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Improved dandelion optimizer for sparse array antenna beam pattern synthesis
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DOI：10.1017/S1759078725102390.png)
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摘要
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现有智能优化算法在阵列天线综合中面临早熟收敛的挑战，导致解精度低且易陷入局部最优。本文将一种基于Logistic混沌和螺旋飞行机制的蒲公英优化算法（LSDO）应用于带约束的稀疏天线阵列综合。为优化阵列单元位置并降低旁瓣电平，采用Logistic混沌映射进行种群初始化，生成多样且均匀分布的初始种群。此外，蒲公英优化算法（DO）利用螺旋飞行策略增强局部开发能力，并摆脱旁瓣电平的局部最优。在算法性能方面，数值实验结果表明LSDO算法具有良好的稳定性和鲁棒性。对于平面稀疏阵列的优化，LSDO算法显著优于传统优化方法，与DO、PSO和IWO相比，分别实现了15.5%、9%和14.56%的峰值旁瓣电平（PSLL）降低。这些结果验证了所提算法的有效性和优越性。
Keyword:
dandelion optimizer
logistic chaotic map
peak sidelobe level
sparse array
spiral flight
期刊
I
IF:
1.3
论文数:
109
被引数:
1.4K
机构
暂无机构信息
引用论文
Advanced Fruit Fly Optimization Algorithm and Its Application to Irregular Subarray Phased Array Antenna Synthesis.png)
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