基于自适应猫群算法的多目标波束赋形

林峰; 郑贾维; 邵羽; 张长虹

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基于自适应猫群算法的多目标波束赋形

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针对大规模阵列天线波束赋形中智能优化算法精度不高、收敛速度不快等问题,提出一种自适应猫群算法。在猫群算法的基础上,使其基本参数根据迭代次数及适应度函数值自适应改变,并在搜寻模式中加入赌轮盘和精英选择相结合的策略,以增加种群多样性。多种智能优化算法的性能仿真对比分析表明,自适应猫群算法具有快速收敛、全局寻优的能力。将该算法应用到2×8阵列天线多目标波束赋形中仿真,结果表明自适应猫群算法能够有效提高阵列天线多目标波束赋形的效率和精度。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2022年第2期|277-283|共7页
作者
林峰; 郑贾维; 邵羽; 张长虹;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院;

重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
自适应猫群算法; 精度; 多目标波束赋形; 联合仿真;

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