基于DE-GA算法的阵列天线故障检测方法

作     者：南敬昌 陈鑫 严洁 Nan Jingchang;Chen Xin;Yan Jie

作者机构：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105 辽宁省无线射频大数据智能应用重点实验室葫芦岛125105 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2024年第38卷第11期

页      面：33-39页

核心收录：

学科分类：0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61971210) 辽宁省应用基础研究计划项目(2022J/101300275)资助 

主　　题：阵列天线 故障检测 DE-GA算法 双交叉策略 自适应权重 

摘      要：为提高阵列天线故障检测的精度,提出了一种改进差分-遗传(DE-GA)算法。该算法融合了遗传(GA)算法和差分进化(DE)算法,在基因遗传过程中采取染色体双交叉策略,对陷入局部陷阱的个体信息进行重新引导;利用自适应权重优化后代的选择过程,提高算法对故障因子的灵敏性和适应能力。本文将该算法用于阵列天线的故障检测中,通过阵列公式建立天线的模型,对该模型的辐射方向图进行优化,使其与故障天线的已知辐射方向图逐渐拟合,以此推出故障阵列幅值。实验表明,本文提出的DE-GA算法与DE算法、GA算法相比,适应度函数值最低点分别减小了11.15%和12.90%,平均绝对误差分别减小了19.36%和23.85%,均方误差分别减小了12.90%和11.15%,最大误差分别减小了12.30%和13.18%,具有更高的准确率,拟合能力更强。此外,在原有实验的基础上改变阵列的数量,该算法依然具有优良的稳定性,证明能够满足对大数量阵列的故障检测。