【阵列优化】基于灰狼算法GWO优化线性天线阵列附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

线性天线阵列（Linear Antenna Array, LAA）作为雷达、通信、导航等系统的核心辐射单元，其波束成形性能直接决定系统的信号覆盖、抗干扰能力与目标探测精度。理想的线性天线阵列波束需满足 “主瓣窄（高方向分辨率）、旁瓣低（抑制杂波与干扰）、增益高（提升信号强度）” 三大核心指标。然而，传统线性天线阵列（如均匀间距、等幅激励阵列）存在旁瓣电平较高（通常≥-23dB）、主瓣宽度与旁瓣抑制难以兼顾的问题 —— 例如，均匀线阵的第一旁瓣电平约为 - 13.2dB，在雷达探测场景中易受杂波干扰，导致目标误检或漏检。

阵列优化的核心是通过调整 “阵元间距” 与 “激励幅度 / 相位”，优化波束方向图特性。传统优化方法（如泰勒加权、切比雪夫加权）虽能降低旁瓣，但需牺牲主瓣宽度或增益，且仅适用于特定阵列规模；智能优化算法（如粒子群算法 PSO、遗传算法 GA）虽能实现多目标优化，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷。

灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）作为一种模拟灰狼群体狩猎行为的新型智能优化算法，具有 “全局寻优能力强、参数设置少、收敛速度快” 的优势 —— 通过模拟灰狼的 “首领（α 狼）- 副首领（β 狼）- 普通成员（δ 狼）- 追随者（ω 狼）” 层级结构与围捕、追捕猎物的行为，可高效搜索阵列优化的最优解。本文将 GWO 算法应用于线性天线阵列优化，重点解决 “旁瓣电平抑制” 与 “主瓣宽度控制” 的多目标优化问题，为高性能线性天线阵列设计提供高效技术方案。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)

Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries

if Boundary_no==1

    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;

end

🔗 参考文献

[1] 陶奎,王斌,田雪,等.基于改进型灰狼优化算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合[J].电波科学学报, 2024, 39(3):492-501.

[2] 张孟健,龙道银,杨小柳,等.基于非线性控制参数组合策略的灰狼优化算法[J].计算机应用与软件, 2021.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2021.05.041.

[3] 陈港,马帅,韦焕泽,等.利用改进灰狼算法优化二维综合孔径天线阵列[J].运筹与模糊学, 2023, 13(6):7227-7239.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码