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基于蜘蛛蜂优化算法的直线阵列方向图综合OA

Linear array pattern synthesis based on spider wasp optimizer

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针对传统阵列天线方向图综合方法在处理多约束优化问题时存在收敛速度慢、计算复杂度高,且副瓣抑制和零陷形成能力有限等弊端,文中首次将蜘蛛蜂优化(SWO)算法应用于阵列天线方向图综合问题,设计了两种优化策略;第一种是以最小化副瓣电平为目标的单目标优化技术,分别对激励幅度、阵元位置以及两者联合优化;第二种是基于加权目标函数以实现低副瓣电平和深零陷为目标的多目标优化策略,同步优化激励幅度和阵元位置参数.数值仿真验证了蜘蛛蜂优化算法在解决方向图综合问题时具有快速收敛特性和更优的方向图性能,为方向图综合提供了新的技术途径.

Traditional array antenna pattern synthesis methods suffer from slow convergence speed,high computational complexity,and limited capabilities in sidelobe suppression and null formation when dealing with multi-constraint optimization problems.In view of this,the spider wasp optimizer(SWO)is firstly applied to array antenna pattern synthesis problems and two optimization strategies are designed.The one is a single-objective optimization technique aimed at minimizing sidelobe levels,which separately optimizes excitation amplitudes and element positions,as well as their joint optimization.The other is a multi-objective optimization strategy based on weighted objective functions,which aims at achieving low sidelobe levels and deep nulls,and synchronously optimizes excitation amplitude and element position parameters.Numerical simulations verify that the SWO demonstrates fast convergence characteristics and superior pattern performance in solving pattern synthesis problems,providing a new technical approach for pattern synthesis.

贾淑惠;范旭慧;王安义;李旭虹;崔灿

西安科技大学,陕西 西安 710000西安科技大学,陕西 西安 710000西安科技大学,陕西 西安 710000西安科技大学,陕西 西安 710000西安科技大学,陕西 西安 710000

信息技术与安全科学

蜘蛛蜂优化算法方向图综合低副瓣深零陷多目标优化联合优化

SWOpattern synthesislow sidelobedeep nullmulti-objective optimizationjoint optimization

《现代电子技术》 2026 (17)

8-12,5

国家自然科学基金项目(62471384)国家自然科学基金项目(62301414)国家自然科学基金项目(62301415)

10.16652/j.issn.1004-373X.2026.17.002

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