[发明专利]基于粒子群优化算法的多波束卫星阵列天线方向图综合方法

权利要求书

1.基于粒子群优化算法的多波束卫星阵列天线方向图综合方法，其特征在于：所述多波束卫星阵列天线方向图综合方法包括以下步骤：

步骤1、针对N个阵元的直线排布相控阵天线，将阵元幅值向量w和相位值向量p进行初始化；

步骤2、计算种群中每个粒子幅度和相位的位置和速度；

步骤3、计算种群中每个粒子的适应度值s以及迭代误差e；将第i次计算得到迭代误差e与第i-1次计算得到迭代误差e进行比较，取迭代误差e值小的粒子所对应的阵元幅值向量w和相位值向量p作为该粒子的个体最优值；适应度s的初始值为0，所述适应度s为实际方向图与目标方向图的差值的平方；所述迭代误差e为实际方向图与目标方向图主瓣的抽样点的差值平方和加上两个副瓣电平的最大值的绝对值；

s＝(f_i-f_target)²

其中f_i为实际方向图的抽样点值，u为主瓣的抽样点个数以及两个副瓣最大值抽样点个数的和，f_target为目标方向图的抽样点值；g₁为每次更新时左侧副瓣的最大电平值，g₀为所需综合的副瓣电平值，g₂为每次更新时右侧副瓣的最大电平值；

步骤4、比较步骤3 中得到的种群中每个粒子的迭代误差e，取迭代误差e值最小的粒子所对应的阵元幅值向量w和相位值向量p作为该粒子的局部最优值；根据局部最优值得到实际方向图；

步骤5、根据以下公式更新粒子幅度和相位的位置、速度；

式中ω为惯性权重因子；c₁，c₂为学习因子，k为迭代次数，V_k^p为第k次迭代时粒子相位的速度，为第k次迭代时粒子相位的位置，为第k次迭代时粒子相位的个体最优值，为第k次迭代时粒子相位的局部最优值；V_k^a为第k次迭代时粒子幅度的速度，为第k次迭代时粒子幅度的位置，为粒子幅度的个体最优值，为粒子幅度的局部最优值；

步骤6、计算群体适应度标准差α；

其中f_avg为群体目前的平均适应度值；m为实际方向图的抽样点个数，α越小粒子群趋于收敛，α越大粒子群处于发散状态；

步骤7、将步骤6得到的群体适应度标准差α小于阈值的粒子的迭代误差e与目标方向图的抽样值和r进行比对，若e/r超过10％，则将这些满足α小于阈值，e/r超过10％的粒子取出进行变异操作并执行步骤8，否则执行步骤9；

步骤8、对步骤7中需要进行变异的粒子数目中的50％的粒子根据以下公式进行变异；并返回执行步骤3；

为变异后的粒子幅度值，为变异前的粒子幅度值，为变异后的粒子相位值，为变异前的粒子相位值，η是满足高斯(0，1)分布的随机变量；

步骤9、迭代终止条件为是否达到全局收敛或达到最大迭代次数T；若符合迭代终止条件输出最终的阵元幅值向量w和相位值向量p并绘制实际方向图，否则迭代执行步骤3。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的多波束卫星阵列天线方向图综合方法，其特征在于：所述步骤1 中初始化为设置阵元幅值向量w的值为[0,1]中的任意值，相位值向量p的值为[0,360]中的任意值。

3.根据权利要求2所述的基于粒子群优化算法的多波束卫星阵列天线方向图综合方法，其特征在于：所述步骤2 中计算种群中每个粒子幅度和相位的位置和速度的具体过程为：

V₀^a＝rand(y,T)-0.5*ones(y,T)

V₀^p＝360*(rand(y,T)-0.5*ones(y,T))

其中y为粒子群数，T为最大迭代的次数，N为天线阵元数；其中代表粒子幅度的位置初始值，V₀^a代表粒子幅度的速度初始值；代表粒子相位的位置初始值，V₀^p代表粒子相位的速度初始值，rand为随机数生成函数，ones为数列生成函数。