改进类电磁机制算法在阵列天线优化中的高效应用

"这篇论文探讨了改进类电磁机制算法在阵列天线综合中的应用，由庄飚、罗再磊、何学明和苗燕楠共同撰写。该研究主要针对原始类电磁机制算法在局部搜索阶段存在的效率低下问题，提出了一种新的改进算法，以提高对大规模、非线性阵列天线设计的优化效果。通过引入基于阵元状态切换的局部搜索策略，替代传统的随机线性搜索，改进后的算法能更快地找到最优解，并增强全局搜索性能。仿真结果显示，与线性规划、模拟退火算法及混合遗传算法相比，改进的类电磁机制算法在二维稀疏面阵的优化中表现出更优的性能。关键词包括类电磁机制算法、阵列天线、方向图综合、稀疏阵列和进化算法。" 在无线通信领域，阵列天线的设计和优化是至关重要的，因为它直接影响到信号传输的质量和覆盖范围。类电磁机制算法（Electromagnetism-like Mechanism Algorithm, EM algorithm）是一种基于物理过程的全局优化算法，灵感来源于电磁场的传播和相互作用。在原始的类电磁机制算法中，每个粒子（代表可能的解决方案）受到周围粒子的吸引力和排斥力的影响，进行动态更新，从而寻找全局最优解。然而，其局部搜索策略较为简单，可能导致算法收敛速度慢，尤其是在处理复杂问题时。 论文提出的改进算法通过引入阵元状态切换的局部搜索策略，增强了算法在解决大规模、非线性问题时的性能。在稀疏阵列天线综合问题中，阵元的状态切换允许算法更加灵活地探索解决方案空间，避免陷入局部最优，从而提高整体优化效率。稀疏阵列天线是一种节省材料、减少辐射干扰的天线布局方式，它在保持天线性能的同时减少了元素数量。 方向图综合是阵列天线设计的关键步骤，目标是得到具有特定辐射模式的天线。在这个过程中，阵元的位置和相位控制是决定因素。通过改进的类电磁机制算法，可以更有效地找到满足特定性能指标（如增益、旁瓣水平等）的阵列配置。 与传统的优化方法如线性规划、模拟退火算法和混合遗传算法相比，改进的类电磁机制算法在处理这类问题时展现出更高的效率和更好的解决方案。线性规划虽然在某些情况下是有效的，但对非线性问题的处理能力有限；模拟退火算法虽然有跳出局部最优的能力，但需要精心调整参数以防止过早冷却；混合遗传算法则结合了遗传算法和局部搜索，但在大型问题上的计算成本较高。因此，改进的类电磁机制算法为阵列天线综合提供了一个更具竞争力的选择。 这篇论文的研究对于提高无线通信系统的性能和设计效率具有实际意义，为类电磁机制算法的应用开辟了新的路径，同时也为其他领域的全局优化问题提供了有价值的参考。