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一種車頂天線布局的電磁兼容的實(shí)現(xiàn)

作者: 時(shí)間:2013-01-15 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

遺傳算法(GeneticAlgorithm,GA)是一種基于自然群體遺傳演化機(jī)制的高效隨機(jī)化搜索算法,僅需知道目標(biāo)函數(shù)的信息,而不需要其連續(xù)可微等要求,因而具有廣泛的適應(yīng)性,同時(shí)它又是一種采用啟發(fā)性知識(shí)的智能搜索算法,所以往往能在搜索空間高度復(fù)雜的問(wèn)題上取得比以往算法(如梯度法)更好的效果。遺傳算法的計(jì)算流程如圖2所示。

本文優(yōu)化程序設(shè)計(jì)種采用的是基本遺傳算法(SGA),基于VC++6.0進(jìn)行編程,染色體定義

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5.算例與結(jié)論

下面以四根系統(tǒng)為例,演示對(duì)進(jìn)行的優(yōu)化。設(shè)車頂面布有四根,兩根為固定天線,兩根為可移動(dòng)天線,其布置要求如圖3(見(jiàn)下頁(yè))所示。

圖4(見(jiàn)下頁(yè))為優(yōu)化過(guò)程中天線耦合度比較:

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由圖可以看出,天線綜合耦合度的絕對(duì)值最大最小值隨著代數(shù)的增加,均不呈上升狀態(tài),在第5 6 1代得到天線最優(yōu),優(yōu)化結(jié)果天線3坐標(biāo)(1.9 9,0.9 5),天線4坐標(biāo)(1.47,-0.59),綜合耦合度為-154.793483dB.由此例可以看出,基于遺傳算法進(jìn)行天線優(yōu)化可以達(dá)到預(yù)期的效果,是優(yōu)化天線布局的有效手段。

根據(jù)對(duì)車載體上的天線的研制,首次提出了天線的性問(wèn)題,以及分析、測(cè)量和考核其兼容性的各項(xiàng)技術(shù)參數(shù)和技術(shù)指標(biāo)。闡述了天線性的基本概念、研究?jī)?nèi)容及主要設(shè)計(jì)技術(shù)。介紹的某機(jī)載天線分系統(tǒng)的研制實(shí)例表明,遵循文中所述思路,落實(shí)各項(xiàng)技術(shù)措施,分析預(yù)計(jì)的技術(shù)指標(biāo)與實(shí)測(cè)值即能基本吻合。


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