JP2990101B2 - Directional synthesis method for conformal array antenna and medium storing the method - Google Patents

Directional synthesis method for conformal array antenna and medium storing the method

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JP2990101B2
JP2990101B2 JP9145351A JP14535197A JP2990101B2 JP 2990101 B2 JP2990101 B2 JP 2990101B2 JP 9145351 A JP9145351 A JP 9145351A JP 14535197 A JP14535197 A JP 14535197A JP 2990101 B2 JP2990101 B2 JP 2990101B2
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、コンフォーマルア
レイアンテナアンテナの指向性合成法に関し、特に、遺
伝的アルゴリズムによる最適化手法を用いたコンフォー
マルアレイアンテナアンテナの指向性合成法に関するも
のである。
The present invention relates to a method for synthesizing directivity of a conformal array antenna, and more particularly to a method for synthesizing directivity of a conformal array antenna using an optimization method based on a genetic algorithm.

【0002】[0002]

【従来の技術】コンフォーマルアレイアンテナアンテナ
とは、既に決定されている形状にアンテナを配置、もし
くは、貼り付けることによって構成されるアレイアンテ
ナであり、例えば、航空機の機体にアンテナを貼り付け
る、山の傾斜にアンテナを立てるというような利用法が
相当する。
2. Description of the Related Art A conformal array antenna is an array antenna formed by arranging or pasting antennas in an already determined shape. A use method such as setting up an antenna at an inclination corresponds to this.

【0003】上記のようなコンフォーマルアレイアンテ
ナアンテナは、形状や配置を選択することができるアダ
プティブアレイアンテナと異なり、アンテナの配置、ア
レイを構成する各々のアンテナにおいて異なる偏波面を
持つ場合や主ビームの方向が一定でないことが多いため
に指向性合成法が必要とされる。
The above-described conformal array antenna is different from an adaptive array antenna whose shape and arrangement can be selected, in which the antenna arrangement, the antennas constituting the array have different polarization planes, or the main beam is different. Are often not constant, a directivity synthesis method is required.

【0004】従来より計算機による前記コンフォーマル
アレイアンテナの指向性合成法として、統計的指向性合
成法や共役勾配法などにより、アダプティブアレイを決
定する方法がある。
Conventionally, as a directivity synthesis method of the conformal array antenna using a computer, there is a method of determining an adaptive array by a statistical directivity synthesis method, a conjugate gradient method, or the like.

【0005】統計的指向性合成法の例としては不等間隔
に配置したアレイにおいて、例えば、開口分布の強度に
比例する確率密度を持つ乱数から選ばれた点に素子をラ
ンダムに配列する方法がある。しかし、この方法は試行
錯誤的に配列する方法であるため、計算には膨大な計算
時間が必要とされる。
As an example of the statistical directivity synthesis method, for example, a method of randomly arranging elements at points selected from random numbers having a probability density proportional to the intensity of the aperture distribution in an array arranged at unequal intervals is known. is there. However, since this method is a method of arranging by trial and error, a huge amount of calculation time is required for the calculation.

【0006】次に、共役勾配法などで行われている最適
化手法は、狭い範囲で最適解を計算するために初期値に
大きく依存している。そのため、局所解に収束し、最適
解を得ることが難しい方法である。
[0006] Next, the optimization method used in the conjugate gradient method or the like largely depends on an initial value in order to calculate an optimal solution in a narrow range. Therefore, it is a method that converges to a local solution and it is difficult to obtain an optimal solution.

【0007】図6は、特開昭62−24702号公報に
開示される従来のアダプティブアレイ装置を示し、10
1はアダプティブ装置、102は移相器、103はコン
バイナを示す。A〜Aはアンテナを示し、S〜S
は、サブアレイアンテナ群を示す。ここで、Nはアン
テナの素子数を示し、Mはサブアレイ群を示す。上記公
報に開示される方法では、サブアレイ化されたアレイア
ンテナにおいて、サブアレイの出力に対しアダティブ機
能を有するアダプティブアレイアンテナの各サブアレイ
として指向性が異なるサブアレイを用い、1つのサブア
レイの指向性の零点を他のサブアレイで覆うことのでき
るようなアレイアンテナである。
FIG. 6 shows a conventional adaptive array device disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-24702.
1 is an adaptive device, 102 is a phase shifter, and 103 is a combiner. A 1 to A N indicates the antenna, S 1 to S
N indicates a sub-array antenna group. Here, N indicates the number of antenna elements, and M indicates a sub-array group. In the method disclosed in the above publication, in a sub-arrayed array antenna, a sub-array having different directivities is used as each sub-array of an adaptive array antenna having an adaptive function with respect to the output of the sub-array, and the directivity zero of one sub-array is determined. An array antenna that can be covered by another sub-array.

