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1.程序功能描述
稀疏线阵的核心挑战是在给定阵元数量的情况下，通过调整阵元位置，使天线阵列的波束方向图满足预设性能指标（如副瓣电平等）。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）通过模拟自然选择、交叉、变异等生物进化过程，在解空间中高效搜索最优阵元排布方案。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行
3.部分程序
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load('R2.mat')
d = 0.5;
lamda = 1;
seta0 = 0*pi/180;
NN = 1800;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
seta = linspace(-pi/2,pi/2,NN);
for m = 1:NN
fai = 2*pi*d/lamda*(0:(L-1))*(sin(seta(m))-sin(seta0));
F1(m) = abs(sum(exp(sqrt(-1)*fai).*fBest'));
end
FdB = 20*log10(F1/max(F1));
subplot(223);
plot(seta*180/pi,FdB)
xlabel('\theta（度）')
ylabel('阵列增益(dB)')
grid on
axis([-90,90,-60,0])
hold on
plot(seta*180/pi,LINES*ones(size(seta)),'r','LineWidth',1)
title('优化后');
subplot(224);
plot(fBest,'bo',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',4,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
xlabel('阵元位置')
ylabel('阵元标识')
grid on
axis([1,L,0.5,1.5])
title(['优化后,',num2str(sum(fBest)),'个阵元分布']);
1074.算法理论概述
阵列模型建立
设线阵沿x轴排列，总长度为L，阵元数量为N（N<<均匀线阵的阵元数，体现稀疏性）。第i个阵元的位置为x_i（0 ≤ x_i ≤ L），需满足x_i≠x_j（i≠j）。阵列在方位角θ处的归一化方向图为：
遗传算法编码
将阵元位置编码为染色体，采用实数编码方式：
染色体长度为N，每个基因对应一个阵元位置x_i；
约束条件：0≤xi≤L 且∣xi−xj∣≥dmin（dmin 为最小阵元间距，避免互耦过强，通常取λ/2）。
适应度函数设计
适应度函数用于评估染色体（阵元排布）的性能，目标是最小化副瓣电平。常见设计如下：
f=−PSLL
PSLL为当前排布的峰值副瓣电平（dB），取负值使副瓣越低，适应度越高；
稀疏线阵的核心挑战是在给定阵元数量（通常远小于均匀线阵）的情况下，通过调整阵元位置，使天线阵列的波束方向图满足预设性能指标（如副瓣电平、主瓣宽度、方向性系数等）。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）通过模拟自然选择、交叉、变异等生物进化过程，在解空间中高效搜索最优阵元排布方案，其原理可概括为：
生物进化模拟：将阵元排布方案编码为 "染色体"，通过适应度函数评估其性能（即 "生存能力"）；
全局优化特性：通过选择、交叉、变异操作，使 "优良基因"（高性能排布）在迭代中保留并优化，最终收敛到最优解；
稀疏性约束：通过编码方式确保阵元数量固定，且位置不重叠。
5.参考文献
1\]陈客松,何子述,韩春林.利用GA实现非对称稀疏线阵旁瓣电平的优化\[J\].电子与信息学报, 2007, 29(4):4.DOI:CNKI:SUN:DZYX.0.2007-04-053. ## 6.完整程序 **VVV**