CN116933542A - 基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法及系统 - Google Patents

基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法及系统 Download PDF

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CN116933542A CN202310925173.3A CN202310925173A CN116933542A CN 116933542 A CN116933542 A CN 116933542A CN 202310925173 A CN202310925173 A CN 202310925173A CN 116933542 A CN116933542 A CN 116933542A
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Abstract

本发明公开了一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法及系统，包括：以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果。该基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法及系统，首先，在入侵杂草优化算法基础上引入混沌映射的概念，提高初始解的质量，可有效地避免算法早熟的缺点；其次，提出动态调整父代杂草规模策略及基于马氏距离的聚类策略、融入自适应正态分布变异算子，从而使算法跳出局部最优值，使得寻优精度进一步提高。

Description

基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法及 系统
技术领域
本发明属于天线阵列方向图综合技术领域，特别是指一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法及系统。
背景技术
近年来，随着计算机算力的不断进步，促使各种算法在计算机上得以实现，人们可以对非均匀阵列天线综合这一非线性优化问题的研究朝着严格约束条件且大规模的方向发展。现有的具有复杂约束的非均匀阵列天线设计方法主要采用全局优化算法，此类算法具有较好的寻优结果，在稀疏阵列、稀布阵列设计中被广泛使用。《一种非均匀抛物线阵列天线设计方法》(申请(专利)号：CN202011246386.6)公开了一种非均匀抛物线阵列天线设计方法，此发明能够有效降低方向图最大副瓣电平，对相邻阵列单元的最小间距进行约束，避免互耦效应对于系统的影响，并有效减少阵列天线的尺寸和单元的数目，专利转化过程中可有效降低馈电网络工程化的实现难度。
与其他进化算法类似，在处理高维度的阵列天线综合这类非线性优化问题时，标准入侵杂草算法也存在着早熟收敛，搜索范围不大，易于陷入局部最优，进化后期算法收敛速度明显下降等固有缺点。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法及系统，首先，在入侵杂草优化算法基础上引入混沌映射的概念，提高初始解的质量，可有效地避免算法早熟的缺点；其次，提出动态调整父代杂草规模策略及基于马氏距离的聚类策略、融入自适应正态分布变异算子，从而使算法跳出局部最优值，使得寻优精度进一步提高。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，包括以下步骤：
以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；
利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果；其中利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，包括：
步骤1：基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群；
步骤2：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优杂草，并根据所述最优杂草确定稀疏线性阵列方向图的优化结果，否则，执行循环迭代步骤直至达到最大迭代次数；
其中所述循环迭代步骤包括：
步骤3：计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优；
步骤4：基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模；
步骤5：基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草、引入置零处理；
步骤6：基于正态分布变异策略进行空间扩散；
步骤7：更新杂草种群。
进一步的，构建稀疏线性阵列方向图适应度函数，包括：
阵列模型的远场方向图表示为：
(1)式中，设置阵列单元为理想点源，单元间距均为Δl，k＝2π/λ，λ为自由空间波长，u＝sinθ(∈[-1,1])，zd是第d个天线单元的幅度，d＝1，2，…，D。
所述设立的适应度函数为：
FITNESS＝φ|LMSL-LTPS|+β|max|F(u0)|-LTPS|+γ|BW-BD| (2)
(2)式中，LTPS为预设副瓣电平门限，LMSL为综合结果中最大副瓣电平，BW为预设主瓣宽度、BD为综合结果中主瓣宽度、u0为方位角，即主瓣指向位置，φ、β和γ定义为适应度函数权重系数，FITNESS代表适应度函数值。
进一步的，步骤1所述设立最大迭代次数为GMAX、设置种群规模大小为N、基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群，包括：
(Zn、d)g+1＝(cos(karccos(Zn、d)g)+1)/2 (3)
k为阶次，(3)式中，初值由随机序列产生，g为迭代次数，第n个杂草Zn由D个元素组成，表示为[zn、1,...,zn、d,...,zn、D]。
进一步的，步骤2所述判断算法是否达到最大迭代次数，包括：判断g是否达到最大迭代次数GMAX。
进一步的，步骤3所述输出最优杂草中，待输出的最优杂草对应的适应度函数值需最小。
进一步的，步骤4所述计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优，包括：将N个杂草按适应度值从小到大进行排序，将排序前50％的杂草作为父代杂草的选择范围。
进一步的，步骤5所述基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模，包括：
Q表示父代杂草种群数量，则父代杂草种群表示为[Z1,...,Zq,...,ZQ]，rand(0,0.25)为得到一个0到0.25之间的随机数，ceil(·)返回一个大于或等于函数值的最小整数。
进一步的，步骤6基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草，包括：
计算父代杂草选择范围内每个杂草与其余所有杂草之间的马氏距离，杂草Zi与Zj之间的马氏距离计算步骤如下：
式中，d＝1，2，…，D。
杂草Zi与Zj之间的马氏距离表示如下：
式中，T表示转置，S为协方差矩阵，表示如下：
式中，cov表示协方差计算函数。
杂草Zi的马氏距离合集表示如下：
将所有杂草的马氏距离合集从小到大排序后等分为Q个区间，每个区间随机选择一个解作为父代杂草，剩余杂草解数量为N-Q,作剔除处理。将每个杂草向量中幅度小于门限H的值做置零处理。
进一步的，步骤7基于正态分布变异策略进行空间扩散，包括：
式中，Fmax和Fmin为迭代过程中获得的最大、最小适应度值，smax和smin为经典入侵杂草算法中设置的父代杂草可产生的最大子代杂草数和最小子代杂草数，f(Zq)为第q个杂草的适应度值，Ageaverage为父代杂草群体的平均存活代数，Zq、Age为父代杂草个体的存活代数。Ffloor(·)表示函数值向下取整。
产生的子代杂草以自适应正态分布变异算子的形式随机分散在父代杂草附近。迭代过程中第q个杂草产生的第s个子代杂草表示为：
Zq,s＝Zq+Zq·α·N(0,σ2)，s∈[1,...,Sq] (10)
其中，N(0,σ2)表示正态分布，σ为标准差.随着进化代数的增加，σ逐渐减小，其变化规律表示为：
σ＝σfinal+((GMAX-g)/GMAX)ω(σinitial-σfinal) (11)
其中，σinitial、σfinal表示为初始和最终标准差，ω为非线性调节因子。
(10)式中，α为收敛因子，具体如下式：
其中，τ表示曲线光滑因子。
进一步的，步骤8所述重新初始化杂草种群，包括：
若则随机保留N个杂草并删除剩余杂草；若/>则基于父代杂草依序经改进Chebyshev混沌映射产生/>个杂草。将保留的杂草作为更新后的杂草种群。
第二方面，本发明提供了一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合系统，包括：
适应度函数构建模块：用于以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；
方向图优化模块：用于利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果；
其中，方向图优化模块包括：
初始化模块：基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群；
最优杂草输出模块：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优杂草，并根据所述最优杂草确定稀疏线性阵列方向图的优化结果，否则，执行循环迭代模块直至达到最大迭代次数；
其中所述循环迭代模块包括：
第一迭代模块：用于计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优；
第二迭代模块：用于基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模；
第三迭代模块：用于基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草、引入置零处理；
第四迭代模块：用于基于正态分布变异策略进行空间扩散；
第五迭代模块：用于更新杂草种群。
第三方面，本发明提供了一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合设备，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行第一方面所述方法的步骤。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
