| 作者简介 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| §1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| §1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 解析方法 | 第13页 |
| 1.2.2 智能优化方法 | 第13-16页 |
| 1.2.3 大型平面阵列综合方法 | 第16-17页 |
| §1.3 本文的结构和作者的主要工作 | 第17-20页 |
| 1.3.1 本文的研究内容和结构安排 | 第17-18页 |
| 1.3.2 作者的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 智能优化算法用于直线阵综合 | 第20-38页 |
| §2.1 引言 | 第20-21页 |
| §2.2 直线阵综合的基本理论 | 第21-22页 |
| 2.2.1 直线阵天线综合理论 | 第21-22页 |
| 2.2.2 优化目标函数 | 第22页 |
| §2.3 遗传算法用于直线阵综合 | 第22-26页 |
| 2.3.1 基于实数编码的改进遗传算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 算例仿真及分析 | 第24-26页 |
| §2.4 入侵杂草优化算法用于直线阵综合 | 第26-34页 |
| 2.4.1 杂草的概念和特点 | 第27页 |
| 2.4.2 杂草的扩张和繁殖 | 第27-28页 |
| 2.4.3 入侵杂草优化算法的步骤 | 第28-31页 |
| 2.4.4 算例仿真及分析 | 第31-34页 |
| §2.5 GA-IWO算法用于直线阵综合 | 第34-36页 |
| §2.6 结论 | 第36-37页 |
| §2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 迭代傅里叶算法用于直线阵综合 | 第38-52页 |
| §3.1 引言 | 第38页 |
| §3.2 迭代傅里叶算法 | 第38-45页 |
| 3.2.1 交替投影算法 | 第38-39页 |
| 3.2.2 迭代傅里叶算法的步骤 | 第39-41页 |
| 3.2.3 IFT算法中的相关参数分析 | 第41-45页 |
| §3.3 自适应迭代傅里叶算法用于直线阵综合 | 第45-49页 |
| 3.3.1 AIFT算法的特点 | 第45-47页 |
| 3.3.2 算例仿真及分析 | 第47-49页 |
| §3.4 结论 | 第49-50页 |
| §3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 改进的迭代傅里叶算法用于稀疏直线阵综合 | 第52-68页 |
| §4.1 引言 | 第52-53页 |
| §4.2 改进的迭代傅里叶算法 | 第53-55页 |
| 4.2.1 算法步骤 | 第53页 |
| 4.2.2 算法特点 | 第53-55页 |
| §4.3 MIFT算法用于稀疏直线阵综合 | 第55-63页 |
| 4.3.1 对称情况 | 第55-58页 |
| 4.3.2 非对称阵列 | 第58-59页 |
| 4.3.3 阵元激励被大幅度截断的情况 | 第59-63页 |
| §4.4 与其它优化算法的对比 | 第63-65页 |
| §4.5 结论 | 第65页 |
| §4.6 本章小结 | 第65-68页 |
| 第五章 MIFT算法用于大型稀疏平面阵综合 | 第68-86页 |
| §5.1 引言 | 第68页 |
| §5.2 MIFT算法综合大型稀疏平面阵的步骤 | 第68-70页 |
| §5.3 MIFT算法综合大型稀疏平面阵 | 第70-84页 |
| 5.3.1 算例仿真及分析 | 第70-79页 |
| 5.3.2 旁瓣阈值的选取方法 | 第79-84页 |
| §5.4 结论 | 第84页 |
| §5.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第六章 基于入侵杂草优化的IFT算法用于稀疏平面阵综合 | 第86-98页 |
| §6.1 引言 | 第86页 |
| §6.2 IWO-IFT算法 | 第86-89页 |
| 6.2.1 算法思想 | 第86-87页 |
| 6.2.2 算法描述 | 第87-89页 |
| §6.3 IWO-IFT算法用于大型稀疏平面阵综合 | 第89-96页 |
| §6.4 结论 | 第96页 |
| §6.5 本章小结 | 第96-98页 |
| 第七章 全文总结 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-114页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第114-115页 |