CN109992845A - 一种基于matlab和hfss的波束控制和阵列方向图优化方法 - Google Patents

一种基于matlab和hfss的波束控制和阵列方向图优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109992845A
CN109992845A CN201910192160.3A CN201910192160A CN109992845A CN 109992845 A CN109992845 A CN 109992845A CN 201910192160 A CN201910192160 A CN 201910192160A CN 109992845 A CN109992845 A CN 109992845A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matlab
hfss
optimization
amplitude
phase
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910192160.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109992845B (zh
Inventor
郑会利
刘佳音
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Xian Cetc Xidian University Radar Technology Collaborative Innovation Research Institute Co Ltd
Original Assignee
Xidian University
Xian Cetc Xidian University Radar Technology Collaborative Innovation Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University, Xian Cetc Xidian University Radar Technology Collaborative Innovation Research Institute Co Ltd filed Critical Xidian University
Priority to CN201910192160.3A priority Critical patent/CN109992845B/zh
Publication of CN109992845A publication Critical patent/CN109992845A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109992845B publication Critical patent/CN109992845B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Variable-Direction Aerials And Aerial Arrays (AREA)

Abstract

本发明属于天线技术领域，公开了一种基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法；编写了HFSS脚本来实现利用MATLAB快速建立阵列模型并给每个馈电单元赋值不同相位和幅度。在HFSS中得出单个天线单元的方向图，由于在MATLAB中考虑了天线单元的影响，使得仿真结果更加准确，通过引力搜索算法优化馈电单元的幅度和相位；最后将优化后的结果带入HFSS仿真，得到满足低副瓣且特定波束指向的方向图。本发明解决了HFSS中阵列天线建模和仿真速度慢的问题，避免了传统引力搜索算法容易陷于局部最优解的问题。

Description

一种基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法
技术领域
本发明属于天线技术领域，尤其涉及一种基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法。
背景技术
HFSS建模是天线设计中非常重要的一步。对于简单规则的模型，设计师可以直接在HFSS里建模，但对于复杂甚至难以用方程表示的模型，则需要花费大量的时间或者做大量重复性的工作。除此之外，HFSS的计算分析是基于FEM有限元法，主要针对复杂结构进行求解，尤其适合于一些内部问题的求解比如阵列天线设计、电磁兼容等。但也是由于高准确性对自适应网格的剖分精度、误差的要求较高，需要充分考虑趋肤效应、介质损耗等因素，求解过程会耗费大量时间和资源，复杂的单个器件和阵列天线可能会花费几天时间才能得到优化结果。
针对建模耗时的问题，HFSS和第三方软件联合使用的方法已经被提出。前人已经编写了hfssapi的MATLAB工具箱来实现MATLAB和HFSS的结合使用来提高建模速度，例如建立基本图形和设置求解频率，但该工具箱不够完善远远不能满足需求，例如添加和优化变量参数、离散扫描方式等。
随着频谱资源的日益紧张，单一天线的宽辐射范围加重了信息传输过程中的相互干扰，波束控制是解决这一问题的有效途径之一，它利用阵列天线指向性的接收和发射实现了空间的选择性，降低了信息相互干扰的几率，提高了频率可重复利用率。然而天线阵列在HFSS中的求解和优化更需要大量的时间，因此研究人员提出了利用第三方软件例如MATLAB中利用智能优化算法来实现波束控制和优化。然而，常见的在MATLAB中的波束优化只通常考虑端射阵或边射阵的情况，利用智能优化算法来满足低副瓣或者零陷的要求，但是若在波束指向改变的情况下，由于没有考虑波束方向的改变对方向图的影响，该优化结果性能较差且与HFSS仿真结果相差较远。