该基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法及系统，改进入侵杂草算法在入侵杂草算法基础上引入改进Chebyshev混沌映射的概念，提高初始解的质量，可有效地避免算法早熟的缺点；提出动态调整父代杂草规模策略及基于马氏距离的聚类策略、融入自适应正态分布变异算子，从而使算法跳出局部最优值，使得寻优精度进一步提高。利用改进入侵杂草算法对阵列天线进行稀疏设计，在有效控制方向图预设区域内的最大副瓣电平、使得波束无展宽且无栅瓣出现前提下，短时间内快速实现阵列天线的设计，有效减少阵列天线的尺寸和单元的数目，因此本发明的设计有利于降低阵列工程化的实现难度。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明实施例中的方向图；
图3是本发明实施例中方向图主瓣放大图；
图4是本发明实施例中阵元位置及权值分布。
具体实施方式
下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符"/"，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
实施例一：
图1是本发明实施例一中的一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法的流程图。本实施例提供的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法可应用于终端，可以由一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合系统来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在终端中，例如：任一具备通信功能的智能手机，平板电脑或计算机设备。参见图1，本实施的方法具体包括如下步骤：
步骤A：以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；
步骤B：利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果；其中利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，包括：
步骤C：设立最大迭代次数，设置杂草种群规模，基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群；
步骤D：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优杂草，并根据所述最优杂草确定稀疏线性阵列方向图的优化结果，否则，执行循环迭代步骤直至达到最大迭代次数；
其中所述循环迭代步骤包括：
步骤E：计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优；
步骤F：基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模；
步骤G：基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草、引入置零处理；
步骤H：基于正态分布变异策略进行空间扩散；
步骤J：更新杂草种群。
步骤Aa：阵列模型的远场方向图表示为：
(1)式中，设置阵列单元为理想点源，单元间距均为Δl，k＝2π/λ，λ为自由空间波长，u＝sinθ(∈[-1,1])，zd是第d个天线单元的幅度，d＝1，2，…，D。
所述设立的适应度函数为：
FITNESS＝φ|LMSL-LTPS|+β|max|F(u0)|-LTPS|+γ|BW-BD| (2)
(2)式中，LTPS为预设副瓣电平门限，LMSL为综合结果中最大副瓣电平，BW为预设主瓣宽度、BD为综合结果中主瓣宽度、u0为方位角，即主瓣指向位置，φ、β和γ定义为适应度函数权重系数，FITNESS代表适应度函数值。
步骤Ab：所述设立最大迭代次数为GMAX，需满足GMAX＞2、设置种群规模大小为N、基于改进Chebyshev混沌映射初始化杂草种群，具体如下式：
k为阶次，(3)式中，初值由随机序列产生，g为迭代次数，第n个杂草Zn由D个元素组成，表示为
步骤Ca：所述判断算法是否达到最大迭代次数具体操作为：判断g是否达到最大迭代次数GMAX，并更新迭代次数g＝g+1。
步骤Db：所述输出最优杂草具体操作为：待输出的最优杂草对应的适应度函数值需最小。
步骤Ea：所述计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优具体操作为：将N个杂草按适应度值从小到大进行排序，将排序前50％的杂草作为父代杂草的选择范围。
步骤Fa：所述基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模的具体操作由下式进行：
Q表示父代杂草种群数量，则父代杂草种群表示为[Z1,...,Zq,...,ZQ]，rand(0,0.25)为得到一个0到0.25之间的随机数，ceil(·)返回一个大于或等于函数值的最小整数。
步骤Ga：所述基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草的具体操作包括以下步骤：
计算父代杂草选择范围内每个杂草与其余所有杂草之间的马氏距离，杂草Zi与Zj之间的马氏距离计算步骤如下：
式中，d＝1，2，…，D。
杂草Zi与Zj之间的马氏距离表示如下：
式中，T表示转置，S为协方差矩阵，表示如下：
式中，cov表示协方差计算函数。
杂草Zi的马氏距离合集表示如下：
将所有杂草的马氏距离合集从小到大排序后等分为Q个区间，每个区间随机选择一个解作为父代杂草，剩余杂草解数量为N-Q,作剔除处理。将每个杂草向量中幅度小于门限H的值做置零处理。
步骤Ha：所述基于正态分布变异策略进行空间扩散的具体操作包括以下步骤：
式中，Fmax和Fmin为迭代过程中获得的最大、最小适应度值，smax和smin为经典入侵杂草算法中设置的父代杂草可产生的最大子代杂草数和最小子代杂草数，f(Zq)为第q个杂草的适应度值，Ageaverage为父代杂草群体的平均存活代数，Zq、Age为父代杂草个体的存活代数。Ffloor(·)表示函数值向下取整。
产生的子代杂草以自适应正态分布变异算子的形式随机分散在父代杂草附近。迭代过程中第q个杂草产生的第s个子代杂草表示为：
Zq,s＝Zq+Zq·α·N(0,σ2)，s∈[1,...,Sq] (10)
其中，N(0,σ2)表示正态分布，σ为标准差.随着进化代数的增加，σ逐渐减小，其变化规律表示为：
σ＝σfinal+((GMAX-g)/GMAX)ω(σinitial-σfinal) (11)
其中，σinitial、σfinal表示为初始和最终标准差，ω为非线性调节因子。
(10)式中，α为收敛因子，具体如下式：
其中，τ表示曲线光滑因子。
步骤Ia：所述重新初始化杂草种群的具体操作为：
若则随机保留N个杂草并删除剩余杂草；若/>则基于父代杂草依序经改进Chebyshev混沌映射产生/>个杂草。将保留的杂草作为重新初始化的杂草种群。
下面结合整体的流程对本实施例进行具体说明：
S10：设立适应度函数
阵列模型的远场方向图表示为：
(1)式中，设置阵列单元为理想点源，单元间距均为Δl，k＝2π/λ，λ为自由空间波长，u＝sinθ(∈[-1,1])，zd是第d个天线单元的幅度，d＝1，2，…，D，w(u)＝[ejk Δlu,...,ejkDΔlu]表示为导向矢量。迭代过程中每个杂草对应一组阵列激励，表示为Z＝[z1，z2，…，zD]T。
确定需要优化的方向图目标函数，优化目标包括限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小。本专利模拟的远场方向图中，只对限制区域内的副瓣电平有要求。
所述设立的适应度函数为：
FITNESS＝φ|LMSL-LTPS|+β|max|F(u0)|-LTPS|+γ|BW-BD| (2)
(2)式中，LTPS为预设副瓣电平门限，LMSL为综合结果中最大副瓣电平，BW为预设主瓣宽度、BD为综合结果中主瓣宽度、u0为方位角，即主瓣指向位置，φ、β和γ定义为适应度函数权重系数，FITNESS代表适应度函数值。
S11：设立最大迭代次数、设置种群规模
设立最大迭代次数GMAX，需满足GMAX＞2，设置种群规模大小为N。
S12：基于混沌映射初始化杂草种群
利用改进Chebyshev混沌映射初始化种群，以提高初始解的质量。经典Chebyshev混沌映射迭代范围为[-1,1],与阵元激励幅度的要求范围[0,1]不相符，因此做改进处理如下式：
(Zn、d)g+1＝(cos(karccos(Zn、d)g)+1)/2 (3)
k为阶次，(3)式中，初值由随机序列产生，g为迭代次数，第n个杂草Zn由D个元素组成，表示为[zn、1,...,zn、d,...,zn、D]。利用改进Chebyshev混沌关系映射(3)产生N个D维且各自分量均在[0,1]间的向量,其中第n个向量表示为Zn＝[zn1,...,znd,...,znD]T，n＝1，2，…，N。每个杂草维度均为D，其等同为阵列初始单元数量。
S13：判断算法是否达到最大迭代次数
判断g是否达到最大迭代次数GMAX，若g＝GMAX执行S14；若g<GMAX执行S15，并更新迭代次数g＝g+1。
S14：输出最优杂草
待输出的最优杂草对应的适应度函数值需最小。
S15：计算所有杂草个体适应度值、排序
将N个杂草按适应度值从小到大进行排序，将排序前50％的杂草作为父代杂草的选择范围。
S16：基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模
具体操作由下式进行：
Q表示父代杂草种群数量，则父代杂草种群表示为[Z1,...,Zq,...,ZQ]，rand(0,0.25)为得到一个0到0.25之间的随机数，ceil(·)返回一个大于或等于函数值的最小整数。
S17：基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草
获得全局最优解与父代杂草的选择密切相关，为了种群中保有足够多的非相似性杂草用于在下一步迭代过程中对未知区域进行有效搜索，通过加强博弈杂草的多样性与活力以改善算法存在的早熟现象。结合在一定区域分布较密集的杂草及稀疏分布的杂草均有可能繁衍全局最优解这一机制，计算种群中每个杂草和其余杂草的马氏距离，依据马氏距离大小等概率的选择父代杂草逼近非线性问题的全局最优解。
基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草的具体操作包括以下步骤：
计算父代杂草选择范围内每个杂草与其余所有杂草之间的马氏距离，杂草Zi与Zj之间的马氏距离计算步骤如下：
式中，d＝1，2，…，D。
杂草Zi与Zj之间的马氏距离表示如下：
式中，T表示转置，S为协方差矩阵，表示如下：
式中，cov表示协方差计算函数。
杂草Zi的马氏距离合集表示如下：
将种群中所有杂草按(8)式计算，从小到大排序后等分为Q个区间，每个区间随机选择一个解作为父代杂草，剩余杂草解数量为N-Q,作剔除处理。将每个杂草向量中幅度小于门限H的值做置零处理，完成上述操作后，保留的杂草作为父代杂草进行后代繁殖。
S18：基于正态分布变异策略进行空间扩散
基于正态分布变异策略进行空间扩散的具体操作包括以下步骤：
式中，Fmax和Fmin为迭代过程中获得的最大、最小适应度值，smax和smin为经典入侵杂草算法中设置的父代杂草可产生的最大子代杂草数和最小子代杂草数，f(Zq)为第q个杂草的适应度值，Ageaverage为父代杂草群体的平均存活代数，Zq、Age为父代杂草个体的存活代数，通过计算平均存活代数属性，优势杂草所能繁殖的子代数目与适应度函数值相关的同时，又随着群体的衰老化而不断减少。Ffloor(·)表示函数值向下取整。
产生的子代杂草以自适应正态分布变异算子的形式随机分散在父代杂草附近。迭代过程中第q个杂草产生的第s个子代杂草表示为：
Zq,s＝Zq+Zq·α·N(0,σ2)，s∈[1,...,Sq] (10)
其中，N(0,σ2)表示正态分布，σ为标准差.随着进化代数的增加，σ逐渐减小，其变化规律表示为：
σ＝σfinal+((GMAX-g)/GMAX)ω(σinitial-σfinal) (11)
其中，σinitial、σfinal表示为初始和最终标准差，ω为非线性调节因子。
(10)式中，α为收敛因子，具体如下式：
其中，τ表示曲线光滑因子。
S19：判断杂草规模是否大于N
判断是否大于N，若/>执行S20；若/>执行S21。
S20：混沌映射补齐种群规模
基于父代杂草依序经改进Chebyshev混沌映射产生个杂草。
S21：随机选择N个杂草
随机保留N个杂草并删除剩余杂草。
实验：阵列孔径为L＝200λ，其副瓣电平不高于-20dB(|θ|≥0.28°)，主瓣指向0°。对相邻阵列单元的最小间距进行约束，初始阵元间隔设为0.9901λ，此设定可避免互耦效应对于天线系统的影响。初始化参数如表1所示，优化得到的阵列方向图和阵元位置及权值分布如图1-3所示，图2中实线为满足图4中阵元位置分布的阵列所形成的方向图，图3为图2主瓣区域局部放大结果，图4为阵元位置及权值分布。
表1本发明中改进入侵杂草算法的参数设置
变量 意义 初值
N 初始种群 200
k 混沌映射阶次 2
τ 曲线光滑因子 0.3
Smax 可产生最大种子数 10
Smin 可产生最小种子数 3
σinitial 初始标准差 0.012
σfinal 最终标准差 0.00015
ω 非线性调节因子 3
φ 适应度函数权重系数 0.51
β 适应度函数权重系数 0.22
γ 适应度函数权重系数 0.27
H 置零门限 0.1
GMAX 算法最大迭代次数 500
作为对比，参考文献[1]张燕、程先宬、陈伯孝、周志刚.大孔径超稀疏阵列综合算法研究与应用[J].雷达科学与技术,2020,18(4):5中仿真一的结果，本发明中算法综合得到的预设区域内的副瓣电平符合希望约束值，如图2和3，波束无展宽且没有出现栅瓣，且所得的优化结果(阵元数为122)与文献[1]中的仿真一结果(阵元数为129)相比，在阵元总数上减少了7个，充分证明了本发明的有效性。
实施例二：
一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合系统，包括：
适应度函数构建模块：用于以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；
方向图优化模块：用于利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果；
其中，方向图优化模块包括：
初始化模块：基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群；
最优杂草输出模块：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优杂草，并根据所述最优杂草确定稀疏线性阵列方向图的优化结果，否则，执行循环迭代模块直至达到最大迭代次数；
其中所述循环迭代模块包括：
第一迭代模块：用于计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优；
第二迭代模块：用于基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模；
第三迭代模块：用于基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草、引入置零处理；
第四迭代模块：用于基于正态分布变异策略进行空间扩散；
第五迭代模块：用于更新杂草种群。
本发明实施例所提供的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合系统可执行本发明任意实施例所提供的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三：
