基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法

陈罡; 霍达; 何志球; 龚晚林; 徐朝辉

doi:10.13873/J.1000-9787(2021)07-0028-04

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基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法
- Cross antenna array optimization method based on immune PSO algorithm
- 传感器与微系统 2021年第7期页码：28-31
- 作者机构：
  
  武汉大学电子信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(41474132)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2021)07-0028-04
  中图分类号： TP18;TN820
- 纸质出版：2021
- 稿件说明：
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陈罡, 霍达, 何志球, 等. 基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法[J]. 传感器与微系统, 2021,(7):28-31.

CHEN Gang, HUO Da, HE Zhiqiu, et al. Cross antenna array optimization method based on immune PSO algorithm[J]. 2021, (7): 28-31.
陈罡, 霍达, 何志球, 等. 基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法[J]. 传感器与微系统, 2021,(7):28-31. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2021)07-0028-04.

CHEN Gang, HUO Da, HE Zhiqiu, et al. Cross antenna array optimization method based on immune PSO algorithm[J]. 2021, (7): 28-31. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2021)07-0028-04.

摘要

针对平面多臂交叉天线阵列

提出了一种获得低最大副瓣高度(MSLL)、窄半功率波束宽度(HPBW)和较少阵元数量的阵列稀布优化方法。并提出了一种基于旋转对称特性的交叉阵列优化模型

应用粒子群优化(PSO)算法对阵列进行优化

引入改进的免疫过程提高个体多样性

从而达到更好的全局搜索效果。仿真结果表明:相比于粒子群算法

改进的免疫粒子群算法优化后的阵列具有较窄HPBW

较低MSLL

较少的阵元数量。

Abstract

An optimization method of planar cross antenna array with low maximum side lobe level（MSLL）

narrow half power beam width（HPBW）and less array elements is proposed. In this method

the mathematical expression of cross array is discussed.Particle swarm optimization（PSO）algorithm is used to optimize the array

immune algorithm is used to improve the individual diversity of the population

so as to achieve better optimization results. this paper introduce a simple and quickly approach to obtain narrow HPBW planar antenna array with few elements and low MSLL.

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