CN107275801A - 一种l型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法 - Google Patents

Abstract

一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，涉及L型阵列天线的阵元设计领域，为了解决目前L型阵列天线系统的排布存在局部能力弱的问题。本发明首先针对J_K阵列进行染色体编码，然后计算待优化阵列种群中每一个染色体的适应度，根据获得性遗传的重写概率，随机选择两个父代染色体，计算基因传递百分比后执行重写操作，然后进行变异操作，产生新种群，重复重写和变异两项操作，迭代直到满足预先设定的终止条件，得到最优的种群；然后根据最优的种群基因确定L型阵列天线的阵元排布。本发明适用于L型阵列天线的阵元排布设置。

Description

一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法

技术领域

本发明涉及L型阵列天线的阵元设计领域。

背景技术

近年来，人工智能优化系统和阵列天线技术得到了飞速发展，然而由于目前阵列天线的阵元排布优化器的局限，线性阵列测角存在着它的局限性，即通常只能得到一维的角度信息。由于L型阵列天线具有结构简单，布阵效果好等优点而成为应用热点。然而L型阵列存在一个严重的问题，相比于均匀矩形二维阵来说，L型阵列的直接波束形成方向图性能较差，它的测角分辨率和测角精度由于阵元数较少，需要最优化。因此，L型阵列的优化布置对于波束形成以及波束图的可用性十分重要。通过对L型阵列进行布阵优化，可以进一步的增强L型阵列结构简单，阵元数目少的优势，同时也可以改善L型阵列的劣势，即使得其波束形成方向图的性能得到优化。

哈尔滨工业大学在波束形成方向图的性能研究方面做出较大的进步，其申请名称为“一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法(申请号为201510341877.1)”的专利对结构阵列进行了多次优化，极大地提高了波束图测角分辨率和测角精度。但是由于其仅仅用了传统的遗传算法对L型阵列阵元排布进行优化，传统遗传算法存在着收敛速度较慢以及局部搜索能力弱，容易出现早熟等缺点，从而使L型阵列天线的阵元排布得不到快速最优结果，进而导致其波束形成及波束图优化方法不能发挥稳定的效果或最优的效果。所以针对于L型阵列天线的阵元排布方法和系统有待于提高或改进。

为了提高优化算法的整体寻优能力和局部寻优能力，目前大多数方案选择用两种算法相结合，如将遗传算法和退火算法相结合，虽然通过两种以上的算法进行寻优能够取得相对较好的效果，但是这种方案存计算量较大、寻优速度较慢等问题，以及全局搜索能力和局部搜索能力都有待于进一步提高。

发明内容

本发明的一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，为了解决目前L型阵列天线系统的排布存在局部能力弱的问题。

一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，包括以下步骤：

将矩形阵天线中央部分阵元除去，只保留相邻边界两列阵元所得到的阵列基本结构即为L型阵列天线；

步骤1、J_K阵列是L型阵列天线相邻边界两列阵元数目分别为J、K的阵列；针对J_K阵列进行编码：

将J_K阵列作为一个染色体，在形成个体的基因时，用J+K组随机生成的二进制字符串来表示该J_K阵列，二进制数字串的位数为Na，把每一个二进制字符串称为染色体上的一个基因；每个二进制字符串所代表的意义是该阵元和前一个阵元的阵元间距，利用上述方法生成J+K个基因，作为遗传算法的初始种群保存；

为了方便表示将染色体中基因的总数J+K用d表示，有d＝J+K；此时每个染色体记为的基因串组成为表示为其中，表示基因，j表示染色体中基因的序号；种群其中，k为种群进化的代数；i表示种群中染色体的序号；N_G表示种群大小；

步骤2、将初始种群G_k进行一次调整；然后计算种群G_k中每一个染色体的适应度；

步骤3、执行重写操作产生新种群G′_k+1：

步骤3.1、根据获得性遗传的重写概率ρ，ρ∈(0，1]，随机选择两个父代染色体和且

步骤3.2、比较父代染色体的适应度函数值和的适应度函数值的大小，计算基因传递百分比p_t：

然后根据下式计算传递的基因数目n_t：

n_t＝d×p_t

其中d为染色体的基因总数；

步骤3.3、执行重写操作：

首先，将适应度强的染色体记为保留作为k+1代染色体将适应度弱的染色体记为

其次，从适应度强的染色体传递n_t个基因到适应度弱的染色体传递基因的位置随机选取，形成新的染色体

将作为k+1代染色体

步骤3.4、重复N_G次步骤3.1至步骤3.3，重写操作之后产生临时的新种群G′_k+1；

步骤4、根据变异概率p_m，执行变异操作，产生一次优化操作后的新种群G_k+1；

步骤5、计算种群G_k+1中每一个染色体的适应度，重复迭代第3步到第4步过程，直到满足预先设定的终止条件，得到最优的种群；然后根据最优的种群基因确定L型阵列天线的阵元排布。

