[发明专利]一种基于混合遗传算法的线性阵列子阵划分方法

权利要求书

1.一种基于混合遗传算法的线性阵列子阵划分方法，其特征在于，包括下列步骤：

生成子阵划分种群步骤：

基于种群的个体数N和线性阵列的子阵划分数K对种群表示矩阵X进行初始化；

其中，矩阵X为N×K-1维矩阵，且矩阵X的元素X_nk用于表示在种群中第n个个体第k个子阵的阵元数，k＝1,2,…,K-1，n＝1,2,…,N；且任一元素的取值范围为[1,M]，M表示线性阵列包括的阵元数；

元素X_nk的取值范围为：[1,R]，其中，R为整数，且M/K≤R≤M，并且最后一个子阵的阵元数目等于总的阵元数减去前K-1个子阵的阵元数；

若第n个个体的前u个子阵阵元数目大于等于M，则将第u个子阵的阵元数目设置为且

计算最优子阵权值和个体适应度步骤：

根据优化模型的求解结果，得到每个个体的最优子阵权值，并将峰值旁瓣作为个体的适应度值；

其中，f_sub()表示子阵的方向图，θ_max表示主瓣方向，θ表示信号入射角，S表示旁瓣区域，UB表示旁瓣上界，子阵级权值向量W_sub＝[w_sub1,w_sub2,…,w_subK]^T，w_subk表示第k个子阵的权值；

种群更新步骤：

基于指定的编码长度L对矩阵X的元素X_nk进行二进制编码，得到二进制编码的种群Y；

并对种群Y进行种群更新处理，基于更新后的种群Y得到更新后的矩阵X；

对更新的种群中的前u个子阵阵元数目大于或等于M的个体执行生成子阵划分种群步骤，并计算更新后的种群的每个个体的适应度值；

确定线性阵列的子阵划分方案步骤：

记录当前种群中的最低旁瓣对应的最优子阵权值和个体，并判断当前迭代次数是否达到预置的迭代次数上限，若否，则迭代次数加1，并继续执行种群更新步骤；若是，则比较所有种群中的最低旁瓣，将最优的最低旁瓣所对应的个体的最优子阵权值作为线性阵列的最终子阵划方案。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在计算最优子阵权值和个体适应度步骤中，还包括：

基于矩阵X确定种群中的每个个体的矩阵T，其中矩阵T是K×M维矩阵，且元素T_km的取值为：若第m个阵元属于第k个子阵，则T_km为1；否则T_km为0；

将子阵级的方向图表示为其中F_sub＝[f_sub(θ₁),f_sub(θ₂),…,f_sub(θ_J)]^T是子阵级方向图在各个方向上的采样值向量，J表示方向数，矩阵A_sub＝TA，A表示线性阵列的阵列因子矩阵。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，编码长度表示向上取整。