向图基本特性的影响。研究结果表明：综合的线阵单元数越多,抽样点就越多,综合得到的方向图就越接近预期,综合后方向图主瓣范围内的波纹起伏越小,副瓣电平越低。此外,定向辐射的平顶波束赋形天线在点对多点的无线通信中发挥着重要作用,也可以应用在车载和机载防撞天线、自动驾驶和飞行器等安全控制中心的核心组件中,市场前景广阔。     

自适应阵列天线区域覆盖算法研究

文章分析了自适应阵列天线信号空间分割原理,介绍了自适应阵列天线区域资源传统分配算法:固定式区域资源分配算法和最大最小区域资源分配算法.针对自适应阵列天线区域资源传统分配算法存在的问题,提出了基于最小标准差的区域资源改进分配算法,并介绍了其区域资源分配原理和计算方法.通过对以上三种区域资源分配算法的通话阻塞率仿真可知,最小标准差区域资源分配算法相对于区域资源传统分配算法可降低通话阻塞率,负载平衡效果最好.     

一种低副瓣宽零点的自适应波束形成算法

自适应波束形成算法能自动地将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,零陷对准干扰信号的来波方向;但是常规的自适应算法形成的干扰零限比较尖锐,副瓣容易产生畸变,在干扰、天线平台快速移动的情况下,其性能将会严重下降.基于对权值的范数约束和对零点的最小二乘线性约束优化,提出了一种降低副瓣电平并且加宽零点的自适应波束形成算法.理论分析和计算机仿真结果证明了新算法的有效性.     

LCC-S型无线电能传输系统的磁耦合机构参数多目标优化技术

为了解决MC-WPT系统中磁耦合机构参数设计缺乏系统性的优化方法问题,以2个平面螺旋线圈构成的电磁耦合机构作为研究及优化对象,针对LCC-S型WPT系统,提出一种磁耦合机构参数多目标优化方法。以线圈半径、传输距离和线圈匝数3个耦合机构几何参数作为决策变量,以系统传输效率、传输功率与总谐波畸变率为目标函数,利用基于带精英策略的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)对MC-WPT系统进行优化,得到了3个目标函数的Pareto解集。最后,将优化后的参数带入MATLAB/Simulink仿真模型中对系统进行仿真,并搭建了一套实验装置进行实验验证,仿真和实验结果证明了提出的多目标优化方法的可行性和有效性。研究提出的MC-WPT系统磁耦合机构参数多目标优化方法能够为MC-WPT系统耦合机构参数的设计提供理论性指导。