常用的智能优化算法有遗传算法、粒子群算法和2009年才提出的引力搜索算法GSA等。引力搜索算法，是一种基于万有引力定律和牛顿第二定律的种群优化算法。该算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，两个粒子之间的引力与两个粒子的质量成正比，与两粒子之间的距离成反比。虽然经典的引力搜索算法其寻优精度和收敛速度都要明显优于粒子群算法和遗传算法，但与其他启发式优化算法一样，没有能够及时利用网络的反馈信息，要得要较精确的解需要较多的训练时间，同时他也难以满足扩大搜索范围保证全局最优解和快速获得最优解保证收敛速度两个目标，因此存在收敛速度慢和过早收敛的缺点。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有的HFSS建模和仿真速度慢、优化算法不稳定以及波束指向误差。
解决上述技术问题的难度：
针对HFSS建模仿真慢，可以采取HFSS-MATLAB-API来解决，但编写脚本的过程冗长易出错，即使很简单的步骤也需要成百行的脚本程序来完成；优化算法需要同时在尽可能短的时间内找到全局最优解，避免局部最优解。
解决上述技术问题的意义：
提高建模仿真优化的效率，减少人工建模的错误率；考虑了天线单元的影响和波束指向的改变，利用改进的引力搜索算法进一步优化方向图函数，使其更准确全面。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法。
本发明是这样实现的，一种基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法，所述基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法包括：
第一步，利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，得到单个天线的方向图函数；
第二步，在MATLAB中根据天线方向图乘积定理运算得出方向图；引入惯性质量调节因子改进引力搜索算法GSA并用其优化每个馈电单元的相位和幅度，实现波束控制和副瓣电平的优化，；
第三步，再次利用MATLAB-HFSS脚本建立天线阵列模型，代入优化后的幅度相位，得出满足波束指向和副瓣电平要求的阵列方向图。
进一步，所述第一步的利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，得到单个天线的方向图函数具体包括：
在MATLAB中编写建立脚本的函数，其中包括设置全局变量，在HFSS中建立曲线方程的函数，得到方向图并导出数据；设置离散扫描和差值扫描的函数；利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，实现建模自动化，得到单个天线的方向图函数并将数据导出。
进一步，所述第二步的在MATLAB中根据天线图乘积定理运算得出方向图；利用改进的引力搜索算法优化每个馈电单元的相位和幅度，实现波束控制和副瓣电平的优化具体包括：
(1)在MATLAB中利用方向图叠加定理得出较为准确的方向图；
其中为天线单元方向图，由HFSS计算得出；为N元直线阵的阵因子；为相邻馈电单元的相位差，ai和分别为第i个馈电单元的馈电幅度和相位；
(2)在MATLAB中利用改进的引力搜索算法优化方向图函数：将馈电的幅度和相位设为优化对象，初始种群为复数同时包含相位和幅度两种信息，初始化时规定幅度的范围在0～1之间，相位范围0～360度；计算得出的第i次的方向图与目标函数相减，目标函数对副瓣电平和波束指向都有所要求，在主瓣和旁瓣区域使用不同权值加权，得到的结果为个体适应度值fitvalue并排序，先用上代的精英粒子替换掉本代fitvalue值最差的粒子；计算精英粒子的过程中，找到较好的适应值或与最优解距离较远的粒子保存至下一代；引入惯性质量调节因子，利用fitvalue值计算得出算法中的惯性质量M；
再根据以下公式进一步分别优化幅度和相位的速度和位置；
t为迭代次数，为第d维第t次迭代时第i个粒子的速度，为第t次迭代时第i个粒子的加速度，第t次迭代时第i个粒子的位置；对越界的粒子重新定义处理，判断结果是否收敛或者是否超过迭代次数，若符合则中止并画出方向图，若不符合则再次进行循环。
进一步，所述第三步的再次利用MATLAB-HFSS脚本建立天线阵列模型，统一代入优化后的幅度相位，得出满足波束指向合副瓣电平要求的阵列方向图具体包括：结合利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，得到单个天线的方向图函数；再次在MATLAB中编写自动调用HFSS建立天线阵列并仿真的脚本函数，脚本中编辑每个馈电单元的相位和幅度，代入优化后的结果从而实现波束控制和副瓣电平的优化。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法的天线。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法的无线通信系统。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：若直接在HFSS建模，需要做大量重复性工作，比如逐个修改馈电相位和幅度，在优化的过程中虽然结果较准确考虑了互耦效应，但HFSS中的优化次数是以乘积叠加的且优化结果是随机的，需要在众多结果里找到最优解，不一定能得到理想的方向图；另外利用HFSS优化阵列，每优化一次就需要计算阵列一次，这个过程耗费了大量的时间；在MATLAB利用算法优化，可以缩短优化时间，优化的结果是趋向于最优的且有记录的，只需要查看对应的代数即可，除此之外传统的引力搜索算法也容易陷入局部最优解。而本发明结合了HFSS和MATLAB的优点，优化了脚本中画曲线的函数，可以同时给不同端口输入不同相位幅度，提高了HFSS建模的效率，还改进了引力搜索算法，避免了其限入局部最优，提高了优化效率；还考虑天线单元的影响，修正了波束指向，得出了更贴近实际的方向图。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法流程图。
