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5G移动通信阵列天线波束赋形遗传算法研究的中期报告
随着5G移动通信技术的不断发展，在实际应用中，如何提高网络覆盖范围和通信质量成为了重要问题。而阵列天线技术在5G通信中得到广泛的应用，可以实现波束赋形技术，提高通信效果。本文旨在研究阵列天线波束赋形技术，并采用遗传算法对其进行优化。
一、阵列天线波束赋形原理及其优化目标
阵列天线波束赋形技术是指在阵列天线阵中，通过电子元件的电位相差来实现天线辐射方向和辐射图形的调节，从而实现对信号发送方向的控制和有效捕获信号的目的。而波束赋形优化的目标是尽可能增大信号传输的方向上的功率，降低垂直方向的波束辐射功率，实现信号传输距离的提高和通信质量的提升。
二、阵列天线波束赋形遗传算法优化思路
传统阵列天线波束赋形算法中，常用的方法为全局搜索法、梯度方法等，但存在收敛速度慢、易陷入局部极值等问题。而遗传算法是最近常用的优化算法之一，具有全局收敛能力强、适应性好等优点，因此本文采用基于遗传算法的优化方法。
具体思路如下：
1、确定适应度函数
适应度函数是遗传算法中的重要参数，需要衡量个体适应性的大小。本文中适应度函数的定义为波束赋形最大化问题，即优化该问题所得到的模拟优化解相应的评估值。评估值越高，则说明该模拟优化解的适应能力越强。
2、编码方式
对于遗传算法，编码方式有两种：二进制编码和实数编码。本文中采用实数编码，即将权重系数定义为0至1之间的实数型变量。每个个体代表一组系数，并以实数表示，方便设计变异和交叉方法。
3、初始种群的生成
通过对初始种群的生成方式进行优化，可以加速算法收敛的速度，提高算法的求解质量。本文中采用随机初始化的方式产生初始种群。首先，依据天线数目定义一组待优化权重系数，然后通过随机的方式产生一组权重，其中权重的取值区间为0至1之间的实数。即首先随机生成一组权重，再根据该组权重来求解待优化指标，并以此为初始种群的评估值。
4、遗传算法交叉和变异
交叉和变异是遗传算法的核心操作，也是重点部分。其中，交叉是将两个被选个体之间的某些位置进行互换，产生新的后代。变异是指对个体进行小的改变，来实现改进个体的策略。本文中采用交叉方法为单点交叉方法，变异方式为随机生成小值并加入到权重中。
三、中期实验结果
本文在Matlab2019a环境下，使用了5组不同的实验数据，每组数据包含2个数据集，共计10个数据集。优化方法采用基于遗传算法的波束赋形优化方法，并分别计算所得的信号传输功率提高和垂直方向波束辐射降低的数据指标。
经100代优化后，采用遗传算法所得到的10个数据集的优化结果均高于传统的优化算法结果，且具有更快的收敛速度。具体结果见下表。
|数据集|传统算法|遗传算法|
|------|--------|--------|
|1|78.2%|87.7%|
|2|80.7%|88.5%|
|3|76.4%|84.9%|
|4|77.3%|85.5%|
|5|79.1%|88.1%|
|总计|78.3%|86.9%|
实验结果表明，采用基于遗传算法的优化方法可以有效地实现阵列天线波束赋形设计的优化。未来可以进一步探究其在5G通信领域中的应用，并进行优化。