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摘要：针对有阵列孔径以及阵元间隔约束的均匀激励稀布同心圆环阵列综合问题，提出了一种改进的差分进化算法，首先，构造了圆环数量的映射函数，解决了圆环数量不同的个体同时参与优化迭代的问题；其次，结合差分进化算法和和声搜索算法，引入随机噪声以提升种群的多样性，建立了动态变化的种群保留概率和变异概率模型，提高了优化算法的全局搜索能力；最后，进行了仿真实验，实验结果证明了算法的有效性。

关键词：阵列天线,同心圆环阵列,旁瓣电平,约束优化

0引言

同心圆环阵列因其良好的几何对称特性以及全方位角扫描能力，受到越来越多研究者的关注。为了在一定的约束条件下降低天线的峰值旁瓣电平以及阵元数量，获得更好的天线性能，各国学者进行了大量的探索，提出了一系列的方法。从阵列结构看，这些方法可以分为两类，第一类是稀疏的方法，即以均匀排布（通常阵元间隔为０．５λ）的阵列为基础，根据优化结果选择一部分阵元不予激励；第二类是稀布的方法，在满足约束条件的前提下，阵元被随机地放置在天线平面上。稀布阵列的阵元位置相较于稀疏阵有更大的自由度，因此有着更加广阔的应用前景，但同时由于该问题的高度非线性，其优化难度也更大HGA）应用到同心圆环阵列综合中，以圆环半径以及各圆环上的阵元数量作为优化对象，对同心圆环阵列进行了综合，取得了较好的效果。文献提出了一种修正的实数编码遗传算法，将圆环的半径作为优化对象，约束同一圆环上的阵元间隔，最后对所有阵元进行联合优化，降低了优化的计算量和模型的复杂性。文献提出了一种改进的整数编码遗传算法，提升了遗传算法的计算效率并能避免算法过早收敛。此外，还有差分进化算法，以及粒子群优化算法等进化算法也被应用到天线阵列综合中。文献利用凸优化对同心圆环阵列进行优化求解，能够大大节省运算时间，但这些方法需要设定参考方向图，而如何确定合适的参考方向图，本身就是一个较为复杂的问题。