本发明实施例还提供了一种一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合设备，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行下述方法的步骤：
以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；
利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果；其中利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，包括：
步骤1：基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群；
步骤2：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优杂草，并根据所述最优杂草确定稀疏线性阵列方向图的优化结果，否则，执行循环迭代步骤直至达到最大迭代次数；
其中所述循环迭代步骤包括：
步骤3：计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优；
步骤4：基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模；
步骤5：基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草、引入置零处理；
步骤6：基于正态分布变异策略进行空间扩散；
步骤7：更新杂草种群。
对于本实施例中各步骤的详细内容可参见实施例一，在此不作赘述。鉴于本实施例与实施例一采用相同的技术构思，因此也具备诸如实施例一所述的技术效果。
实施例四：
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现下述方法的步骤：
以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；
利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果；其中利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，包括：
步骤1：基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群；
步骤2：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优杂草，并根据所述最优杂草确定稀疏线性阵列方向图的优化结果，否则，执行循环迭代步骤直至达到最大迭代次数；
其中所述循环迭代步骤包括：
步骤3：计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优；
步骤4：基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模；
步骤5：基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草、引入置零处理；
步骤6：基于正态分布变异策略进行空间扩散；
步骤7：更新杂草种群。
对于本实施例中各步骤的详细内容可参见实施例一，在此不作赘述。鉴于本实施例与实施例一采用相同的技术构思，因此也具备诸如实施例一所述的技术效果。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，其特征在于，包括以下步骤：
以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；
利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果；其中利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，包括：
步骤1：基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群；
步骤2：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优杂草，并根据所述最优杂草确定稀疏线性阵列方向图的优化结果，否则，执行循环迭代步骤直至达到最大迭代次数；
其中所述循环迭代步骤包括：
步骤3：计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优；
步骤4：基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模；
步骤5：基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草、引入置零处理；
步骤6：基于正态分布变异策略进行空间扩散；
步骤7：更新杂草种群。
2.根据权利要求1所述的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，其特征是，构建稀疏线性阵列方向图适应度函数，包括：
阵列模型的远场方向图表示为：
(1)式中，设置阵列单元为理想点源，单元间距均为Δl，k＝2π/λ，λ为自由空间波长，u＝sinθ(∈[-1,1])，zd是第d个天线单元的幅度，d＝1，2，…，D；
设立的适应度函数为：
FITNESS＝φ|LMSL-LTPS|+β|max|F(u0)|-LTPS|+γ|BW-BD| (2)
