改进GA与DE结合优化圆阵稀布：降低旁瓣电平与增强效率

本文主要探讨了"基于改进GA和改进DE结合的圆阵稀布方法"这一主题，由作者包子阳在电子科技大学电子工程学院发表。圆形阵列因其方向性好、灵活性强等特点，在现代通信和雷达系统中得到了广泛应用。然而，圆阵的一个主要问题是其方向图中的主瓣旁瓣电平相对较高，这可能对信号接收造成干扰。 针对这一问题，研究者提出了一种创新的解决方案，即通过改进的遗传算法（GA）和改进的差分进化算法（DE）的结合来优化稀布排列。在该方法中，将天线单元的角度差作为染色体的基因，通过调整阵列孔径、单元个数以及最小间隔，来实现稀疏布局的优化。这种策略有助于缩小搜索空间，提高搜索效率，从而显著地加快收敛速度，降低圆阵的旁瓣电平。 作者指出，与传统的线阵和平面阵列相比，圆阵具有更宽的覆盖范围（360度），能更好地控制波束方向，且波束形状和增益保持稳定，互耦效应较小。然而，传统的圆阵设计存在旁瓣电平高的缺点。有向阵元的方法虽然能降低旁瓣，但会牺牲部分增益。而稀布阵列单元的运用，能够在保持方向性的同时，有效减轻这个问题。 本文的研究成果对于提升圆阵阵列的整体性能，特别是在复杂应用场景中，如相控阵雷达和无线通信系统，具有重要的实践价值。通过遗传算法和差分进化的协同作用，研究人员能够找到更高效的阵列布局，进一步推动了圆形阵列技术的发展和应用。