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基于免疫算法的阵列天线方向图综合的中期报告
本文的研究主要是基于免疫算法的阵列天线方向图综合，旨在通过优化天线阵列指向性，提高天线阵列的工作效率和性能。本研究采用了免疫算法（IA）来解决阵列天线方向图综合的问题。IA是一种模拟人类免疫系统的计算方法，其主要特点是自适应性、学习能力和适应性。
在本研究中，我们首先确定了天线阵列的优化目标，即最小化阵列指向性的旁瓣，并同时提高主瓣的功率。然后，我们设计了一个适应性函数，用于评价每个阵列的指向性性能。该适应性函数根据特定的权重系数和阵列中各个天线元素的水平和垂直极化方向计算得出。
接着，我们使用IA算法对该适应性函数进行优化，以获得具有最小旁瓣和最高主瓣功率的阵列指向性性能。在优化过程中，我们采用了多个群体和基因重组等多种技术来增加算法的收敛速度和准确性。最终，我们通过模拟实验验证了所提出的阵列天线方向图综合算法的有效性和可行性。
本研究的主要贡献在于利用IA算法来解决阵列天线方向图综合的问题，该方法不仅可以提高阵列的指向性性能，还可以减少天线阵列的复杂性和成本。未来，我们将进一步优化该算法，包括增加多目标优化、提高算法的鲁棒性等方面，以应用于更广泛的天线阵列设计和应用场景。