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基于GA和FFT的稀疏阵列激励幅度确定方法.pdf

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简介：
本文提出了一种结合遗传算法（GA）与快速傅里叶变换（FFT）技术来优化稀疏阵列中各单元激励幅度的方法。通过采用GA搜索最优解，配合FFT提升计算效率，从而有效改善了信号的波束形成性能和抗干扰能力。 运用GA（遗传算法）和FFT（快速傅里叶变换）来确定稀疏阵列的激励幅度和相位。

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  • 基于GA和FFT的稀疏阵列激励幅度确定方法.pdf
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    本文提出了一种结合遗传算法（GA）与快速傅里叶变换（FFT）技术来优化稀疏阵列中各单元激励幅度的方法。通过采用GA搜索最优解，配合FFT提升计算效率，从而有效改善了信号的波束形成性能和抗干扰能力。 运用GA（遗传算法）和FFT（快速傅里叶变换）来确定稀疏阵列的激励幅度和相位。
     
  • 基于迭代FFT算法的矩形平面稀疏阵列优化方法
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    本研究提出了一种利用迭代快速傅里叶变换（FFT）算法对矩形平面稀疏阵列进行优化的方法，显著提升了信号处理效率与性能。 本段落介绍了一种基于迭代FFT算法的优化方法来实现矩形稀疏阵列的峰值旁瓣电平最优化设计，并详细描述了该方法的具体步骤。当矩形平面阵列中的阵元等间距分布时，其阵列因子与阵元激励之间存在二维傅里叶变换的关系。通过随机初始化阵元激励并进行迭代FFT循环，在满足一定的旁瓣约束条件下，可以得到最优的阵元分布。仿真结果表明该方法具有快速性、有效性和稳健性的特点。
     
  • 基于稀疏阵列的L型阵列DOA估计方法.rar
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    本研究探讨了一种利用稀疏阵列实现L型排列结构下的方向-of-arrival（DOA）精确估计算法，有效提升了信号定位性能。 本设计实现的是基于稀疏阵列的波达方向算法，属于原创作品，本人保留最终知识产权。该设计可以通过积分下载，但请不要上传至其他网站上进行获利，并且如果需要上传，请附上资源链接并注明来源。
     
  • 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
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    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。
     
  • 泰勒方法计算激励幅度（MATLAB）
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    本工作详细介绍了利用泰勒级数展开的方法，在MATLAB软件环境中精确计算系统激励信号所需幅值的过程与步骤。 泰勒综合计算激励幅度（matlab）
     
  • 论文探讨：基于FOCUSS算法的离网稀疏阵列综合.pdf
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    本文研究了FOCUSS算法在离网稀疏阵列综合中的应用，通过优化阵列布局提升了信号处理性能，并分析了其优越性和适用场景。 在许多应用场合下，使用最少的阵元数量来实现高效的阵列天线综合是目标。本段落提出了一种基于迭代FOCUSS算法的新方法来进行稀疏阵列的设计与优化。该FOCUSS算法通过加权Lp最小化技术，在变网格条件下实现了对稀疏阵列的有效合成。
     
  • 关于阵列测向中稀疏超分辨方法的研究
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    本研究聚焦于阵列测向技术中的稀疏超分辨方法，探讨如何在信号处理领域实现高精度、低复杂度的方向估计。通过理论分析与实验验证相结合的方式，提出创新算法以应对多径效应和噪声干扰，提升定位系统的性能。 阵列测向技术、超分辨技术和稀疏信号研究是当前重要的研究领域。本段落探讨了在这些领域的交叉点上进行的创新工作——即关于阵列测向中采用的稀疏超分辨方法的研究，作者为林波。
     
  • 基于稀疏协方差矩阵的DOA估计方法.rar
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    本研究探讨了一种利用稀疏协方差矩阵进行方向-of-arrival (DOA) 估计的新方法，旨在提高信号处理中的定位精度和计算效率。 此代码利用阵列接收信号协方差矩阵的稀疏性，并通过压缩感知的稀疏重构理论实现信号方位估计。求解过程中使用了凸优化包。
     
  • 关于稀疏阵列波束形成与控制方法的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了稀疏阵列在信号处理中的应用，特别聚焦于优化波束形成及控制系统设计的方法。通过理论分析和实验验证相结合的方式，提出了一种高效的算法来改善稀疏阵列的性能，尤其在噪声抑制和目标定位方面取得了显著进展。该方法有望推动无线通信、雷达系统等领域的技术革新。 本段落首先从信号与信息处理的角度探讨了波束形成所要解决的技术问题，并阐述了波束形成的理论优势及方法局限性；同时对传统的基于空域波形采样的波束形成技术进行了再思考。其次，文章分析了稀疏阵列的布阵特点所带来的挑战，并介绍了空域、时域和频域分布式相参信号处理等关键技术及其理论性能的比较结果。通过具体实例展示了空—时—频协同采样克服低维欠采样的可行性。最后，本段落还讨论了实际应用中的一些非理想因素对稀疏阵列波束形成与控制的影响，并提出了相应的解决方法。
     
  • MUSIC算法在稀疏阵列中的表现
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    本文介绍了MUSIC算法在稀疏阵列中的应用与性能分析，探讨了其在不同场景下的优势和局限性。 本设计实现的是基于稀疏阵列的波达方向算法，属于原创作品，本人保留最终知识产权。通过积分可以下载本段落，请不要上传至其他网站上进行获利。如有上传请附上本资源链接并注明来源。本段落针对分辨率和RMSE进行了与传统MUSIC算法的对比。