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基于布谷鸟搜索算法稀疏和稀布天线阵的优化研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-19页
    1.1 阵列天线第15页
    1.2 阵列天线综合的历史和现状第15-16页
    1.3 智能优化方法第16-18页
    1.4 论文主要内容及安排第18-19页
第二章 天线阵理论及切比雪夫综合方法第19-27页
    2.1 天线阵理论第19-22页
        2.1.1 直线阵第19-21页
        2.1.2 矩形平面阵第21-22页
    2.2 切比雪夫综合方法第22-27页
第三章 智能优化算法第27-41页
    3.1 粒子群优化算法第27-30页
        3.1.1 算法概述第27-28页
        3.1.2 算法步骤第28-30页
        3.1.3 边界处理第30页
    3.2 布谷鸟搜索算法第30-33页
        3.2.1 算法概述第30-32页
        3.2.2 算法步骤第32-33页
        3.2.3 算法参数设置第33页
    3.3 检验函数第33-41页
        3.3.1 Sphere函数第33-35页
        3.3.2 Rastrigin函数第35-36页
        3.3.3 Rosenbrock函数第36-38页
        3.3.4 Griewank函数第38-41页
第四章 直线阵的优化赋形第41-55页
    4.1 切比雪夫型方向图综合第41-43页
    4.2 平顶方向图综合第43-46页
    4.3 基于阵元量化激励幅度的低副瓣方向图综合第46-49页
        4.3.1 优化模型概述第46页
        4.3.2 初始种群设计第46页
        4.3.3 辅助处理操作第46-47页
        4.3.4 仿真实例第47-49页
    4.4 基于阵元位置的低副瓣方向图综合第49-51页
        4.4.1 优化模型概述第49页
        4.4.2 初始种群设计第49-50页
        4.4.3 辅助处理操作第50页
        4.4.4 仿真实例第50-51页
    4.5 基于阵元位置和量化激励幅度的低副瓣方向图综合第51-55页
        4.5.1 初始种群设计第51-52页
        4.5.2 辅助处理操作第52页
        4.5.3 仿真实例第52-55页
第五章 基于CS算法的矩形面阵稀疏和稀布研究第55-67页
    5.1 平面稀疏阵的低副瓣方向图综合第56-61页
        5.1.1 二进制CS算法第57-59页
        5.1.2 仿真实例第59-61页
    5.2 平面稀布阵的低副瓣方向图综合第61-67页
        5.2.1 优化模型概述第61页
        5.2.2 初始种群设计第61-63页
        5.2.3 辅助处理操作第63页
        5.2.4 仿真实例第63-67页
第六章 总结与展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
作者简介第75-76页

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