图2是本发明实施例提供的基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法实现流程图。
图3是本发明实施例提供的本发明利用MATLAB在HFSS中建立的阵列天线模型，插图为单个Vivaldi天线。
图4是本发明实施例提供的红线是20元直线阵初始馈电幅度为等幅馈电且相位差为90的方向图函数，绿线代表20元直线阵代入经过优化过的馈电幅度相位的方向图函数，蓝色虚线是优化的目标函数。
图5是本发明实施例提供的本发明算法优化时的迭代次数图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的HFSS建模和仿真速度慢、优化算法不稳定以及波束指向误差问题。本发明提出利用MATLAB控制HFSS建模以及在MATLAB中利用改进的引力搜索算法优化阵列天线方向图的方法。
下面结合附图对本发明的应用原理做详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法包括以下步骤：
S101：利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，得到单个天线的方向图函数；
S102：在MATLAB中根据天线方向图乘积定理运算得出方向图；引入惯性质量调节因子改进引力搜索算法GSA并用其优化每个馈电单元的相位和幅度，实现波束控制和副瓣电平的优化；
S103：再次利用MATLAB-HFSS脚本建立天线阵列模型，代入优化后的幅度相位，最终得出满足波束指向和副瓣电平要求的阵列方向图。
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
如图2所示，本发明实施例提供的基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法包括以下步骤：
步骤一、运用MATLAB编写HFSS建立天线模型所对应的宏命令函数，将参数设定为全局变量并修改宏命令中参数的对应地方，将所有宏命令函数的参数改为cell格式，最后生成.vbs文件。如图3所示，该模型的频率为2.5GHz，将Vivaldi天线正面的曲线曲率和背面的扇形馈电角度设为变量优化，编写设置离散频率扫描和添加远场的程序，实现自动化建模。
步骤二、在MATLAB中编写命令使HFSS运行.vbs文件，返回天线单元的方向图具体数值。
步骤三、根据公式得到直线阵的阵因子
其中 为天线单元方向图，由HFSS计算得出；为N元直线阵的阵因子；为相邻馈电单元的相位差，ai和分别为第i个馈电单元的馈电幅度和相位。再利用方向图叠加定理公式得出较为准确的方向图。
步骤四、将馈电的幅度和相位设为优化对象，应用实数编码，算法的初始种群pop为复数同时包含了相位和幅度两种信息，初始化时规定幅度的范围在0.1～1，相位范围0～360度，种群大小为50，迭代次数为500。
步骤五、将第i代的馈电幅度相位带入式(1)，计算得出第i代的方向图，并与目标函数相减，在主瓣区域和旁瓣区域权值分别为0.2和0.8，得到的结果为个体适应度值fitvalue。记录第i代fitvalue中的最大值及位置并排序。目标函数为笔状波束且指向30度，波束宽度为8度，副瓣电平低于-23dB。
步骤六、用上一代的最佳粒子取代本代的最差粒子，同时替换fitvalue和种群pop。
步骤七、计算各粒子与最佳粒子的距离，满足较好的适应值或与最优解距离较远的粒子为精英粒子，找到位置和相对应的个体适应度值以及pop中对应的幅度相位值，保存精英粒子的总数。
步骤八、利用fitvalue的最大值、最小值计算得出算法中的惯性质量，如下式所示。其中fitvalue为个体适应度值，worstfit为最小值，bestfit为最大值；
步骤九、根据下式进一步分别优化幅度和相位的速度和位置；
t为迭代次数，为第d维第t次迭代时第i个粒子的速度，为第t次迭代时第i个粒子的加速度，第t次迭代时第i个粒子的位置。
步骤十、对越界的粒子重新定义处理，判断结果是否收敛或者是否超过迭代次数，若符合则中止并使用最优解画出方向图，若不符合则再次进行循环。
步骤十一、重复步骤一和步骤二，再次利用MATLAB-HFSS-API建立天线阵列模型，编写可以统一代入优化后的幅度相位的函数来控制馈电单元，最终得出满足要求的阵列方向图见图4。根据公式其中为相邻单元馈电相位差，d/λ＝1/2，θ为波束指向，计算得出，若θ＝30°则图4中黑色实线是20元直线阵初始馈电幅度为等幅馈电且相位差为90的方向图函数，黑色虚线代表20元直线阵代入经过优化过的馈电幅度相位的方向图函数，黑色点状线是优化的目标函数。
下面结合仿真对本发明的应用效果作详细的描述。
通过附图的仿真结果可以看出，本算法可完成对波束指向以及副瓣电平的优化，改进的收敛算法在280次左右即可收敛，收敛速度较快，如图5所示；在MATLAB中的整个优化时间只需要18.923122秒。编写宏命令所构造的模型如图4所示，黑色虚线表示优化后的方向图，副瓣电平降低13分贝，波束也经过校正达到指定的方向。综上，本发明可以优化阵列天线的方向图且提高了改善了波束指向的误差。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法，其特征在于，所述基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法包括：
第一步，利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，得到单个天线的方向图函数；