(2)式中，LTPS为预设副瓣电平门限，LMSL为综合结果中最大副瓣电平，BW为预设主瓣宽度、BD为综合结果中主瓣宽度、u0为方位角，即主瓣指向位置，φ、β和γ定义为适应度函数权重系数，FITNESS代表适应度函数值。
3.根据权利要求1所述的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，其特征是，基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群，包括：
(Zn、d)g+1＝(cos(karccos(Zn、d)g)+1)/2 (3)
k为阶次，(3)式中，初值由随机序列产生，g为迭代次数，第n个杂草Zn由D个元素组成，表示为[zn、1,...,zn、d,...,zn、D]。
4.根据权利要求1所述的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，其特征是，步骤4所述基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模，包括：
Q表示父代杂草种群数量，则父代杂草种群表示为[Z1,...,Zq,...,ZQ]，rand(0,0.25)为得到一个0到0.25之间的随机数，ceil(·)返回一个大于或等于函数值的最小整数。
5.根据权利要求4所述的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，其特征是，步骤5基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草，包括：
计算父代杂草选择范围内每个杂草与其余所有杂草之间的马氏距离，杂草Zi与Zj之间的马氏距离计算步骤如下：
式中，d＝1，2，…，D；
杂草Zi与Zj之间的马氏距离表示如下：
式中，T表示转置，S为协方差矩阵，表示如下：
式中，cov表示协方差计算函数；
杂草Zi的马氏距离合集表示如下：
将所有杂草的马氏距离合集从小到大排序后等分为Q个区间，每个区间随机选择一个解作为父代杂草，剩余杂草解数量为N-Q,作剔除处理，将每个杂草向量中幅度小于门限H的值做置零处理。
6.根据权利要求5所述的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，其特征是，步骤6基于正态分布变异策略进行空间扩散，包括：
式中，Fmax和Fmin为迭代过程中获得的最大、最小适应度值，smax和smin为经典入侵杂草算法中设置的父代杂草可产生的最大子代杂草数和最小子代杂草数，f(Zq)为第q个杂草的适应度值，Ageaverage为父代杂草群体的平均存活代数，Zq、Age为父代杂草个体的存活代数，Ffloor(·)表示函数值向下取整；
产生的子代杂草以自适应正态分布变异算子的形式随机分散在父代杂草附近，迭代过程中第q个杂草产生的第s个子代杂草表示为：
Zq,s＝Zq+Zq·α·N(0,σ2)，s∈[1,...,Sq] (10)
其中，N(0,σ2)表示正态分布，σ为标准差.随着进化代数的增加，σ逐渐减小，其变化规律表示为：
σ＝σfinal+((GMAX-g)/GMAX)ω(σinitial-σfinal) (11)
其中，σinitial、σfinal表示为初始和最终标准差，ω为非线性调节因子；
(10)式中，α为收敛因子，具体如下式：
其中，τ表示曲线光滑因子。
7.根据权利要求6所述的基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合方法，其特征是，步骤7所述重新初始化杂草种群，包括：
若则随机保留N个杂草并删除剩余杂草；若/>则基于父代杂草依序经改进Chebyshev混沌映射产生/>个杂草，将保留的杂草作为更新后的杂草种群。
8.一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合系统，其特征在于，所述系统包括：
适应度函数构建模块：用于以限定主瓣宽度、使峰值副瓣电平最小为目标构建稀疏线性阵列方向图适应度函数；
方向图优化模块：用于利用改进入侵杂草算法对所述稀疏线性阵列方向图适应度函数进行优化求解，得到稀疏线性阵列方向图的优化结果；
其中，方向图优化模块包括：
初始化模块：基于改进Chebyshev混沌映射确定初始杂草种群；
最优杂草输出模块：判断是否达到最大迭代次数，若是，输出最优杂草，并根据所述最优杂草确定稀疏线性阵列方向图的优化结果，否则，执行循环迭代模块直至达到最大迭代次数；
其中所述循环迭代模块包括：
第一迭代模块：用于计算所有杂草的适应度函数值、排序并择优；
第二迭代模块：用于基于自适应控制惯性权重策略确立父代杂草种群规模；
第三迭代模块：用于基于马氏距离的聚类策略寻找父代杂草、引入置零处理；
第四迭代模块：用于基于正态分布变异策略进行空间扩散；
第五迭代模块：用于更新杂草种群。
9.一种基于改进入侵杂草算法的稀疏线性阵列方向图综合设备，其特征在于，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117933094A (zh) * 2024-03-19 2024-04-26 艾索信息股份有限公司 天线阵元的稀疏方法、装置、电子设备和存储介质

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