[发明专利]基于遗传算法的智能天线复合波束形成方法

摘要

基于遗传算法的智能天线复合波束形成方法，它涉及的是移动通信天线技术领域。它解决了现有基于遗传算法的阵列波束形成方法，存在适应度函数式过于复杂，及对适应度函数中优化参数权值的选择非常敏感的问题。它的算法步骤为：第一步：计算出每个信号源的波达角；第二步：根据自适应阵元分配原则，把阵元划分成增强期望子阵列和抵消干扰子阵列；第三步：将增强期望子阵列的阵元和抵消干扰子阵列的阵元分别由各自的优化遗传算法形成各自波束赋形；而得到优化权值；第四步：对增强期望子阵列和抵消干扰子阵列两部分权卷积复合得到最终复合权；第五步：计算得到优化的复合波束图。本发明能降低其参数权值选择的复杂度，能容易找出一组最优参数权值。

主权项

1、基于遗传算法的智能天线复合波束形成方法，其特征在于它的复合算法步骤为：第一步骤：计算出每个信号源的波达角；第二步骤：根据自适应阵元分配原则，把现有阵元划分成增强期望子阵列和抵消干扰子阵列两部分；两部分的阵元个数分别为：m1，m2；且适应度函数分别为：$\begin{array}{c}{\mathrm{fitness}}_2={\kappa }_2·\mathrm{abs}({\mathrm{SLL}}_0-{\mathrm{SLL}}_{\mathrm{des}})+{\kappa }_3·\frac{{|\theta }_{\mathrm{BWFN}}-{\theta }_{\mathrm{BWFN}\_\mathrm{des}}|}{180}\\ {\mathrm{fitness}}_1={\kappa }_1·\frac{{|\theta }_0-{\theta }_{\mathrm{des}}|}{180}+{\kappa }_4\mathrm{\Sigma abs}(\mathrm{NUL}{L}_{{\theta }_i}-{\mathrm{NULL}}_{\mathrm{des}\_{\theta }_i});\end{array},$ 上述公式中θ0为计算波达角，θdes为期望信号的波达角；SLL0为计算最大相对旁瓣电平，SLLdes为设计最大相对旁瓣电平；NULLθi为干扰方向θi的计算零陷值，NULLdes_θi为干扰方向θi的期望零陷值；BWFN，θBWFN_des分别为计算3dB波束宽度和设计3dB波束宽度；κ1κ2κ3κ4为权值系数，作用是调整每个参数变化对于目标函数的贡献；第三步骤：将增强期望子阵列的阵元和抵消干扰子阵列的阵元分别由各自的优化遗传算法形成各自的波束赋形；从而得到两个子阵列的优化权值向量，且权值向量分别为w1，w2；第四步骤：对增强期望子阵列和抵消干扰子阵列两部分权卷积复合得到最终复合权，即w＝w1*w2；其中复合权向量的维数为：m1+m2-1；第五步骤：根据公式：$f\left(\theta \right)=\underset{i=1}{\overset{m1+m2-1}{\Sigma }}{w}_i{e}^{-\mathrm{j\beta i\Delta }x\sin \theta },$ 得阵列复合波束图；其中，wi为复合权向量中的第i个元素；β为相位传播因子，β＝2π/λ，λ代表波长，Δx代表阵元距离差，θ为波达角。