一种改进粒子群算法的立体阵列优化方法

摘要

利用传统粒子群算法对立体阵列所有臂的阵元分布形式同时进行优化时,不仅耗时,而且易于收敛到局部解。为了解决这个问题,提出了一种改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)。改进算法采用并行计算思想,同时初始化多个粒子群,每个粒子通过优化一个臂(优化臂)的阵元参数达到"降维"的目的,使用线性递减惯性权重,对多个粒子群同时进行预优化,获得中间解。利用中间解构建一个"升维"的新粒子,使用最小惯性权重对新粒子继续优化,满足停止条件后输出。通过对5臂星形立体阵列进行优化设计,发现改进算法不仅耗时短,而且能够得到更优的结果,最后通过6个仿真实验讨论了所设计的阵列的指向特性。