【0008】[0008]

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の技術の
うち、統計的指向性合成法においては指向性合成を試行
錯誤的に行うため、計算時間が大きくなってしまうこと
が問題となり、前記共役勾配法などの方法においては、
狭い範囲で最適解を計算するため局所解に陥ってしまう
ことが問題となる。
Among the conventional techniques described above, in the statistical directivity synthesis method, since the directivity synthesis is performed by trial and error, a problem arises in that the calculation time becomes longer, and In methods such as the gradient method,
Since the optimal solution is calculated in a narrow range, there is a problem that the solution falls into a local solution.

【0009】本発明は上述したような従来の技術が有す
る問題点に鑑みてなされたものであって、様々な条件化
に配置されたアンテナ素子の指向性合成を容易かつ高速
に行うことのできるコンフォーマルアレイアンテナの指
向性合成法を実現することを目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-mentioned problems of the conventional technology, and can easily and quickly perform directivity synthesis of antenna elements arranged under various conditions. An object of the present invention is to realize a directivity synthesis method of a conformal array antenna.

【0010】[0010]

【課題を解決するための手段】本発明のコンフォーマル
アレイアンテナの指向性合成法は、与えられた条件に複
数のアンテナが配置されたコンフォーマルアレイアンテ
ナの指向性合成法の解析を行うコンフォーマルアレイア
ンテナの指向性合成法であって、前記コンフォーマルア
レイアンテナを構成する各々のアンテナについて、給電
電圧および位相をランダムなbit列の情報として生成
する第1の手順と、与えられたbit列の情報に示され
る給電電圧および位相が予め定められた条件を満たすも
のであるかを確認する第2の手順と、前記与えられたb
it列を1個体とし、該個体の複数で母集団を生成し、
目的関数別に順位付けを行い、該順位付けを基に遺伝的
アルゴリズムにより次世代のbit列を生成する第3の
手順とを備え、前記第1乃至第3の手順を連続的に行
い、前記第2の手順でbit列の情報に示される給電電
圧および位相が予め定められた条件を満たすことが確認
されるまで、第3の手順により生成された次世代のbi
t列を第2の手順に与えることを繰り返す。
SUMMARY OF THE INVENTION A conformal array antenna directivity synthesis method of the present invention is a conformal array antenna which analyzes a directivity synthesis method of a conformal array antenna having a plurality of antennas arranged under given conditions. A method for directivity synthesis of an array antenna, comprising: a first procedure for generating a feed voltage and a phase as information of a random bit sequence for each antenna constituting the conformal array antenna; A second procedure for checking whether the power supply voltage and phase indicated in the information satisfy predetermined conditions,
The it sequence is defined as one individual, a population is generated by a plurality of the individuals,
A third procedure of performing a ranking for each objective function, and generating a next-generation bit sequence by a genetic algorithm based on the ranking, wherein the first to third procedures are continuously performed, and Until it is confirmed that the power supply voltage and the phase indicated by the information in the bit string satisfy the predetermined condition in the procedure of the second step, the next-generation bi generated in the third procedure
Applying t columns to the second procedure is repeated.

【0011】この場合、第3の手順にて行われる遺伝的
アルゴリズムにより次世代のbit列の生成が、交叉、
突然変異、ウイルス感染により行われることとしてもよ
い。また、第2の手順で行われる確認動作は現象空間に
おける電磁界解析として行い、第3の手順における次世
代のbit列生成動作は遺伝子空間で最適化処理を行う
ためアレイアンテナの情報を1つの個体として取り扱っ
て行うこととしてもよい。
[0011] In this case, the generation of the next-generation bit sequence is performed by the genetic algorithm performed in the third procedure.
It may be performed by mutation or viral infection. In addition, the confirmation operation performed in the second procedure is performed as an electromagnetic field analysis in the phenomenon space, and the next-generation bit string generation operation in the third procedure performs optimization processing in the gene space. It may be handled as an individual.

【0012】本発明の記録媒体は、コンフォーマルアレ
イアンテナを構成する各々のアンテナについて、給電電
圧および位相をランダムなbit列の情報として生成す
る第1の手順と、与えられたbit列の情報に示される
給電電圧および位相が予め定められた条件を満たすもの
であるかを確認する第2の手順と、前記与えられたbi
t列を1個体とし、該個体の複数で母集団を生成し、目
的関数別に順位付けを行い、該順位付けを基に遺伝的ア
ルゴリズムにより次世代のbit列を生成する第3の手
順とを備え、前記第1乃至第3の手順を連続的に行い、
前記第2の手順でbit列の情報に示される給電電圧お
よび位相が予め定められた条件を満たすことが確認され
るまで、第3の手順により生成された次世代のbit列
を第2の手順に与える手順とが格納されている。
According to the recording medium of the present invention, a first procedure for generating a feed voltage and a phase as information of a random bit sequence for each antenna constituting a conformal array antenna, A second procedure for checking whether the indicated power supply voltage and phase satisfy predetermined conditions, and the given bi
a third procedure for generating a population with a plurality of individuals, setting a rank for each objective function, and generating a next-generation bit string by a genetic algorithm based on the ranking. The first to third steps are performed continuously,
Until it is confirmed in the second procedure that the power supply voltage and the phase indicated in the information of the bit sequence satisfy a predetermined condition, the next-generation bit sequence generated by the third procedure is converted to the second procedure. And the procedure to be given.

【0013】「作用」上述した従来の技術の問題点は遺
伝的アルゴリズムを用いることにより解決を図ることが
できる。
[Operation] The above-mentioned problems of the prior art can be solved by using a genetic algorithm.

【0014】遺伝的アルゴリズムは、生物が染色体(遺
伝子)の配列を組み換えながら適切に進化してきた過程
をヒントとし、データの配列を入れ替えるなどして最適
な解を求めようとするアルゴリズムである。具体的な手
順としては、まず、問題の解の候補を文字列で表した
「染色体」に変換する。複数の染色体のそれぞれは環境
に対する適応度が異なるが、この中から適応度の高いも
の同士を交配させて新しい世代の染色体を作る過程を繰
り返すことにより、最適な染色体が現れる確率を高めて
いくことが行われる。交配の方法としては、2個の染色
体の一部を交換する「交叉(crossover)」、染色体の
一部を別の文字に置き換える「突然変異(mutatio
n)」、染色体の一部を所定の文字に置き換える「ウィ
ルス感染」などがある。
The genetic algorithm is an algorithm that seeks an optimal solution by changing the sequence of data, using the process of evolving appropriately while the organism rearranges the sequence of chromosomes (genes) as a hint. As a specific procedure, first, a candidate for a solution to a problem is converted into a “chromosome” represented by a character string. Each of the multiple chromosomes has a different fitness to the environment.However, by repeating the process of crossing high-fitness chromosomes to create a new generation of chromosomes, increasing the probability that the optimal chromosomes will appear Is performed. Methods of crossing include “crossover” in which a part of two chromosomes is exchanged, and “mutation” in which a part of a chromosome is replaced with another character.
n) "and" virus infection "that replaces a part of the chromosome with a predetermined character.

【0015】遺伝的アルゴリズムは、常に多様性を保ち
ながら最適解に近づいていくことが知られている。その
ため、試行錯誤的に計算を行うことに比べ、高速に目的
関数を満たす値に到達する手法である。
It is known that a genetic algorithm approaches an optimal solution while always maintaining diversity. Therefore, this method is a method that reaches a value that satisfies the objective function faster than performing calculation by trial and error.

