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上传时间: 2021-02-25
详细说明：大型阵列的优化（可提高效率）在获取声场中的信号方面起着重要作用。 最近，诸如遗传算法（GAs）之类的人工智能算法因其在全局优化中的出色性能而被广泛用于稀疏阵列优化。 本文提出了一种新的初始部署形成方法：“随机位置分配”，并在遗传算法中提出了新的交叉变异规则，以提高声学阵列的性能，改进的遗传算法减少了计算量，提高了收敛性。在相同条件下，代数从30 [1,12]减少到少于20，并且最大旁瓣电平（max SLL）减小了，并在由线性阵列组成的线性阵列上进行了仿真。包括200个各向同性或方向性元素。对于各向同性元素，最大SLL为-27.06dB，低于[1]（-22.09 dB），[3]（-24.03），[8]（-。23.05 dB）和[13]（-22.13 dB）当剩下77％的元素时；而定向元素的最大SLL为-27.15dB，低于[1]（-23.69 dB）和[3]（-25.25 dB）。在不对称线阵列的优化方面，改进后的遗传算法的性能优于以前的方法，剩下75％的元素。 线性阵列的转向角。
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