第二部，在MATLAB中根据天线方向图乘积定理运算得出方向图；引入惯性质量调节因子改进引力搜索算法GSA并用其优化每个馈电单元的相位和幅度，实现波束控制和副瓣电平的优化，；
第三步，再次利用MATLAB-HFSS脚本建立天线阵列模型，代入优化后的幅度相位，得出满足波束指向和副瓣电平要求的阵列方向图。
2.如权利要求1所述的基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法，其特征在于，所述第一步的利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，得到单个天线的方向图函数具体包括：
在MATLAB中编写建立脚本的函数，其中包括设置全局变量，在HFSS中建立曲线方程的函数，得到方向图并导出数据；设置离散扫描和差值扫描的函数；利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，实现建模自动化，得到单个天线的方向图函数并将数据导出。
3.如权利要求1所述的基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法，其特征在于，所述第二步的在MATLAB中根据天线图乘积定理运算得出方向图；利用改进的引力搜索算法优化每个馈电单元的相位和幅度，实现波束控制和副瓣电平的优化具体包括：
(1)在MATLAB中利用方向图叠加定理得出较为准确的方向图；
其中为天线单元方向图，由HFSS计算得出；为N元直线阵的阵因子；为相邻馈电单元的相位差，ai和分别为第i个馈电单元的馈电幅度和相位；
(2)在MATLAB中利用改进的引力搜索算法优化方向图函数：将馈电的幅度和相位设为优化对象，初始种群为复数同时包含相位和幅度两种信息，初始化时规定幅度的范围在0～1之间，相位范围0～360度；计算得出的第i次的方向图与目标函数相减，目标函数对副瓣电平和波束指向都有所要求，在主瓣和旁瓣区域使用不同权值加权，得到的结果为个体适应度值fitvalue并排序，先用上代的精英粒子替换掉本代fitvalue值最差的粒子；计算精英粒子的过程中，找到较好的适应值或与最优解距离较远的粒子保存至下一代；引入惯性质量调节因子，利用fitvalue值计算得出算法中的惯性质量M；
再根据以下公式进一步分别优化幅度和相位的速度和位置；
t为迭代次数，为第d维第t次迭代时第i个粒子的速度，为第t次迭代时第i个粒子的加速度，第t次迭代时第i个粒子的位置；对越界的粒子重新定义处理，判断结果是否收敛或者是否超过迭代次数，若符合则中止并画出方向图，若不符合则再次进行循环。
4.如权利要求1所述的基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法，其特征在于，所述第三步的再次利用MATLAB-HFSS脚本建立天线阵列模型，统一代入优化后的幅度相位，得出满足波束指向合副瓣电平要求的阵列方向图具体包括：结合利用MATLAB调用HFSS建立天线单元模型，得到单个天线的方向图函数；再次在MATLAB中编写自动调用HFSS建立天线阵列并仿真的脚本函数，脚本中编辑每个馈电单元的相位和幅度，统一代入优化后的结果从而实现波束控制和副瓣电平的优化。
5.一种应用权利要求1～4任意一项所述基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法的天线。
6.一种应用权利要求1～4任意一项所述基于MATLAB和HFSS的波束控制和阵列方向图优化方法的无线通信系统。
CN201910192160.3A 2019-03-14 2019-03-14 一种基于matlab和hfss的波束控制和阵列方向图优化方法 Active CN109992845B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910192160.3A CN109992845B (zh) 2019-03-14 2019-03-14 一种基于matlab和hfss的波束控制和阵列方向图优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910192160.3A CN109992845B (zh) 2019-03-14 2019-03-14 一种基于matlab和hfss的波束控制和阵列方向图优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109992845A true CN109992845A (zh) 2019-07-09
CN109992845B CN109992845B (zh) 2023-02-24

Family

ID=67130448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910192160.3A Active CN109992845B (zh) 2019-03-14 2019-03-14 一种基于matlab和hfss的波束控制和阵列方向图优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109992845B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110995331A (zh) * 2019-12-04 2020-04-10 中国空间技术研究院 一种基于多点精确控制的波束赋形方法
CN111767645A (zh) * 2020-06-12 2020-10-13 鹏城实验室 一种阵列天线的波束赋形方法及阵列天线
CN111783301A (zh) * 2020-07-02 2020-10-16 西北大学 一种抗干扰散射通信系统天线阵的设计方法