【0016】本願発明においては、個体の複数で母集団
を生成し、目的関数別に順位付けを行い、該順位付けを
基に遺伝的アルゴリズムにより次世代のbit列を生成
する。このため、次世代は目的関数として与えられた条
件に近づくため、主ビームの劣化を防ぐ意味合いの目的
関数を設定することによりこのようなアンテナを実現す
ることができる。
In the present invention, a population is generated by a plurality of individuals, ranking is performed for each objective function, and a next-generation bit sequence is generated by a genetic algorithm based on the ranking. For this reason, since the next generation approaches the condition given as the objective function, such an antenna can be realized by setting an objective function that is intended to prevent deterioration of the main beam.

【0017】[0017]

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施例について図
面を参照して説明する。
Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

【0018】図1は本発明の方法による一実施例の構成
を示すブロック図であり、図2および図3は本実施例で
行われる動作を、その処理結果とともに示すフローチャ
ート、図4は遺伝的アルゴリズムの全体的な動作を説明
するための図、図5は本実施例により指向性合成が行わ
れるコンフォーマルアレイアンテナの一例を示す図であ
る。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment according to the method of the present invention. FIGS. 2 and 3 are flowcharts showing the operations performed in this embodiment together with the processing results, and FIG. FIG. 5 is a diagram for explaining the overall operation of the algorithm, and FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a conformal array antenna on which directivity synthesis is performed according to the present embodiment.

【0019】本実施例は、図1に示すようにデータ処理
装置101、入力装置102、出力装置103、記憶装
置104および記録媒体105から構成されている。
This embodiment comprises a data processing device 101, an input device 102, an output device 103, a storage device 104 and a recording medium 105 as shown in FIG.

【0020】データ処理装置101は、入力装置102
から入力されるコンフォーマルアレイアンテナの構成を
示すデータについて記憶装置104に格納されているプ
ログラムまたは記録媒体105に格納されたプログラム
に則った処理を行うことによりコンフォーマルアレイア
ンテナの指向性合成を行い、その結果をプリンタやディ
スプレイ等の出力装置103へ出力する。
The data processing device 101 includes an input device 102
By performing processing according to the program stored in the storage device 104 or the program stored in the recording medium 105 on the data indicating the configuration of the conformal array antenna input from, the directivity of the conformal array antenna is synthesized. And outputs the result to an output device 103 such as a printer or a display.

【0021】指向性合成が行われるコンフォーマルアレ
イアンテナは複数のアンテナから構成されるもので、例
えば図5に示す例では2つのアンテナ201,201
で構成されている。各アンテナ201,201
電源204より電力供給を受けるもので、位相器202
,202、増幅系203,203により構成さ
れている。
A conformal array antenna on which directivity synthesis is performed is composed of a plurality of antennas. For example, in the example shown in FIG. 5, two antennas 201 1 and 201 1 are used.
2 is comprised. Each of the antennas 201 1 and 201 2 is supplied with power from a power supply 204 and has a phase shifter 202.
1, 202 2 are constituted by the amplification system 203 1, 203 2.

【0022】本実施例で行われる遺伝的アルゴリズムに
ついて、まず、図4を参照して全般的な動作を説明す
る。
First, the general operation of the genetic algorithm performed in the present embodiment will be described with reference to FIG.

【0023】本実施例では、コンフォーマルアレイアン
テナの特性である、アンテナの数、配置、給電点におけ
る電圧の強さや位相等を数値で表した空間を現象空間と
し、これを文字列で表した空間を遺伝子空間とする。遺
伝子空間では、次世代を作る「交配」、「突然変異」、
「感染」等の処理が行われる。遺伝子空間にて生成され
た次世代は定量化され、現象空間において、生成された
モデルが与えられた条件を満たすものであるかを確認す
る「評価」が行われ、条件を満たさない場合には順位付
けが行われ、さらに該順位付けに基づいた「交配」が遺
伝子空間で行われる。上述したコンフォーマルアレイア
ンテナの特性のうち、アンテナの数や配置は固定のもの
であるため、本実施例における「評価」はアンテナの給
電電圧の強度を示す励振振幅や位相によって行われる。
In this embodiment, a space in which the number, arrangement, voltage strength, phase, etc. of the voltage at the feeding point, which are the characteristics of a conformal array antenna, are represented by numerical values is defined as a phenomenon space, and is represented by a character string. Let the space be a gene space. In the genetic space, "mating", "mutation",
Processing such as “infection” is performed. The next generation generated in the gene space is quantified, and in the phenomenon space, "evaluation" is performed to confirm whether the generated model satisfies the given conditions. Ranking is performed, and “crossing” based on the ranking is performed in the gene space. Among the characteristics of the above-mentioned conformal array antenna, the number and arrangement of the antennas are fixed. Therefore, the “evaluation” in the present embodiment is performed based on the excitation amplitude and the phase indicating the strength of the feed voltage of the antenna.

【0024】上記の「評価」の結果が条件を満たさない
場合、現象空間においてアンテナの給電電圧の強度を示
す励振振幅や位相をもとに遺伝子空間におけるbit列
に変換し、条件を満たすモデルが見つかるまで上記の動
作を繰り返し行う。
If the result of the above “evaluation” does not satisfy the condition, a model that satisfies the condition is converted into a bit sequence in the gene space based on the excitation amplitude and phase indicating the strength of the feed voltage of the antenna in the phenomenon space. Repeat the above operation until you find one.

【0025】次に、本実施例の具体的な動作について図
2および図3を参照して説明する。図2中、ステップS
1では、入力装置102により初期値が与えられる。こ
のときのデータは1つのコンフォーマルアレイアンテナ
を1個体とみなし、それがL組用意されたコンフォーマ
ルアレイアンテナを構成するアンテナの数、給電点にお
ける電圧の強さや位相等を数値で表した遺伝子空間によ
るbit列データである。本実施例ではN本のアンテナ
で1アレイを構成するものとしている。したがって、1
個体の情報量は1本のアンテナの給電電圧の強度を示す
情報の励振振幅及び位相の分解能をFbitとし、位相
の情報の分解能をPbitとすると、(P+F)×Nb
itとなる。
Next, a specific operation of this embodiment will be described with reference to FIGS. Step S in FIG.
At 1, an initial value is provided by the input device 102. At this time, the data is regarded as a single conformal array antenna, and the number of the antennas constituting the conformal array antenna prepared in L sets, the intensity and phase of the voltage at the feeding point, and the like are represented by numerical values. It is bit sequence data by space. In this embodiment, one array is composed of N antennas. Therefore, 1
Assuming that the resolution of the excitation amplitude and phase of the information indicating the strength of the feed voltage of one antenna is Fbit and the resolution of the phase information is Pbit, the information amount of the individual is (P + F) × Nb.
it.

【0026】ステップS2では、この後行われるステッ
プS3において現象空間における電磁界解析を行われる
ため、電磁界解析に合わせ定量化したデータが生成され
る。ステップS1で与えられているデータは遺伝子空間
によるbit列である。よって、この情報を現象空間で
取り扱うためにこれらbit列の情報すなわち分解能を
定量化する。ここで、PIK、FIK(I=1,・・・,
L、K=1,・・・N)の範囲は以下の(1)、(2)
のように定義されている。
In step S2, the electromagnetic field analysis in the phenomenon space is performed in step S3 to be performed thereafter, so that quantified data is generated in accordance with the electromagnetic field analysis. The data given in step S1 is a bit sequence in the gene space. Therefore, in order to handle this information in the phenomenon space, the information of these bit strings, that is, the resolution, is quantified. Here, P IK , F IK (I = 1,...,
L, K = 1,... N) are as follows (1), (2)
Is defined as

【0027】0≦PIK<2……(1) 0≦FIK<2……(2) ステップS3ではステップS2にて定量化された励振振
幅及び位相の分解能を基に、従来使われている電磁界解
析を用いて評価の対象となる値を計算する。この計算手
法の詳細は、例えば、山下榮吉、電磁波解析の実際、電
子情報通信学会、(1993)に開示されているため、
ここでは詳細な説明は省略する。
0 ≦ P IK <2 P (1) 0 ≦ F IK <2 F (2) In step S3, based on the resolution of the excitation amplitude and phase quantified in step S2, the conventional value is used. Calculate the value to be evaluated using the electromagnetic field analysis. The details of this calculation method are disclosed in, for example, Eikichi Yamashita, Practical electromagnetic wave analysis, IEICE, (1993).
Here, detailed description is omitted.

【0028】ステップS4ではステップS3にて求めら
れた評価の対象となる値が予め定められた条件を満たす
ものが存在するかが確認される。ステップS4にて条件
を満たすものの存在が確認された場合には計算を終了と
する(ステップS5)。
In step S4, it is checked whether or not there is a value whose evaluation target value obtained in step S3 satisfies a predetermined condition. If it is confirmed in step S4 that there is one satisfying the condition, the calculation is terminated (step S5).

【0029】ステップS4にて条件を満たすものが存在
しないことが確認された場合には、目的関数に応じた個
体の順位付けを行い、さらに、ステップS2で定量化さ
れた値を、ここで遺伝子空間であるbit列に再び戻
す。ただし、戻されたbit列はステップS1で示した
初期値のbit列と同じである(ステップS6)。
If it is confirmed in step S4 that there is no object that satisfies the condition, the individuals are ranked according to the objective function, and the value quantified in step S2 is converted into a gene. It returns to the space bit sequence again. However, the returned bit sequence is the same as the initial value bit sequence shown in step S1 (step S6).

【0030】ここでは順位付けを行うための目的関数と
して目的関数1、目的関数2の2つを与えているため、
ステップS7およびステップS8においてそれぞれ異な
る目的で順位付けされた母集団が生成され、個体数は仮
想的に2L存在していることとなるが、母集団を構成す
る実際に存在する種類はLである。
Here, two objective functions, objective function 1 and objective function 2, are given as objective functions for ranking.
Populations ranked for different purposes are generated in step S7 and step S8, respectively, and the number of individuals is virtually 2 L, but the kind that actually exists in the population is L. .

【0031】上述した目的関数としては、例えば、「一
番小さなもの」や、「主ビーム半値幅が10度より狭
い」など、言葉でも決定できる。
As the objective function described above, for example, words such as "the smallest one" and "the main beam half width is narrower than 10 degrees" can be determined.

【0032】続くステップS9ではステップS7および
ステップS8においてそれぞれ異なる目的で順位付けさ
れた母集団については交叉処理を行う。交叉処理は最初
に目的関数1の順位付けより1個体、目的関数2の順位
付けより1個体を選択する。ただし、順位の高い方がよ
り選ばれやすい確率を持たせてある。
In the following step S9, a crossover process is performed on the populations ranked for different purposes in steps S7 and S8. In the crossover process, first, one individual is selected from the ranking of the objective function 1 and one individual is selected from the ranking of the objective function 2. However, the higher the ranking, the more likely it is to be selected.

【0033】次に、選択された交叉する個体に対し、交
叉点数と交叉点をランダムに決定し、選ばれた2個体を
選択に交叉処理を施す。交叉処理とは交叉点ごとに互い
のbit列を入れ替える操作のことである。この操作を
L/2回行うことによって個体の総数はL個になり、図
示するような次世代の母集団YI(I=1,・・・,
L)が交叉処理により作り出される。
Next, the number of crossing points and the crossing points are randomly determined for the selected crossing individuals, and the selected two individuals are subjected to crossover processing for selection. The crossover process is an operation of exchanging bit strings for each crossover point. By performing this operation L / 2 times, the total number of individuals becomes L, and the next-generation population Y I (I = 1,.
L) is created by the crossover process.

【0034】続いてステップS9にて新たに作り出され
たbit列に対して突然変異処理を行う。突然変異処理
とはランダムに個体を選び(YK,1≦K<Lとす
る)、突然変異点をランダムに選択し(ステップS1
0)、その点のbitを反転させる(ステップS1
1)。すなわち、突然変異点のbitについては、0→
1、または、1→0に変更する操作を行う。
Subsequently, in step S9, a mutation process is performed on the bit string newly created. The mutation treatment randomly selected individuals (the Y K, 1 ≦ K <L ), the mutation point is randomly selected (step S1
0), the bit at that point is inverted (step S1)
1). That is, for the bit at the mutation point, 0 →
An operation of changing 1 or 1 → 0 is performed.

【0035】続いてステップS11にて新たに作り出さ
れたbit列に対してウィルス感染処理を行う。ウィル
ス感染処理とはランダムに個体を選び(YJ,1≦J<
Lとする)、ウィルス感染処理を行う部分bit列を選
択し(ステップS12)、選択された部分bit列にあ
らかじめ用意したbit列(図示する例では(011
1))と入れ替える(ステップS13)操作である。
Subsequently, in step S11, a virus infection process is performed on the bit string newly created. Virus infection processing is to randomly select individuals (Y J , 1 ≦ J <
L), a partial bit sequence to be subjected to virus infection processing is selected (step S12), and a bit sequence prepared in advance for the selected partial bit sequence ((011 in the example shown)
1)) (step S13).

【0036】上述したステップS13までの操作が1世
代の処理であり、続くステップS14では1世代の処理
を終了とし、ステップS13にて生成されたbit列を
ステップS1の初期植として代入する。すなわち、ステ
ップS2→ステップS14までの動作が全ての目的関数
を満たすまで繰り返し行われる。結果として生成される
次世代のbit列に示されるモデルでは位相だけでなく
電圧の強度も変えられることもあり、同じ特性を持った
少数のアレイで構成することができる。
The operation up to step S13 is a one-generation process. In the following step S14, the one-generation process is terminated, and the bit string generated in step S13 is substituted as an initial plant in step S1. That is, the operations from step S2 to step S14 are repeatedly performed until all the objective functions are satisfied. In the model shown in the resulting next-generation bit sequence, not only the phase but also the intensity of the voltage can be changed, so that the model can be composed of a small number of arrays having the same characteristics.

【0037】上記のように構成される本発明はソフトウ
ェアによって容易に実現することができる。ソフトウェ
アを格納する記録媒体としては、図1に示した実施例の
装置の各部の動作を制御するプログラムを格納する記憶
装置にアクセスできればよく、磁気ディスク半導体メモ
リその他の記録媒体であってもよい。
The present invention configured as described above can be easily realized by software. As a recording medium for storing software, it is sufficient that a storage device for storing a program for controlling the operation of each unit of the apparatus of the embodiment shown in FIG. 1 can be accessed, and a magnetic disk semiconductor memory or other recording medium may be used.

【0038】[0038]

【発明の効果】本発明によれば、様々な条件の下に配置
されたアンテナ素子の指向性合成を容易にかつ高速に行
うことができる効果がある。また、生成されるモデルは
目的関数に近づくため、目的、用途に応じて最適なモデ
ルを得ることができる効果がある。
According to the present invention, there is an effect that directivity synthesis of antenna elements arranged under various conditions can be performed easily and at high speed. Further, since the generated model approaches the objective function, there is an effect that an optimal model can be obtained according to the purpose and application.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の方法による一実施例の構成を示すブロ
ック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment according to the method of the present invention.

【図2】図1に示した実施例で行われる動作を、その処
理結果とともに示すフローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart showing operations performed in the embodiment shown in FIG. 1 together with the processing results.

【図3】図1に示した実施例で行われる動作を、その処
理結果とともに示すフローチャートである。
FIG. 3 is a flowchart showing an operation performed in the embodiment shown in FIG. 1 together with a processing result.

【図4】遺伝的アルゴリズムの全体的な動作を説明する
ための図である。
FIG. 4 is a diagram for explaining the overall operation of the genetic algorithm.

【図5】図1に示した実施例により指向性合成が行われ
るコンフォーマルアレイアンテナの一例を示す図であ
る。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a conformal array antenna in which directivity synthesis is performed by the embodiment illustrated in FIG. 1;

【図6】従来例の構成を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a configuration of a conventional example.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101 データ処理装置 102 入力装置 103 出力装置 104 記憶装置 105 記録媒体 Reference Signs List 101 data processing device 102 input device 103 output device 104 storage device 105 recording medium

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) H01Q 3/26 - 3/42 H01Q 21/20 G06F 15/18 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 6 , DB name) H01Q 3/26-3/42 H01Q 21/20 G06F 15/18

