【雷达】基于粒子群算法优化综合微带天线阵列方向图附matlab代码

​1 简介

粒子群优化算法(PSO)是一种基于群智能的随机优化算法,其理论简单,参数少,易于实现,可用于解决大量非线性,不可微和多峰值的复杂问题.本文介绍了粒子群算法的基本原理和基本流程,研究了如何将这种方法应用于阵列天线的方向图综合上,给出了PSO算法在阵列天线方向图综合的应用实例,结果表明粒子群算法在阵列天线方向图综合上有很好的应用前景.

2 部分代码

%----------------主程序——------------clc;clear all;close all;eps;c=3e8;                     % 光速fc=35e9;                   % 工作频率（hz）numda=c/fc;                % 波长 wave lengthN=4;                      % 阵列数d=0.00554;               % 阵元间距L=N*d;                     % 天线长k=(2*pi)/numda;            % 波数fs=10;                      % 采样频率----------迭代完毕------------------------f_best_array=present_array(Ns,d,theta,p_a_g(:,NN+1)');plot(theta,f_best_array);grid on;ylim([-90 0]);figuret=1:N;amplitude=amplitude_curve(p_a_g(:,NN+1))plot(t,amplitude,'r*');xlim([1 4]);ylim([0.1 1.1]);grid on​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]石永昌, 胡明春, 李建新. 基于粒子群优化算法的阵列天线方向图综合[J]. 微波学报, 2010(S2):143-145.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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