CN112632795A (zh) * 2020-12-30 2021-04-09 中国民用航空总局第二研究所 一种减小航向信标阵列天线波束宽度的实现方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103412970A (zh) * 2013-05-26 2013-11-27 中国电子科技集团公司第十研究所 脊波导缝隙阵列天线方向图优化方法
CN107294589A (zh) * 2017-08-03 2017-10-24 哈尔滨工业大学 基于粒子群优化算法的多波束卫星阵列天线方向图综合方法
US20180164428A1 (en) * 2016-12-08 2018-06-14 Korea Aerospace Research Institute Antenna pattern synthesizing apparatus and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103412970A (zh) * 2013-05-26 2013-11-27 中国电子科技集团公司第十研究所 脊波导缝隙阵列天线方向图优化方法
US20180164428A1 (en) * 2016-12-08 2018-06-14 Korea Aerospace Research Institute Antenna pattern synthesizing apparatus and method
CN107294589A (zh) * 2017-08-03 2017-10-24 哈尔滨工业大学 基于粒子群优化算法的多波束卫星阵列天线方向图综合方法

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110995331A (zh) * 2019-12-04 2020-04-10 中国空间技术研究院 一种基于多点精确控制的波束赋形方法
CN110995331B (zh) * 2019-12-04 2021-09-17 中国空间技术研究院 一种基于多点精确控制的波束赋形方法
CN111767645A (zh) * 2020-06-12 2020-10-13 鹏城实验室 一种阵列天线的波束赋形方法及阵列天线
CN111783301A (zh) * 2020-07-02 2020-10-16 西北大学 一种抗干扰散射通信系统天线阵的设计方法
CN111783301B (zh) * 2020-07-02 2024-05-07 西北大学 一种抗干扰散射通信系统天线阵的设计方法
CN112632795A (zh) * 2020-12-30 2021-04-09 中国民用航空总局第二研究所 一种减小航向信标阵列天线波束宽度的实现方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109992845B (zh) 2023-02-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109992845A (zh) 一种基于matlab和hfss的波束控制和阵列方向图优化方法
Sun et al. An antenna array sidelobe level reduction approach through invasive weed optimization
CN103646144B (zh) 非周期阵列天线设计方法
CN107844632A (zh) 基于和声搜索算法的稀布线阵栅瓣抑制方法
CN112703682A (zh) 用于使用机器学习来设计波束网格的装置和方法
CN107896129B (zh) 一种稀布同心圆环阵的降维优化算法
CN114501530B (zh) 基于深度强化学习的天线参数的确定方法和装置
CN103810325A (zh) 基于序列二次规划的低旁瓣线性稀布阵列天线优化方法
CN108508424A (zh) 一种基于天线阵列误差的低副瓣复权向量优化方法
Liang et al. JSSA: Joint sidelobe suppression approach for collaborative beamforming in wireless sensor networks
CN109560849B (zh) 一种基于二阶锥规划的波束赋形的鲁棒性自适应算法
CN108446437A (zh) 一种阵列天线宽波束功率增益优化方法
CN114025425A (zh) 一种智能超表面辅助的无线通信与感知定位一体化方法
CN109946673B (zh) 基于蒙特卡洛树搜索的网络化雷达节点遴选方法
CN110059376B (zh) 一种基于圆柱面共形阵列快速优化设计方法及系统
CN114826462A (zh) 面向大规模mimo统计端口选择的波束域信道增广方法
CN114584192A (zh) 一种毫米波无人机通信系统抗抖动鲁棒波束成形优化方法
Kao et al. AI-aided 3-D beamforming for millimeter wave communications
Sun et al. A modified chicken swarm optimization algorithm for synthesizing linear, circular and random antenna arrays
CN104950290A (zh) 基于加权k均值聚类的大型相控阵天线子阵划分方法
CN116882147A (zh) 基于混合麻雀搜索算法的阵列天线合成方法
CN109117545B (zh) 基于神经网络的天线快速设计方法
CN113553711B (zh) 一种任意曲面共形阵列天线设计方法
CN114519295A (zh) 天线权值参数的优化方法及装置
CN113242068A (zh) 一种基于深度强化学习的智能通信波束碰撞避免方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant