遗传算法与FFT在稀疏阵列激励幅度优化中的应用

"该文档是一篇关于使用遗传算法(GA)和快速傅里叶变换(FFT)优化稀疏阵列激励幅度的研究论文。作者通过改进GA的编码方式和交叉策略，提高了算法在寻找最优激励幅度分布时的收敛性能。利用FFT，能够高效地计算适应度函数，降低稀疏阵列的最大相对旁瓣电平。文中给出了154个元素的非对称稀疏线阵的例子，优化后副瓣电平降低了1.36dB，证明了该方法的有效性。" 文章深入探讨了如何运用遗传算法和快速傅里叶变换(FFT)来确定稀疏阵列的激励幅度和相位，以实现最佳的辐射性能。稀疏阵列是一种节省材料和成本的天线设计，它通过非均匀地分布阵列元素来达到与全阵列相似或更好的性能。在这种情况下，阵列的元素并不对称地分布在阵列中心，而是从规则的半波长间隔中剔除部分元素，形成稀疏结构。 遗传算法是一种全局优化工具，模拟了自然选择和遗传的过程。在本文中，GA被用来寻找优化的激励幅度分布，以最小化最大相对旁瓣电平，这是衡量阵列旁瓣强度的一个关键指标。为了改进GA的收敛速度，作者采用了真值编码，并引入了一种中间重组的交叉方法。这种编码方式使得每个个体可以更直接地表示激励幅度的分布，从而加速了算法的优化过程。 快速傅里叶变换是信号处理中的核心工具，可以将时域信号转换到频域。在本文的背景下，由于阵列元素的间距是栅格间隔的整数倍，可以利用FFT来高效地计算阵列的远场响应，即适应度函数。通过这种方式，GA的计算效率得到显著提升，能够更快地找到满足优化目标的解决方案。 作者通过一个包含154个元素、孔径约为100倍波长的非对称稀疏线阵的例子，展示了所提出方法的有效性。经过优化，阵列的副瓣电平下降了1.36dB，这表明采用GA和FFT的这种方法可以显著改善稀疏阵列的旁瓣抑制，提高主瓣能量的集中度，对于雷达、通信和遥感等领域具有重要的应用价值。 关键词: 稀疏阵列、遗传算法、快速傅里叶变换、旁瓣电平。这篇论文的贡献在于提供了一种结合GA和FFT的优化策略，用于设计具有低旁瓣水平的非对称稀疏阵列，这对于现代无线通信和雷达系统的设计具有重要的理论和实践意义。