平面阵列方向图优化的改进PSO算法

来源：电子与信息学报杂志2017年第10期北京时间：

作者：仇永斌, 黄显林, 张树春, 姜巍

单位：2.(空军哈尔滨飞行学院飞行仿真技术研究所 哈尔滨 150001) ②(哈尔滨工业大学导航制导与控制理论中心 哈尔滨 150001)

摘要：粒子群优化算法(PSO)是合成天线阵列预期方向图的有效手段。但对于某些大型平面阵列方向图复杂的非线性优化问题，该算法收敛速度慢且最优粒子易陷入局部最优解，因而使得算法失效。针对这一问题，该文提出一种改进PSO算法来提高传统PSO算法的收敛特性。该算法在初始化最优粒子时采用解析初值而不是随机初值。对于给定的预期方向图，通过矩阵运算解析对应该方向图的阵元权系数。之后将这些权系数指定为任意一个粒子的解析初值，而种群的其他粒子仍然赋随机初值，之后再衔接标准PSO算法的寻优迭代过程。这种初始化方法使得种群粒子在寻优搜索过程开始之前，即可得到最优粒子初值的有效估计。仿真结果表明，相对于全部粒子赋随机初值的标准算法而言，这种改进算法收敛速度更快，适应度值收敛得更深，因而有效提高了算法的收敛特性，从而能够得到满足预期方向图指标要求的优化结果。

关键词：有源相控阵, 平面阵列, 副瓣干扰, 方向图优化, 粒子群优化算法

基金资助：国家自然科学基金(61273095)