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基于改进的粒子群算法实现阶梯幅度量化相控阵天线的低副瓣 被引量:3
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作者 徐锋明 孟令琴 谢亚楠 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期361-366,共6页
从统计意义上逼近传统的连续加权分布,利用无约束优化方法求出一组最优量化台阶.在此基础上,提出处理加权宽度的改进约束整数粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,实现阶梯幅度量化加权.设计了处理量化幅度权值的Powell-PS... 从统计意义上逼近传统的连续加权分布,利用无约束优化方法求出一组最优量化台阶.在此基础上,提出处理加权宽度的改进约束整数粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,实现阶梯幅度量化加权.设计了处理量化幅度权值的Powell-PSO混合算法,进一步降低峰值副瓣电平.首次设计星载降水测量雷达(precipitation radar,PR)相控阵天线的低副瓣,改进的PSO算法在寻优能力、算法鲁棒性方面都得到了增强. 展开更多
关键词 低副瓣 阶梯量化幅度 粒子群优化算法 星载降水测量雷达 相控阵天线
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