优选地，步骤4中执行变异操作过程采用获得性遗传的定向变异方法进行变异；之后产生一次优化操作后的新种群G_k+1。

优选地，步骤2中将初始种群进行一次调整中所述的调整过程如下：

先将每代J+K个二进制字符串转化为十进制数字，二进制字符串转化后的十进制数字的值对应代表该阵元和前一阵元的阵元间距，也就是将二进制字符串还原后得到阵元间距D；

计算前J个阵元的位置时，生成每个阵元间距D后并对其进行计数，累计计算出整体口径的值，若阵元间距D的累计值即将超出阵列最大口径Da，则强制性的将后面阵元的阵元间距都调整为1；

对后K个阵元的调整方法与前J个阵元相同。

优选地，所述的调整中将二进制字符串转化十进制数字公式如下：

其中，N7代表二进制字符串，|·|代表取整，Da是阵列最大口径。所述的阵列最大口径Da为55。

优选地，步骤4中产生一次优化操作后的新种群G_k+1后对种群G_k+1进行一次调整，调整过程和步骤2中的调整过程相同。

本发明具有以下有益效果：

本发明在L型阵列天线的阵元排布过程中用到的遗传算法能够基于现有的遗传算法最大限度的提高局部搜索能力，避免了传统遗传算法陷入局部最优和后期进化缓慢问题，而且本发明设计的基于获得性遗传原则的重写操作，取代了传统遗传算法的选择和交叉操作。相比传统的遗传算法和改进的遗传算法，本发明不仅能够提高最优解集的收敛速度和精度，而且优化过程结构简单，控制参数少，计算复杂度较低。

本发明的获得性遗传算法能够使遗传算法得到简化，提高速度和效率；同时也能够提高提高L型阵列天线的阵元排布的效果。如果将现有的任意两种智能优化算法结合后的混合优化算法用于L型阵列天线的阵元排布，相比这种方案，本发明也能够提高寻优速度，提高L型阵列天线的阵元排布的效率，而且更加有益于L型阵列天线的阵元排布的实时化和自适应化。将本发明的L型阵列天线的阵元排布方法进行阵元排布，与“一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法(申请号为201510341877.1)”的方案结合，进行波束形成及波束图优化，能在“一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法”的基础上进一步提高波束形成及波束图优化的效果。

附图说明

图1为L型阵列天线的阵元排布的获得性遗传优化过程；

图2为获得性遗传优重写操作示意图。

具体实施方式

具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，

一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，包括以下步骤：

将矩形阵天线中央部分阵元除去，只保留相邻边界两列阵元所得到的阵列基本结构即为L型阵列天线；

步骤1、J_K阵列是L型阵列天线相邻边界两列阵元数目分别为J、K的阵列；针对J_K阵列进行编码：

将J_K阵列作为一个染色体，在形成个体的基因时，用J+K组随机生成的二进制字符串来表示该J_K阵列，二进制数字串的位数为Na，把每一个二进制字符串作为染色体上的一个基因；每个二进制字符串所代表的意义是该阵元和前一个阵元的阵元间距，利用上述方法生成J+K个基因，作为遗传算法的初始种群保存；

为了方便表示将染色体中基因的总数J+K用d表示，有d＝J+K；此时每个染色体记为的基因串组成为表示为其中，表示基因(每一个二进制字符串)，j表示染色体中基因的序号；种群其中，k为种群进化的代数；i表示种群中染色体的序号；N_G表示种群大小；

步骤2、将初始种群G_k进行一次调整；然后计算种群G_k中每一个染色体的适应度；

步骤3、执行重写操作产生新种群G′_k+1：

步骤3.1、根据获得性遗传的重写概率ρ，ρ∈(0，1]，随机选择两个父代染色体和且i₁和i₂表示两个不同的i；

步骤3.2、比较父代染色体的适应度函数值和的适应度函数值的大小，计算基因传递百分比p_t：

然后根据下式计算传递的基因数目n_t：

n_t＝d×p_t

其中d为染色体的基因总数；

步骤3.3、执行重写操作：

首先，将适应度强的染色体记为保留作为k+1代染色体将适应度弱的染色体记为

其次，从适应度强的染色体传递n_t个基因到适应度弱的染色体传递基因的位置随机选取，形成新的弱染色体假设分别为第2个、第3个、第4个和第6个基因，那么重写操作后，新的染色体为如图2所示；

将作为k+1代染色体

步骤3.4、重复N_G次步骤3.1至步骤3.3，重写操作之后产生临时的新种群G′_k+1；

步骤4、根据变异概率p_m，执行变异操作，产生一次优化操作后的新种群G_k+1；

步骤5、计算种群G_k+1中每一个染色体的适应度，重复迭代第3步到第4步过程，直到满足预先设定的终止条件，得到最优的种群；然后根据最优的种群基因确定L型阵列天线的阵元排布。

