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本帖最后由 EDADZE365 于 2023-7-19 15:24 编辑
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阵列天线方向图拟合遗传算法是一种用于优化阵列天线方向图的算法。阵列天线由多个天线振子组成，可以通过调整每个天线振子的相位和振幅来实现定向辐射。而阵列天线的方向图描述了在不同方向上的辐射功率强度，优化方向图可使得阵列天线在目标方向上具有更高的增益和更低的副瓣辐射。
. b3 u3 w9 K3 A1 d( W2 ?; B) c遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等过程来寻找最优解。在阵列天线方向图拟合遗传算法中，这种算法被应用于优化阵列天线的权重和相位设置，从而实现目标方向上最佳的辐射特性。同时也是解决多变量优化问题的流行方法之一，在工程上具有普适性。
) x3 D. L' L' w0 W, a* u具体来说，阵列天线方向图拟合遗传算法的步骤包括：
1 ^# j( @: {( q) X定义适应度函数：根据设计要求，确定目标方向和辐射特性的要求。适应度函数评估当前阵列天线的方向图与目标方向图之间的差距，形成一个适应度评估值。 ! M" q' F* j* l0 M7 c; ?1 Z9 v) {
初始化种群：随机生成一组天线权重和相位的初始解，形成初始种群。 $ g$ N: l7 Y6 E6 u/ i9 ]& ~& i
交叉和变异操作：通过交叉和变异的方式对种群进行操作，产生新的个体解。
: t. H% H( V4 c% c+ e8 X评估适应度：计算新个体解的适应度，更新适应度函数的评估值。 ; F; H' ]( l$ i( P$ E) N5 E5 w
选择操作：根据适应度函数的评估值，选择部分个体作为下一代的优秀个体，保留优秀解。
; |; P* o; ^! W Z+ Z终止条件判断：根据设定的终止条件，比如达到最大迭代次数或达到满足要求的适应度值，判断是否结束。 4 D) E5 X k$ u
迭代优化：重复进行步骤3到步骤6，直到满足终止条件。 z A1 \7 j6 N
通过不断迭代优化，阵列天线的权重和相位会逐渐趋近于最优解，从而实现更准确的方向图拟合。 6 h) M5 z8 ^) X" U6 h: w2 v- @0 }
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熟悉遗传算法理念（基因、染色体、选择、交叉、变异、适者生存等），就可以移植到解决其它多变量优化的工程问题，例如多级滤波器。因此遗传算法可以广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
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C8 D0 b' o" ?; U) Z9 C9 i9 s2023年7月20日19:30，原华为 射频硬件设计首席专家，何平华老师以《阵列天线方向图拟合遗传算法》为主题进行直播分享。本次直播，何老师将不调用Matlab工具箱中的遗传算法，而是用Matlab来编写遗传算法的底层代码（M文件），目的使学员们更深刻地理解遗传算法的理念，以及如何在Matlab中仿真天线方向图，并实现优化功能。
4 A+ M/ `8 L' _本次直播将会在深入浅出的原理讲解及演示中，学习到一系列跨领域的基础知识干货，让我们一起期待吧！ - y, d: a" U6 Z7 I
8 E0 q2 c* E, X1、讲师介绍
0 `1 U; c9 M9 X# C' h何平华老师： EDA365射频、微波论坛特邀版主 原华为射频硬件设计首席专家
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2、直播要点 9 l* E# x$ k; ]$ D& {8 T! H1 F
1、阵列天线概念与方向图基础知识； 2、Matlab仿真天线阵因子（方向图），增益、波束宽度、上下副瓣的算法代码； 3、编写底层代码，掌握遗传算法的精髓；
8 |* ~6 s# V5 G0 D直播部分核心图片预告：
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3、适合对象
( S; o& N# [, w2 _1 x' ]% k5 b3 ]· 通信工程师 · 电子相关专业学生
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9 K5 k% w: P( I1 J* x8 n% P$ X福利一：参与“幸运大转盘”直播抽奖，奖品为【小米Redmi Buds3青春版 真无线蓝牙耳机】*1个 $ _ P5 C G; M) s' C
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福利二：免费领取电子资料【阵列天线方向图拟合遗传算法应用】
3 [5 ?8 c0 B6 W8 r福利三：在报名中随机抽选一位“预约锦鲤”赠送【IC封装基础与工程设计实例】*1本 b% T, I! w$ M$ K* J, m3 M
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, J# C9 e: Q; U4 E9 H/ T豪礼二：参与直播弹幕问答互动，赢取【电巢定制精美水杯】 6 Z& X0 s$ c) `& J; s0 C8 X
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发表于 2023-7-19 15:13
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