【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
【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
TT_Matlab
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，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
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 length
N
=
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]);
figure
t
=
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.