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一种改进的实数编码遗传算法用于大规模平面阵列综合
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常，平面阵列用于基于电池使用的通信应用，例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此，选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件，相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
低成本、大尺寸、抗辐射、中波和长波红外焦平面阵列
扩散式卫星星座为导弹发射检测、低信噪比 (SNR) 红外搜索与跟踪 (IRST) 以及空间域感知提供了极具吸引力的解决方案。与将资产置于地球静止轨道 (GEO) 相比，低地球轨道/中地球轨道 (LEO/MEO) 的 Delta-V 较低，地面和大气分辨率以及可实现的 SNR 更高，并且技术更新可以更容易地完成。此外，分散式星座能够更好地吸收单个资产的损失，而不会遭受相应的系统能力损失，尤其是在采用平台网络和冗余时。部署多达数百颗卫星的星座的一个主要考虑因素是，与它们要取代的少数 GEO 资产相比，它们的实施必须在不大幅增加成本的情况下完成。此外，部署必须在短时间内（而不是几十年）完成才能实现运营效率，因此实现高制造率的能力至关重要。最后，虽然卫星平台、通信系统和处理的价格已经下降，但传统使用的红外传感器的价格却没有下降。