具体实施方式二：

本实施方式所述的步骤4中执行变异操作过程采用获得性遗传的定向变异方法进行变异；之后产生一次优化操作后的新种群G_k+1。

其他步骤和参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：

本实施方式所述的步骤2中将初始种群进行一次调整中所述的调整过程如下：

先将每代J+K个二进制字符串转化为十进制数字，二进制字符串转化后的十进制数字的值对应代表该阵元和前一阵元的阵元间距，也就是将二进制字符串还原后得到阵元间距D；

计算前J个阵元的位置时，生成每个阵元间距D后并对其进行计数，累计计算出整体口径的值，若阵元间距D的累计值即将超出阵列最大口径Da，则强制性的将后面阵元的阵元间距都调整为1；

对后K个阵元的调整方法与前J个阵元相同。

其他步骤和参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：

本实施方式所述的调整中将二进制字符串转化十进制数字公式如下：

其中，N7代表二进制字符串，|·|代表取整，Da是阵列最大口径。

所述的阵列最大口径Da为55。

由于L型阵列天线的自身特点和遗传优化算法的限制，阵列最大口径Da一般不会设置太大，由于本发明能够提高最优解集的收敛速度和精度，使得本发明能够在“一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法”的寻优效果相差不多的情况下和L型阵列天线的自身特点不改变的前提下适当提高阵列的最大口径。

其他步骤和参数与具体实施方式三相同。

具体实施方式五：

本实施方式所述的步骤4中产生一次优化操作后的新种群G_k+1后对种群G_k+1进行一次调整，调整过程和步骤2中的调整过程相同。

其他步骤和参数与具体实施方式四相同。

Claims (5)

1.一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、J_K阵列是L型阵列天线相邻边界两列阵元数目分别为J、K的阵列；针对J_K阵列进行编码：

将J_K阵列作为一个染色体，在形成个体的基因时，用J+K组随机生成的二进制字符串来表示该J_K阵列，二进制数字串的位数为Na，把每一个二进制字符串作为染色体上的一个基因；每个二进制字符串所代表的意义是该阵元和前一个阵元的阵元间距，利用上述方法生成J+K个基因，作为遗传算法的初始种群保存；

为了方便表示将染色体中基因的总数J+K用d表示，有d＝J+K；此时每个染色体记为 的基因串组成为表示为其中，表示基因，j表示染色体中基因的序号；种群其中，k为种群进化的代数；i表示种群中染色体的序号；N_G表示种群大小；

步骤2、将初始种群进行一次调整；然后计算种群G_k中每一个染色体的适应度；

步骤3、执行重写操作产生新种群G′_k+1：

步骤3.1、根据获得性遗传的重写概率ρ，ρ∈(0，1]，随机选择两个父代染色体和且

步骤3.2、比较父代染色体的适应度函数值和的适应度函数值的大小，计算基因传递百分比p_t：

<mrow> <msub> <mi>p</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>k</mi> <msub> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </msub> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>k</mi> <msub> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </msub> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>k</mi> <msub> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msub> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>k</mi> <msub> <mi>i</mi> <mn>1</mn> </msub> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&gt;</mo> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>P</mi> <mi>k</mi> <msub> <mi>i</mi> <mn>2</mn> </msub> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

然后根据下式计算传递的基因数目n_t：

n_t＝d×p_t

其中d为染色体的基因总数；

步骤3.3、执行重写操作：

首先，将适应度强的染色体记为保留作为k+1代染色体将适应度弱的染色体记为

其次，从适应度强的染色体传递n_t个基因到适应度弱的染色体传递基因的位置随机选取，形成新的染色体

将作为k+1代染色体

步骤3.4、重复N_G次步骤3.1至步骤3.3，重写操作之后产生临时的新种群G′_k+1；

步骤4、根据变异概率p_m，执行变异操作，产生一次优化操作后的新种群G_k+1；

步骤5、计算种群G_k+1中每一个染色体的适应度，重复迭代第3步到第4步过程，直到满足预先设定的终止条件，得到最优的种群；然后根据最优的种群基因确定L型阵列天线的阵元排布。

2.根据权利要求1所述的一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，其特征在于，步骤4中执行变异操作过程采用获得性遗传的定向变异方法进行变异；之后产生一次优化操作后的新种群G_k+1。

3.根据权利要求2所述的一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，其特征在于，步骤2中将初始种群进行一次调整中所述的调整过程如下：

先将每代J+K个二进制字符串转化为十进制数字，二进制字符串转化后的十进制数字的值对应代表该阵元和前一阵元的阵元间距，也就是将二进制字符串还原后得到阵元间距D；

计算前J个阵元的位置时，生成每个阵元间距D后并对其进行计数，累计计算出整体口径的值，若阵元间距D的累计值即将超出阵列最大口径Da，则强制性的将后面阵元的阵元间距都调整为1；

对后K个阵元的调整方法与前J个阵元相同。

4.根据权利要求3所述的一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，其特征在于，所述的阵列最大口径Da为55。

5.根据权利要求3或4所述的一种L型阵列天线的基于获得性遗传的阵元排布方法，其特征在于，步骤4中产生一次优化操作后的新种群G_k+1后对种群G_k+1进行一次调整，调整过程和步骤2中的调整过程相同。