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 与えられた条件に複数のアンテナが配置
されたコンフォーマルアレイアンテナの指向性合成法の
解析を行うコンフォーマルアレイアンテナの指向性合成
法であって、 前記コンフォーマルアレイアンテナを構成する各々のア
ンテナについて、 給電電圧および位相をランダムなbit列の情報として
生成する第1の手順と、 与えられたbit列の情報に示される給電電圧および位
相が予め定められた条件を満たすものであるかを確認す
る第2の手順と、 前記与えられたbit列を1個体とし、該個体の複数で
母集団を生成し、目的関数別に順位付けを行い、該順位
付けを基に遺伝的アルゴリズムにより次世代のbit列
を生成する第3の手順とを備え、 前記第1乃至第3の手順を連続的に行い、前記第2の手
順でbit列の情報に示される給電電圧および位相が予
め定められた条件を満たすことが確認されるまで、第3
の手順により生成された次世代のbit列を第2の手順
に与えることを繰り返すコンフォーマルアレイアンテナ
の指向性合成法。
1. A conformal array antenna directivity synthesis method for analyzing a directivity synthesis method of a conformal array antenna in which a plurality of antennas are arranged under given conditions, wherein the conformal array antenna is configured. A first procedure of generating a feed voltage and a phase as random bit string information for each antenna, and a feed voltage and a phase indicated in a given bit string information satisfying a predetermined condition. A second procedure for confirming whether or not there is a given sequence of bits, generating a population with a plurality of the individuals, ranking the objective functions, and performing a genetic algorithm based on the ranking. And a third procedure for generating a next-generation bit string according to the following. The first to third procedures are continuously performed, and the information of the bit string is obtained in the second procedure. Satisfy the conditions that supply voltage and phase predetermined shown until it is confirmed, a third
A directivity synthesis method for a conformal array antenna that repeats giving the next-generation bit sequence generated by the above procedure to the second procedure.
【請求項2】 請求項1記載のコンフォーマルアレイア
ンテナの指向性合成法において、 第3の手順にて行われる遺伝的アルゴリズムにより次世
代のbit列の生成が、交叉、突然変異、ウイルス感染
により行われることを特徴とするコンフォーマルアレイ
アンテナの指向性合成法。
2. The directivity synthesis method of a conformal array antenna according to claim 1, wherein the generation of the next-generation bit sequence by the genetic algorithm performed in the third step is caused by crossover, mutation, or virus infection. A directivity synthesis method for a conformal array antenna, which is performed.
【請求項3】 請求項1または2記載のコンフォーマル
アレイアンテナの指向性合成法において、 第2の手順で行われる確認動作は現象空間における電磁
界解析として行い、第3の手順における次世代のbit
列生成動作は遺伝子空間で最適化処理を行うためアレイ
アンテナの情報を1つの個体として取り扱って行うこと
を特徴とするコンフォーマルアレイアンテナアンテナの
指向性合成法。
3. The directivity synthesis method for a conformal array antenna according to claim 1, wherein the confirmation operation performed in the second procedure is performed as an electromagnetic field analysis in a phenomenon space, and the next generation in the third procedure is performed. bit
A directivity synthesis method for a conformal array antenna, wherein the column generation operation is performed by treating information of the array antenna as one individual in order to perform an optimization process in a gene space.
【請求項4】 コンフォーマルアレイアンテナを構成す
る各々のアンテナについて、 給電電圧および位相をランダムなbit列の情報として
生成する第1の手順と、 与えられたbit列の情報に示される給電電圧および位
相が予め定められた条件を満たすものであるかを確認す
る第2の手順と、 前記与えられたbit列を1個体とし、該個体の複数で
母集団を生成し、目的関数別に順位付けを行い、該順位
付けを基に遺伝的アルゴリズムにより次世代のbit列
を生成する第3の手順とを備え、 前記第1乃至第3の手順を連続的に行い、前記第2の手
順でbit列の情報に示される給電電圧および位相が予
め定められた条件を満たすことが確認されるまで、第3
の手順により生成された次世代のbit列を第2の手順
に与える手順とが格納された記録媒体。
4. A first procedure for generating a feed voltage and a phase as information of a random bit sequence for each antenna constituting a conformal array antenna, and a feed voltage and a phase indicated in information of a given bit sequence. A second procedure for checking whether the phase satisfies a predetermined condition; and setting the given bit sequence as one individual, generating a population with a plurality of the individuals, and ranking the objective functions. And a third procedure of generating a next-generation bit sequence by a genetic algorithm based on the ranking. The first to third procedures are continuously performed, and the bit sequence is performed in the second procedure. Until it is confirmed that the power supply voltage and the phase indicated by the information satisfy the predetermined condition.
And a procedure for giving a next-generation bit sequence generated in the second procedure to the second procedure.
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