| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-31页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 最优化问题 | 第14页 |
| 1.1.2 最优化问题求解方法 | 第14-16页 |
| 1.2 粒子群优化算法原理及研究现状 | 第16-28页 |
| 1.2.1 粒子群优化算法简介 | 第16-17页 |
| 1.2.2 粒子群优化算法理论研究 | 第17-21页 |
| 1.2.3 粒子群优化算法的改进策略 | 第21-25页 |
| 1.2.4 粒子群优化算法应用现状 | 第25-28页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与创新 | 第28-29页 |
| 1.4 论文结构与章节安排 | 第29-31页 |
| 第2章 阵列天线方向图及适应值函数 | 第31-44页 |
| 2.1 阵列天线方向图概述 | 第31-36页 |
| 2.1.1 阵列天线方向图基本概念 | 第31-32页 |
| 2.1.2 直线形阵列天线远场方向图 | 第32-35页 |
| 2.1.3 平面阵列天线远场方向图 | 第35-36页 |
| 2.2 阵列天线综合方法研究概况 | 第36-38页 |
| 2.2.1 传统的方向图综合方法 | 第36-37页 |
| 2.2.2 基于智能优化算法的方向图综合方法 | 第37-38页 |
| 2.3 直线阵列天线方向图适应值函数简介及改进策略 | 第38-43页 |
| 2.3.1 直线阵列方向图适应值函数 | 第38-39页 |
| 2.3.2 方向图综合的分段适应值函数策略 | 第39-40页 |
| 2.3.3 仿真实例 | 第40-42页 |
| 2.3.4 讨论 | 第42-43页 |
| 2.4 小结 | 第43-44页 |
| 第3章 PSO算法的惯性权值策略改进及应用 | 第44-60页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 停滞检测粒子群优化算法及其工程应用 | 第44-55页 |
| 3.2.1 停滞检测PSO算法 | 第44-45页 |
| 3.2.2 基于停滞检测粒子群优化算法的磁浮列车PID控制器优化 | 第45-50页 |
| 3.2.3 基于停滞检测PSO算法的摊铺机行驶系统模型辨识 | 第50-52页 |
| 3.2.4 停滞检测PSO算法在线阵方向图综合中的应用 | 第52-55页 |
| 3.3 基于聚集度反馈控制的粒子群优化算法 | 第55-59页 |
| 3.3.1 种群聚集度函数及种群收敛特性 | 第55-57页 |
| 3.3.2 基于聚集度反馈控制的粒子群优化算法实现 | 第57页 |
| 3.3.3 基于聚集度控制PSO算法的阵列天线方向图综合 | 第57-58页 |
| 3.3.4 讨论 | 第58-59页 |
| 3.4 小结 | 第59-60页 |
| 第4章 继承学习粒子群优化算法及其应用 | 第60-79页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 继承学习粒子群优化算法 | 第60-67页 |
| 4.2.1 粒子群优化算法种群搜索特性 | 第60-62页 |
| 4.2.2 最大迭代次数和平衡搜索能力 | 第62-64页 |
| 4.2.3 PSO算法优化的随机性 | 第64-65页 |
| 4.2.4 继承学习(IL)策略及算法实现 | 第65-67页 |
| 4.3 ILPSO算法性能测试 | 第67-74页 |
| 4.3.1 标准测试函数选取 | 第67-70页 |
| 4.3.2 ILPSO参数设置及测试结果 | 第70-74页 |
| 4.3.3 讨论 | 第74页 |
| 4.4 基于ILPSO的不等距阵列天线综合 | 第74-77页 |
| 4.4.1 32阵元不等距阵列天线的最小旁瓣电平优化(实例4-1) | 第74-76页 |
| 4.4.2 32阵元不等距阵列天线的零陷生成(实例4-2) | 第76页 |
| 4.4.3 32阵元不等距阵列天线的零陷及旁瓣电平优化(实例4-3) | 第76-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第5章 实数PSO用于离散线阵天线方向图优化 | 第79-102页 |
| 5.1 基于实数PSO算法的4BIT数字移相器相控阵方向图综合 | 第79-88页 |
| 5.1.1 相控直线阵列天线方向图 | 第79-80页 |
| 5.1.2 取整方式及对离散点取值概率的影响 | 第80-82页 |
| 5.1.3 适应值函数 | 第82页 |
| 5.1.4 方向图角度分辨率设置 | 第82-84页 |
| 5.1.5 4bit移相器阵列天线方向图的低旁瓣优化(实例5-1) | 第84-86页 |
| 5.1.6 4bit移相器阵列天线方向图的低旁瓣和零陷优化(实例5-2) | 第86-88页 |
| 5.1.7 小结 | 第88页 |
| 5.2 基于实数PSO和取整策略的稀疏线形阵方向图综合 | 第88-98页 |
| 5.2.1 稀疏线形阵列天线方向图综合 | 第89-90页 |
| 5.2.2 稀疏线阵方向图优化适应值函数 | 第90-91页 |
| 5.2.3 基于取整策略的粒子群优化算法 | 第91页 |
| 5.2.4 仿真参数设置 | 第91-92页 |
| 5.2.5 100阵元阵列低旁瓣优化(实例5-3) | 第92-94页 |
| 5.2.6 200阵元阵列低旁瓣优化(实例5-4) | 第94-97页 |
| 5.2.7 50阵元阵列低旁瓣优化(实例5-5) | 第97-98页 |
| 5.2.8 小结 | 第98页 |
| 5.3 基于实数PSO和取整策略的不等距稀疏线阵方向图综合 | 第98-101页 |
| 5.3.1 不等距稀疏线形阵列天线(实例5-6) | 第98-99页 |
| 5.3.2 参数设置和适应值函数 | 第99-100页 |
| 5.3.3 优化结果及分析 | 第100-101页 |
| 5.4 本章小结 | 第101-102页 |
| 第6章 基于IBPSO的稀疏平面阵列天线方向图优化 | 第102-115页 |
| 6.1 基于3维方向图数据的适应值函数 | 第102-108页 |
| 6.1.1 基于切片扫描的3维方向图适应值函数 | 第103-106页 |
| 6.1.2 基于FFT和区域分割的3维方向图适应值函数 | 第106-108页 |
| 6.1.3 讨论 | 第108页 |
| 6.2 基于IBPSO的稀疏平面阵列方向图优化 | 第108-114页 |
| 6.2.1 基于取整概率可调和实数PSO算法的IBPSO算法 | 第108-109页 |
| 6.2.2 算法性能测试 | 第109-111页 |
| 6.2.3 30×30稀疏平面阵列天线多目标方向图优化(实例6-1) | 第111-112页 |
| 6.2.4 稀疏圆形阵列天线的多目标方向图优化(实例6-2) | 第112-114页 |
| 6.3 本章小结 | 第114-115页 |
| 结论 | 第115-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-130页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第130-131页 |
