| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题背景和意义 | 第7页 |
| ·天线方向图综合方法 | 第7-11页 |
| ·传统方向图综合方法 | 第8-9页 |
| ·智能优化方法 | 第9-11页 |
| ·本文内容结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 阵列天线基本理论及传统的方向图综合方法 | 第12-28页 |
| ·阵列天线基本参数 | 第12-15页 |
| ·傅立叶变换法(Fourier) | 第15-18页 |
| ·傅立叶变换法的原理 | 第15-16页 |
| ·傅立叶变换法用于波束赋形 | 第16-18页 |
| ·伍德沃德(Woodward)方法 | 第18-23页 |
| ·连续线源的Woodward方法 | 第18-21页 |
| ·离散线阵的Woodward方法 | 第21-23页 |
| ·离散线阵的W—S法—改进的Woodward方法 | 第23-26页 |
| ·W-S法原理 | 第23-24页 |
| ·W-S法用于波束赋形 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 遗传算法及其在方向图综合中的应用 | 第28-48页 |
| ·遗传算法发展史 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29-32页 |
| ·遗传算法与数值优化 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的优点 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第32-35页 |
| ·遗传算法在阵列天线方向图综合中的应用 | 第35-43页 |
| ·遗传算法用于方向图波瓣控制 | 第37-40页 |
| ·遗传算法用于方向图形状控制 | 第40-43页 |
| ·遗传算法用于设计方向图可重构天线 | 第43-47页 |
| ·可重构天线的基本原理及变量的设置 | 第44-45页 |
| ·适应度函数的设计 | 第45页 |
| ·仿真结果 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 粒子群算法及其在方向图综合中的应用 | 第48-65页 |
| ·粒子群算法概述 | 第48页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第48-50页 |
| ·标准的粒子群优化算法 | 第50-51页 |
| ·惯性权重的引入 | 第50页 |
| ·收缩因子的引入 | 第50-51页 |
| ·改进的粒子群优化算法 | 第51-53页 |
| ·带变异算子的粒子群算法 | 第51-52页 |
| ·增加积分控制项 | 第52页 |
| ·杂交粒子群算法 | 第52-53页 |
| ·带变异算子的粒子群算法在方向图综合中的应用 | 第53-63页 |
| ·带变异算子的粒子群算法用于阵列天线波瓣控制 | 第54-59页 |
| ·带变异算子的粒子群算法用于波束形状控制 | 第59-61页 |
| ·基于带变异算子的粒子群算法的唯相位法控制方向图的旁瓣 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 发表论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |