基于非均匀相位反射阵的RCS缩减优化设计和实现电子科学与技术专业.docx
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1、目录摘要1Abstract2第一章绪论41.I研究背景介绍4L2国内外研究现状41.3非均匀相位反射阵简介51. 4本文研究内容和章节安排7第二章非均匀相位反射阵的RCS缩减优化设计算法介绍81.1 非均匀相位反射阵的散射远场分布的分析算法82. 2评估非均匀相位反射阵RCS缩减性能的代价函数102.2.1单频代价函数102.2.2频带代价函数112.3基于非均匀相位反射阵的RCS缩减基因优化算法简介112.4基因优化算法的MabIab编程实现122.4.1程序框图122.4.2库文件和初始种群的建立13第三章非均匀相位反射阵的RCS缩减优化设计研究133.1初始种群的随机生成方式对优化结果的
2、影响133.2初始种群的生成频率对优化结果的影响143.3初始种群的个体数目对优化结果的影响163 .4不同种类非均匀相位反射阵的RCS缩减优化结果的比较174 .5初始种群的预生成对优化结果的影响20第四章总结22参考文献23致谢25摘要二维平面反射阵,是通过大量的平面反射阵元在二维平面内周期排列组成的电磁波调控结构,每个反射阵单元可以独立设计来控制反射阵表面的相位分布。基于二维平面反射阵的电磁表面有着广阔的应用空间,如定向辐射、电磁聚焦、漫反射、多波束辐射、雷达散射截面缩减等领域。本论文主要利用反射相位随机分布的二维平面反射阵进行雷达散射截面缩减(RCSR)优化设计。优化设计根据基因优化算
3、法的原理开展,首先利用随机生成或导入现成二维平面反射阵样本数据的方式生成初始种群,计算反映其RCSR特性的适应度值,然后基于适应度值以一定比例对种群中的个体进行优选、杂交并发生变异,之后将所得子个体替换进当代个体以得到下一代种群,再对新一代种群进行个体优选、杂交和变异,循环往复,直到进化的代数达到期望的最大代数时停止迭代,得到末代种群,从末代种群中挑选出RCSR性能最好的个体即为二维平面反射阵的最终优化结果。本文主要通过Matlab编程计算对随机二维平面反射阵进行优化,实现最佳的雷达散射截面缩减设计,主要针对正入射TE极化平面波,在6到14GHz范围内进行优化。首先研究了初始种群的随机生成方式
4、、生成频率以及种群规模大小等因素对随机二维平面反射阵RCS缩减优化结果的影响,其次对比了不同种类反射阵的优化结果,最后研究了初始种群的预生成方式对优化结果的影响。关键词:雷达隐身,RCS缩减,非均匀反射相位分布,代价函数,基因优化算法AbstractAtwo-dimensionalplanereflectionarrayisanelectromagneticwavemodulationstructurethatisperiodicallyarrangedinatwo-dimensionalplanebyalargenumberofplanereflectionarrayelements,and
5、eachreflectionarrayunitcanbeindependentlydesignedtocontrolthephasedistributionofthereflectionarraysurface.Electromagneticsurfacesbasedontwo-dimensionalplanereflectionarrayshaveawiderangeofapplications,suchasdirectionalradiation,electromagneticfocusing,diffusereflection,multi-beamradiation,radarcross
6、sectionreductionandotherfields.Inthisdissertation,RCSRoptimizationdesignismainlyperformedbyusingtwo-dimensionalplanereflectionarraywithrandomreflectionphasedistribution.Theoptimizationdesignisbasedontheprincipleofgeneoptimizationalgorithms.First,theinitialpopulationisgeneratedbyrandomlygeneratingori
7、mportingthesampledataoftheready-madetwo-dimensionalplanarreflectionarray,andthefitnessvaluereflectingtheRCSRcharacteristicsiscalculated,andthenthepopulationisadjustedtoacertainproportionbasedonthefitnessvalue.Theindividualsinthegroupareoptimized,crossbredandmutated,andthentheresultingsub-individuals
8、arereplacedwithcontemporaryindividualstoobtainthenextgenerationofpopulations,andthenindividualselections,crosses,andmutationsaremadeforthenewgenerationofpopulations,loopinguntiltheevolutionaryalgebrareachesthedesiredmaximum.Whenitisalgebraicallyiterated,thelastpopulationisobtained,andthebestRCSRperf
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