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新型快速阵列天线方向图综合方法的研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第15-16页
缩略语对照表第16-19页
第一章 绪论第19-27页
    1.1 研究背景第19-20页
    1.2 传统方法第20-22页
    1.3 研究现状第22-24页
    1.4 本文的主要工作、创新之处和内容安排第24-27页
第二章 阵列天线基本理论第27-45页
    2.1 天线基本参数第27-29页
    2.2 排布方式第29-31页
    2.3 阵元间距第31-32页
    2.4 方向图计算第32-34页
    2.5 泰勒方向图综合第34-37页
    2.6 遗传算法第37-38页
    2.7 馈电网络第38-43页
    2.8 小结第43-45页
第三章 多种群首领决策遗传算法第45-73页
    3.1 算法思想第45-46页
    3.2 多种群首领决策遗传算法第46-50页
    3.3 参数分析第50-52页
    3.4 算法比较第52-56页
        3.4.1 连续优化问题第52-53页
        3.4.2 组合优化问题第53-56页
    3.5 应用第56-72页
        3.5.1 余割平方方向图第56-68页
        3.5.2 平面稀疏天线阵列第68-72页
    3.6 小结第72-73页
第四章 基于微波级联网络的阵列天线方向图综合方法第73-111页
    4.1 微波网络基础理论第73-81页
        4.1.1 微波网络参数第73-79页
        4.1.2 参数特性第79-81页
    4.2 微波网络级联算法第81-90页
    4.3 应用第90-109页
        4.3.1 宽带高隔离度魔-T第90-97页
        4.3.2 新型快速波导缝隙天线设计方法第97-103页
        4.3.3 天线阵列馈电网络优化设计第103-109页
    4.4 小结第109-111页
第五章 大规模阵列天线优化和快速计算技术研究第111-139页
    5.1 大规模阵列天线优化第111-123页
        5.1.1 等高线波束优化第114-121页
        5.1.2 唯相法优化副瓣电平第121-123页
    5.2 快速计算技术第123-138页
        5.2.1 基于GPU的并行计算方法第124-130页
        5.2.2 并行双链量子遗传算法优化稀布天线阵列第130-138页
    5.3 小结第138-139页
第六章 总结与展望第139-141页
    6.1 研究结论第139页
    6.2 研究展望第139-141页
参考文献第141-147页
致谢第147-149页
作者简介第149页

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