基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法.pdf

：“基于免疫粒子群算法的交叉天线阵列优化方法” ：本文探讨了一种利用免疫粒子群优化算法来优化交叉天线阵列的方法，旨在降低最大旁瓣高度（MSLL），减小半功率波束宽度（HPBW）并减少阵元数量，以实现更高效且成本更低的天线设计。 ：算法、粒子群、数据结构、参考文献、专业指导 【正文】： 在无线通信领域，天线阵列的设计是至关重要的，因为它直接影响到系统的性能和效率。传统的单支天线可能无法满足多样化的需求，而通过天线阵列可以实现更复杂的辐射特性。然而，过多的天线元素会增加成本和复杂性。因此，寻求一种能够在保持良好辐射性能的同时减少阵元数量的方法是研究的重点。 本文提出的优化方法基于交叉天线阵列，这种阵列形式具有独特的旋转对称性，适合采用优化算法进行设计。粒子群优化（PSO）算法是一种启发式搜索算法，模拟了鸟群寻找食物的行为，通过群体中的个体间的相互学习和竞争来寻找全局最优解。在此基础上，作者引入了免疫算法，这是一种受到生物免疫系统启发的优化方法，能够提高群体的多样性，从而增强全局搜索能力。 免疫粒子群优化算法（Immune Particle Swarm Optimization, IPSO）结合了PSO的全局寻优能力和免疫算法的个体多样性保持机制。在优化过程中，IPS0首先利用PSO算法对天线阵列的布局进行初步优化，然后通过免疫算法的克隆选择、变异和免疫记忆等机制，进一步改善个体的多样性，避免早熟收敛，提升优化效果。 通过仿真对比，改进后的免疫粒子群算法在降低MSLL、减小HPBW以及减少阵元数量方面表现优于纯粒子群优化算法。这意味着IPS0能够找到更优的天线阵列配置，同时保持较低的成本和更窄的波束宽度，这对于无线通信系统的定向传输和干扰抑制具有重要意义。 该研究为天线阵列设计提供了一个创新的优化工具，结合了两种强大的优化算法，为解决实际工程中的天线阵列优化问题提供了新的思路。这种方法不仅适用于平面多臂交叉天线阵列，还可能推广到其他类型的天线阵列优化问题中，对于未来无线通信系统的设计和优化具有广泛的理论和实践价值。