基于多目标智能优化算法的可重构天线优化与设计

摘要

在实际应用中,大多数科学和工程问题都是多目标优化问题,由于各个目标函数之间有可能是不可折衷或者相互冲突的,因此不可能有唯一确定的解,能够使所有的目标同时达到最优,对于这些问题通常优化得到的都是一个非支配(Pareto)最优解集。
　　作为最适应可重构特性的天线结构之一,可重构像素天线(reconfigurable pixel antenna)一般由若干个电小的金属贴片阵列构成,贴片之间通过RF开关彼此连接,通过改变开关的通断状态,能够灵活地构造多种天线形状,从而更易实现天线的可重构性能。但是,由于加载的开关数量较多,可重构像素天线的设计较为复杂,所以必须借助高效的搜索方法来挖掘天线潜在的重构能力。
　　本文主要针对多目标智能优化算法和可重构像素天线进行了若干相关研究,具体工作内容如下:
　　1.提出了一种自适应的带有精英保留策略的快速非支配遗传算法(self-adaptive NSGA-II),通过不同特性的基准测试函数与传统的带有精英保留策略的快速非支配遗传算法(NSGA-II)和多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行对比,使用收敛性度量和分布性度量指标对优化结果进行评估,进而证明self-adaptive NSGA-II的高效性。
　　2.使用提出的self-adaptive NSGA-II对一款方向图可重构像素天线进行优化,并与微遗传算法(MGA)的优化结果进行对比,结果表明多目标智能优化算法在天线设计优化中较单目标智能优化算法具有更大的优势。
　　3.在可重构像素天线中,距馈电端口距离不等的开关通断对天线性能的影响不同。为了均衡远近开关对天线可重构的影响,同时减少开关数量,降低天线的复杂性,提出一款非均匀尺寸像素单元的可重构像素天线,并使用 self-adaptive NSGA-II对天线开关状态进行优化,使天线在两个工作频率下分别实现六个方向的方向图可重构性能。

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第一章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本论文的主要工作和内容安排

第二章 多目标智能优化算法与可重构天线的基本理论

2.1 多目标智能优化算法

2.2 可重构天线

2.3 MATLAB和HFSS的协同仿真原理

2.4 本章小结

第三章 改进的自适应带有精英保留策略的快速非支配遗传算法

3.1 新型的自适应交叉和变异算子

3.2 基准测试函数

3.3 性能度量标准

3.4 测试参数设置与结果分析

3.5 本章小结

第四章 self-adaptive NSGA-II在可重构像素天线设计中的应用

4.1 天线结构参数

4.2 优化目标和参数设定

4.3 协同优化流程

4.4 优化结果与分析对比

4.5 本章小结

第五章 频率和方向图同时可重构的非均匀尺寸像素天线设计

5.1 天线设计原理

5.2 天线结构参数

5.3 优化目标和参数设定

5.4 优化结果与分析

5.5 本章小结

第六章 结论

6.1 本文的主要工作

6.2 下一步工作的展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果