Síntesis de patrones de array utilizando un algoritmo híbrido de evolución diferencial y analítica
Autores: Li, Rui; Xu, Le; Chen, Xiaoqun; Yang, Yong; Yang, Xiaoning; Wang, Jianxiao; Cai, Yuanming; Wei, Feng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Síntesis de patrones de array utilizando un algoritmo híbrido de evolución diferencial y analítica
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Propuesto
Conjunto de antenas
Síntesis
Evolución diferencial
Método de mínimos cuadrados totales de peso
Resultados de simulación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, se propone un método híbrido de evolución diferencial y mínimos cuadrados totales de peso (HDE-WTLSM) para la síntesis de patrones de antena en matrices de antenas. Se introduce una matriz de peso diagonal variable en el método de mínimos cuadrados totales. Luego, la matriz de peso se optimiza mediante el algoritmo de evolución diferencial (DE) para controlar las diferencias entre el nivel deseado y el nivel obtenido en diferentes direcciones. Este algoritmo combina las ventajas del algoritmo evolutivo y el algoritmo numérico, por lo que tiene un rango de aplicación más amplio y una velocidad de convergencia más rápida. Para comparar HDE-WTLSM con el algoritmo DE y algoritmos numéricos típicos, estos métodos se aplican a una matriz de antena lineal y una matriz cónica truncada conformal. Utilizando nuestro método, se obtienen niveles laterales más bajos y nulos más profundos. Los resultados de la simulación verifican la validez y eficiencia de HDE-WTLSM.
Descripción
En este documento, se propone un método híbrido de evolución diferencial y mínimos cuadrados totales de peso (HDE-WTLSM) para la síntesis de patrones de antena en matrices de antenas. Se introduce una matriz de peso diagonal variable en el método de mínimos cuadrados totales. Luego, la matriz de peso se optimiza mediante el algoritmo de evolución diferencial (DE) para controlar las diferencias entre el nivel deseado y el nivel obtenido en diferentes direcciones. Este algoritmo combina las ventajas del algoritmo evolutivo y el algoritmo numérico, por lo que tiene un rango de aplicación más amplio y una velocidad de convergencia más rápida. Para comparar HDE-WTLSM con el algoritmo DE y algoritmos numéricos típicos, estos métodos se aplican a una matriz de antena lineal y una matriz cónica truncada conformal. Utilizando nuestro método, se obtienen niveles laterales más bajos y nulos más profundos. Los resultados de la simulación verifican la validez y eficiencia de HDE-WTLSM.