本發(fā)明屬于陣饋反射面天線領域，特別涉及反射面天線饋源陣饋電功率方案的優(yōu)化，具體涉及用于提升陣饋反射面天線eirp效率的二進制入侵雜草算法。

背景技術：

1、反射面天線憑借其高增益和高效率的優(yōu)勢，被廣泛地應用于衛(wèi)星通信、空間雷達等領域中。為了實現(xiàn)波束掃描，相控陣天線會作為反射面天線的饋源。在陣饋反射面天線筆狀掃描波束的綜合方法中，共軛場匹配法是最常用的一種。雖然它可以綜合得到最高的效率，但由于焦區(qū)場的聚焦特性，這種方法只能得到強錐削的饋電功率分布。這將導致功率放大器工作在低效率狀態(tài)，在系統(tǒng)功耗一定的情況下導致eirp的下降，即eirp效率降低。在發(fā)射天線系統(tǒng)中，eirp效率比天線效率更為重要，因為eirp代表了給定信噪比要求下的最大通信或者監(jiān)測距離。因此，有必要調(diào)整饋源陣的饋電功率分布，以提高功率放大器的效率，同時盡量減少效率的犧牲，從而取得更高的eirp效率。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術中，筆狀波束綜合方法設計的陣饋反射面天線eirp效率低的問題，本發(fā)明提出了一種提升陣饋反射面天線eirp效率的方法。

2、本發(fā)明采用的技術方案如下：

3、一種提升陣饋反射面天線eirp效率的方法，包括以下步驟：

4、s1.隨機初始化二進制雜草種群；

5、在搜索空間內(nèi)隨機生成pini株雜草，形成初始化種群；其中，pini為初始種群規(guī)模，一株雜草代表一套饋源陣饋電功率方案，饋源陣饋電功率方案中各陣元的饋電功率僅包含0和1功率值，分別表示功率放大器關閉與開啟，且開啟的功率放大器工作在最高效率狀態(tài)。

6、s2.雜草適應度評價；

7、計算當前雜草種群中每一株雜草的適應度值：

8、fitness＝ηa×ηpa

9、其中，適應度值fitness表示當前雜草所代表的饋電功率方案對應的陣饋反射面天線的eirp效率；

10、ηa表示當前雜草所代表的饋電功率方案對應的陣饋反射面天線效率，其計算方式為：

11、

12、其中，g為當前雜草所代表的饋電功率方案對應的陣饋反射面天線的增益，d為根據(jù)反射面口徑尺寸計算得到的方向性系數(shù)；

13、ηpa表示當前雜草所代表的饋電功率方案對應的平均功放效率，其計算方式為：

14、

15、其中，pi為第i個陣元連接的功放的輸出功率，ηi為第i個陣元連接的功放的效率，n為饋源陣天線的陣元數(shù)。

16、s3.雜草種群基于概率選擇機制進行繁殖擴散；

17、當前雜草種群中的每一株雜草將作為父代雜草并產(chǎn)生若干株子代雜草，父代雜草的適應度值越好，產(chǎn)生的子代雜草越多，反之越少；每一株父代雜草產(chǎn)生的子代雜草數(shù)量由下式確定：

18、

19、其中，floor(·)表示向下取整，f為當前父代雜草的適應度值，fmax和fmin分別為當前種群中父代雜草的最大和最小適應度值，smax和smin分別為可產(chǎn)生的最大和最小種子數(shù)。

20、雜草種群的繁殖擴散基于概率選擇機制，所述概率選擇機制為父代雜草中每一個陣元的饋電功率值在繁殖擴散過程中以一定的概率取反；

21、具體地，一株父代雜草在繁殖一株子代雜草時經(jīng)歷如下過程：

22、

23、其中，表示當前父代雜草的第n個特征，表示子代雜草的第n個特征，此處第n個特征即為饋源陣第n個陣元的饋電功率，rand為一個隨機數(shù)，probi為第i代雜草種群在繁殖擴散過程中饋電功率值取反的概率，probini和probfinal分別為初始和最終概率，i和imax分別為當前和最大進化代數(shù)，w為非線性調(diào)節(jié)因子。

24、產(chǎn)生的子代雜草與父代雜草共同構(gòu)成新種群。

25、s4.雜草適應度評價；

26、根據(jù)步驟s2計算當前雜草種群中新產(chǎn)生的子代雜草的適應度值。

27、s5.雜草種群的競爭性排除；

28、判斷當前雜草種群規(guī)模是否超過最大種群規(guī)模pmax，若超過，將所有雜草按照其適應度值由高到低進行排序，從排序后的種群中選出靠前的pmax株雜草作為此次進化保留下來的種群。

29、s6.判斷是否達到最大進化代數(shù)，輸出最終解或返回步驟s3；

30、判斷雜草種群的進化代數(shù)是否達到最大進化代數(shù)，若達到，輸出當前種群中適應度值最高的雜草所代表的饋電功率方案；否則，返回步驟s3，繼續(xù)迭代計算。

31、優(yōu)選地，步驟s3中，probini的取值范圍為probfinal的取值范圍為[1/n，2/n]。

32、本發(fā)明的有益效果在于：

33、第一，本發(fā)明對經(jīng)典的入侵雜草算法進行了改進，雜草種群的繁殖擴散不再基于正態(tài)分布機制，而是基于概率選擇機制，改進后的算法能夠適用于二進制變量的快速優(yōu)化。

34、第二，本發(fā)明所提出的二進制入侵雜草算法優(yōu)化得到的饋源陣饋電功率方案可使反射面天線eirp效率達到最高。

技術特征：

1.一種提升陣饋反射面天線eirp效率的方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種提升陣饋反射面天線eirp效率的方法，其特征在于，步驟s2中，當前雜草所代表的饋電功率方案對應的陣饋反射面天線效率ηa的計算方式為：

3.如權(quán)利要求1所述的一種提升陣饋反射面天線eirp效率的方法，其特征在于，步驟s2中，當前雜草所代表的饋電功率方案對應的平均功放效率ηpa的計算方式為：

4.如權(quán)利要求1所述的一種提升陣饋反射面天線eirp效率的方法，其特征在于，步驟s3中，每一株父代雜草產(chǎn)生的子代雜草數(shù)量由下式確定：

5.如權(quán)利要求1所述的一種提升陣饋反射面天線eirp效率的方法，其特征在于，步驟s3中，probini的取值范圍為probfinal的取值范圍為[1/n，2/n]。

技術總結(jié)
本發(fā)明公開一種提升陣饋反射面天線EIRP效率的方法，屬于陣饋反射面天線領域。該方法包括步驟如下：S1.隨機初始化二進制雜草種群；S2.雜草適應度評價；S3.雜草種群基于概率選擇機制進行繁殖擴散；S4.新生成雜草的適應度評價；S5.雜草種群的競爭性排除；S6.判斷是否達到最大進化代數(shù)，輸出最終解或返回S3。本發(fā)明方法對經(jīng)典的入侵雜草算法進行了改進，雜草種群的繁殖擴散不再基于正態(tài)分布機制，而是基于概率選擇機制，改進后的算法能夠適用于二進制變量的快速優(yōu)化，使得到的饋源陣饋電功率方案能夠有效提升反射面天線EIRP效率。

技術研發(fā)人員：何宗銳,牟倫位,程鈺間,樊勇,楊海寧,王洪斌,吳亞飛
受保護的技術使用者：電子科技大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9