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优化阵列处理方法。

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简介：
该技术，以ISBN为9787302147602，由（美国）第斯提出，并由汤俊等人进行翻译和注释。

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  • 第二章_阵列信号处理的优化_
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    本章探讨了在复杂信号环境中，如何通过算法优化来提高阵列信号处理的精度和效率。重点介绍最新的研究进展与实际应用案例。 在学习过程中自行编写了《优化阵列信号处理》例题程序，如有需要可提供。
     
  • 遗传算法在稀疏阵列优化中的应用.rar_优化阵列信号_天线优化_稀疏阵列_遗传算法阵列_阵列稀疏化
    优质
    本研究探讨了遗传算法在优化稀疏阵列设计中的应用，旨在通过减少冗余元件提升阵列效率与性能。 阵列信号处理可以通过遗传算法对天线阵列进行稀疏化处理，这对研究阵列天线的学者有所帮助。
     
  • 第三章（二）_阵列信号处理的优化_
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    本章节聚焦于阵列信号处理中的优化技术，深入探讨了如何通过算法改进提高信号检测与估计精度，涵盖最新的研究进展和实际应用案例。 这是本人在学习过程中自行编写《优化阵列信号处理》第三章后几个例题的程序，如有需要可提供。
     
  • shan_ban_1_s.rar_天线阵列优化_三角阵列_阵列天线_天线优化
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    本资源为“shan_ban_1_s.rar”，包含关于天线阵列优化的研究资料，重点探讨了三角阵列在阵列天线中的应用及优化策略。适合相关技术研究和学习参考。 计算矩形栅格或三角栅格阵列天线的辐射图，并优化天线单元间距设计。
     
  • ARRAY_ANT_YICHUAN_NO_PROBLEM.rar_天线阵列优化_遗传算法应用_阵列优化问题解决
    优质
    本资源为天线阵列优化解决方案，采用遗传算法有效解决了阵列优化中的关键问题，适用于研究与工程实践。 使用遗传算法优化了阵列天线的方向图，并编写了验证可用的代码。
     
  • MATALB-DOA.zip_DOA 阵列仿真_ MATLAB 阵列信号处理_阵列信号_阵列信号处理代码
    优质
    该资源包提供了基于MATLAB的DOA（到达角）阵列仿真的源码，涵盖阵列信号处理技术，适用于研究和学习阵列信号处理的相关应用。 阵列信号处理的MATLAB仿真示例，适用于课程练习。
     
  • 最优阵列处理技术（中文版）.part1
    优质
    《最优阵列处理技术》是关于信号处理和通信工程领域中阵列信号处理的专业书籍，本书中文版分为多个部分发布，本篇为第一部分。 有两个分卷，请下载并解压这两个文件。其中《Detection, Estimation and Modulation Theory Part IV - Optimum Array Processing》是一部关于最优阵列处理的经典著作，由Harry L,Van Trees著，汤俊译成中文版。
     
  • 最优阵列处理技术（中文版）.part2
    优质
    《最优阵列处理技术》第二部分中文版深入探讨了在现代通信系统中优化阵列信号处理的方法和技术，适合研究与工程应用。 有两个分卷，请下载并解压这两个文件。其中《Detection, Estimation and Modulation Theory Part IV - Optimum Array Processing》一书非常经典，由Harry L,Van Trees著述，并且有汤俊翻译的中文版。
     
  • 基于MATLAB的信号阵列处理仿真方法
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB进行信号阵列处理仿真的方法与技术，旨在通过该软件平台优化算法设计和性能评估。 基于MATLAB的阵列信号处理仿真方法主要介绍如何使用MATLAB对阵列信号进行建模与仿真，适合初学者学习。
     
  • 基于MOPSO和凸优化算法的稀布圆阵列方向图优化.pdf
    优质
    本文提出了一种结合多目标粒子群优化(MOPSO)与凸优化技术的方法，旨在优化稀布圆阵列的方向图性能，实现宽带波束赋形及 sidelobe 控制。 本段落提出了一种基于多目标粒子群优化（MOPSO）与凸优化算法的稀布圆阵列方向图优化方法。该方法利用MOPSO算法作为全局搜索器，而将凸优化算法用作局部搜索器以寻找最优解。除了调整阵元权重外，此方法还引入了阵元位置参数，从而增加了对稀布阵列性能控制的可能性。 多目标粒子群优化（MOPSO）是一种能够同时处理多个目标函数的优化技术。其优势在于能发现Pareto最优解集，为稀布圆阵列提供了更多的调节自由度以提升性能表现。 凸优化算法则专注于寻找凸函数下的全局最小值点，并且能够在较短时间内找到这一最优点，确保了结果的有效性和可靠性。 通过仿真试验验证表明，基于MOPSO与凸优化结合的方法能够显著地减少稀布圆阵列的峰值旁瓣电平和栅瓣问题。相比单独使用MOPSO算法的情况，本段落所提方案在性能上有了明显的改善。 稀布圆阵列为一种广泛使用的天线布局结构，在提供高分辨率方向图的同时也具有良好的抗干扰能力，但其存在的一些缺点如较高的旁瓣峰值以及不良的栅瓣抑制效果限制了它的应用范围。通过采用本论文提出的优化策略，可以有效解决这些问题，并进一步提升稀布圆阵列的整体性能。 综上所述，基于MOPSO与凸优化算法的方法在降低稀布圆阵列的旁瓣电平和减少栅瓣方面表现优异，适用于包括但不限于阵列信号处理、雷达系统及通信技术等众多领域。