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首页> 外文期刊>International journal of numerical modelling >Joint sidelobe suppression and nulls control of large-scale linear antenna array using particle swarm optimization with global search and population mutation
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Joint sidelobe suppression and nulls control of large-scale linear antenna array using particle swarm optimization with global search and population mutation

机译：使用全球搜索和群体突变的粒子群优化的大规模线性天线阵列的联合侧链抑制和无效控制

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Abstract Large‐scale antenna arrays (LSAAs) are used to achieve satisfactory performance in 5G communications and radar systems. However, sidelobe suppression and nulls control of LSAAs are high‐dimensional nonlinear optimization problems owing to the large number of antenna elements. In this study, we formulate an optimization problem for joint sidelobe suppression and nulls control of large‐scale linear antenna arrays and propose particle swarm optimization with global search and population mutation (PSOGP) to solve this problem. PSOGP introduces global search and population mutation operators into conventional particle swarm optimization to improve performance in terms of convergence rate and accuracy in large solution spaces. Simulation results demonstrate that compared with other methods, the proposed PSOGP has better overall performance in joint sidelobe suppression and nulls control.
机译：摘要大型天线阵列（LSAAS）用于实现5G通信和雷达系统的令人满意的性能。然而，由于大量的天线元件，LSAAS的侧链抑制和无效控制是高维度非线性优化问题。在这项研究中，我们制定了针对联合侧链抑制的优化问题和大规模线性天线阵列的NULLS控制，并提出了与全球搜索和群体突变（PSOGP）的粒子群优化来解决这个问题。 PSOGP将全球搜索和群体突变运营商推出传统的粒子群优化，以提高大型解决方案空间的收敛速度和准确性方面的性能。仿真结果表明，与其他方法相比，所提出的PSOGP在联合侧孔抑制和无效控制中具有更好的整体性能。

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