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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种基于改进型遗传算法的多目标优化阵列方向图综合方法，属于天线阵列方向图综合领域。本发明对遗传算法进行改进优化，为了避免局部收敛，防止近亲结合，引入海明距离进行近亲判别；为了提升收敛速度，保证父体中的优良模式可以遗传到下一代，根据适应度自适应决定交叉算子的大小。本发明考虑了阵元间互耦效应，结合有源单元方向图，构建精确的天线阵列模型，针对不同的目标阵列方向图设定不同的适应度函数参数，使用改进型遗传算法进行天线阵列方向图多目标快速优化，最终实现波束展宽、低副瓣、波束零陷和相控阵扫描等阵列综合，并通过全波电磁仿真软件进行验证。

主权项：1.一种基于改进型遗传算法的多目标优化阵列方向图综合方法，其特征在于，包括以下步骤：1设置进化代数计数器g＝0，设置最大进化代数G，随机生成NP个个体作为初始群体P0；2依照系统指标要求，在全波电磁仿真软件中构建天线模型，进行全波电磁仿真，并导出所有天线单元的有源单元方向图；3根据目标阵列方向图的指标要求，确定遗传算法的适应度函数；4基于群体的幅相加权集和有源单元方向图，计算天线阵列的远场方向图；按照步骤3中的适应度函数，计算群体Pg中各个个体生成的天线阵列远场方向图的适应度fi；5将选择算子作用于群体，根据个体的适应度，按照“轮盘赌”的规则，选择一些优良个体遗传到下一代群体，若某个个体i的适应度为fi，则它被选取的概率为： 6将交叉算子作用于群体，对选中的成对个体，以概率Pc交换它们之间的部分染色体，产生新的个体；7将变异算子作用于群体，对选中的个体，以概率Pm改变某一个或一些基因值为其他的等位基因；群体Pg经过选择、交叉和变异运算之后得到下一代群体Pg+1；8终止条件判断：若g≤G，则g＝g+1，转到步骤4；若g＞G，则将此进化过程中得到的具有最大适应度的个体作为最优解输出，终止计算；通过迭代一定次数在全局范围内搜索最优的幅相加权值；9根据最优幅相加权值生成最终的天线阵列综合方向图，验证是否满足系统指标，若不满足指标要求则返回步骤3，重新修改适应度函数的参数；步骤1中还包括：根据阵元数量确定染色体长度；并且考虑阵列天线幅相加权的量化误差，根据移相器和衰减器的位数确定一个基因长度，将天线阵列的幅度和相位加权值作为一个基因进行格雷码编码；步骤3中的适应度函数为式2，以计算某个个体i的适应度fi：fi＝1∑w1[max|rEq|-|rEminq|,0]2+w2[max|rEmaxq|-|rEq|,0]22其中，根据目标阵列方向图的指标要求设置最小值rEmin以限制带内抖动；设置最大值rEmax以限制副瓣电平；w1、w2为根据不同的应用需求确定的主瓣区域和副瓣区域的权值；适应度函数值越大，远场方向图越接近指标要求；步骤6中，设置最小海明距离Rou进行“近亲”判别；判断两个交叉个体相同阵元位置的幅相加权值间的平均海明距离，若小于最小海明距离Rou，则在步骤6中将个体与新随机生成的个体进行基于概率Pc的相互交叉操作；若大于最小海明距离Rou，则在步骤6中将两个交叉个体直接进行基于概率Pc的相互交叉操作；步骤6中，根据由适应度函数获得的适应度，自适应地决定概率Pc的大小： 其中，设置自适应交叉率最大值Pc1，设置自适应交叉率最小值Pc2，fmax为两个交叉个体适应度的最大值，fave为两个交叉个体适应度的平均值。

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