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基於MATLAB的遺傳算法及其在稀布陣列天線中的應用(第2版•配件另行下載)
 叢書名稱: IT工程師寶典
 作  者: 包子陽/余繼周
 出版單位: 電子工業
 出版日期: 2020.01
 進貨日期: 2020/1/30
 ISBN: 9787121376580
 開  本: 16 開    
 定  價: 411
 售  價: 329
  會 員 價: 301
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內容簡介:

遺傳算法由於其在解決非線性、大空間、全局尋優、組合優化等複雜問題方面所具有的獨特優勢,得到了國內外學者的廣泛關注,並在電子、通信、計算機、自動化、信號處理和模式識別等眾多領域得到了成功的應用。本書首先介紹遺傳算法的概念、理論、主要應用方向、算法流程和關鍵參數,並給出具體的MATLAB仿真實例;然後介紹直線陣列、平面陣列、圓形陣列、圓柱陣列的綜合方向圖理論知識,並通過根據具體問題適應性改進的遺傳算法對它們進行稀疏布陣和稀布布陣,達到減少天線陣元,大幅降低成本,同時防止出現柵瓣,得到低旁瓣方向圖的目的。本書內容由淺入深,循序漸進,便於讀者對遺傳算法和陣列天線的深入理解和掌握。


作者簡介:

包子陽:高級工程師,自2009年8月至今工作於北京無線電測量研究所。2009年6月畢業於電子科技大學信號與信息處理專業,獲碩士學位。從事雷達電氣總體、智能算法和深度學習等研究工作。迄今出版專著3本;申請發明專利6項(已授權3項);在國際雷達會議、《系統工程與電子技術》等發表學術論文十餘篇。


圖書目錄:

第1章 概述 (1)
  1.1 遺傳算法 (1)
  1.2 陣列天線 (2)
  1.2.1 陣列天線 (2)
  1.2.2 稀布陣天線 (2)
  1.3 主要內容安排 (3)
  參考文獻 (3)
第2章 遺傳算法基礎 (5)
  2.1 遺傳算法簡介 (5)
  2.2 遺傳算法的生物學基礎 (6)
  2.3 遺傳算法的理論基礎 (7)
  2.3.1 模式定理 (7)
  2.3.2 積木塊假設 (8)
  2.4 遺傳算法的特點 (8)
  2.5 主要應用領域 (9)
  參考文獻 (11)
第3章 遺傳算法原理與實現 (13)
  3.1 遺傳算法的基本概念 (13)
  3.2 遺傳算法的基本算子 (15)
  3.3 標準遺傳算法 (16)
  3.4 遺傳算法的改進方向 (17)
  3.5 遺傳算法流程 (17)
  3.6 關鍵參數說明 (19)
  3.7 MATLAB仿真實例 (20)
  參考文獻 (37)
第4章 遺傳算法在稀布直線陣列中的應用 (39)
  4.1 引言 (39)
  4.1.1 方向圖乘積原理 (39)
  4.1.2 任意陣列的方向圖函數 (40)
  4.2 均勻直線陣列 (42)
  4.2.1 直線陣列方向圖函數 (42)
  4.2.2 MATLAB仿真實例 (43)
  4.3 稀疏直線陣列 (45)
  4.3.1 優化模型 (45)
  4.3.2 稀疏算法流程 (46)
  4.3.3 MATLAB仿真實例 (48)
  4.4 帶約束的稀疏直線陣列 (54)
  4.4.1 優化模型 (54)
  4.4.2 帶約束的稀疏算法流程 (55)
  4.4.3 MATLAB仿真實例 (57)
  4.5 稀布直線陣列 (64)
  4.5.1 優化模型 (64)
  4.5.2 稀布算法流程 (65)
  4.5.3 MATLAB仿真實例 (68)
  參考文獻 (74)
第5章 遺傳算法在稀布平面陣列中的應用 (75)
  5.1 引言 (75)
  5.2 均勻平面陣列 (76)
  5.2.1 平面陣列方向圖函數 (76)
  5.2.2 MATLAB仿真實例 (80)
  5.3 稀疏平面陣列 (83)
  5.3.1 優化模型 (83)
  5.3.2 稀疏算法流程 (84)
  5.3.3 MATLAB仿真實例 (86)
  5.4 帶約束的稀疏平面陣列 (95)
  5.4.1 優化模型 (96)
  5.4.2 帶約束的稀疏算法流程 (97)
  5.4.3 MATLAB仿真實例 (100)
  5.5 稀布平面陣列 (110)
  5.5.1 優化模型 (110)
  5.5.2 稀布算法流程 (112)
  5.5.3 MATLAB仿真實例 (116)
  參考文獻 (134)
第6章 遺傳算法在稀布圓形陣列中的應用 (135)
  6.1 引言 (135)
  6.2 均勻圓形陣列 (136)
  6.2.1 圓形陣列方向圖函數 (136)
  6.2.2 MATLAB仿真實例 (137)
  6.3 稀疏圓形陣列 (140)
  6.3.1 優化模型 (140)
  6.3.2 稀疏算法流程 (141)
  6.3.3 MATLAB仿真實例 (143)
  6.4 稀布圓形陣列 (150)
  6.4.1 優化模型 (150)
  6.4.2 稀布算法流程 (152)
  6.4.3 MATLAB仿真實例 (155)
  參考文獻 (162)
第7章 遺傳算法在稀布圓柱陣列中的應用 (163)
  7.1 引言 (163)
  7.2 均勻圓柱陣列 (164)
  7.2.1 圓柱陣列方向圖函數 (164)
  7.2.2 MATLAB仿真實例 (166)
  7.3 稀疏圓柱陣列 (169)
  7.3.1 優化模型 (169)
  7.3.2 稀疏算法流程 (170)
  7.3.3 MATLAB仿真實例 (172)
  7.4 稀布圓柱陣列 (182)
  7.4.1 優化模型 (182)
  7.4.2 稀布算法流程 (184)
  7.4.3 MATLAB仿真實例 (187)
  參考文獻 (197)
附錄A MATLAB常用命令及函數 (199)
  A.1 常用指令 (199)
  A.2 運算符號與特殊字符 (201)
  A.3 程序語言設計 (202)
  A.4 基本矩陣和矩陣操作 (204)
  A.5 基本數學函數 (206)
  A.6 特殊函數 (207)
  A.7 矩陣函數與數值代數 (208)
  A.8 數據分析和傅裡葉變換 (210)
  A.9 插值與多項式 (211)
  A.10 稀疏矩陣 (212)
  A.11 二維圖形 (213)
  A.12 三維圖形 (214)
  A.13 特殊圖形 (215)
  A.14 圖形句柄 (216)
  A.15 字符串函數 (216)
  A.16 文件輸入/輸出 (217)
  A.17 日期和時間函數 (217)
  A.18 數據類型和結構 (218)


章節試讀:

前 言
  遺傳算法(Genetic Algorithm)由於其在解決大空間、非線性、組合優化和全局尋優等複雜問題方面所具有的獨特優勢,受到了國內外學者的廣泛關注;該算法在電子、通信、計算機、自動化、信號處理和模式識別等眾多領域得到了成功的應用。目前,關於遺傳算法的專著不多,大致可分為兩類:一類是介紹遺傳算法的理論知識和應用,沒有實現程序;另一類是智能優化算法書籍中的某一章節,或者基於Sheffield、GAOT工具箱的實現。
  在雷達和通信電子系統中,為了使天線具有高增益、窄波束、低旁瓣等特性,廣泛採用陣列天線。為了保證天線波束在可視區內不出現柵瓣,均勻天線陣列的相鄰陣元間距不能大於半倍波長。因此,當要求天線陣列具有高增益、高分辨率時,陣列孔徑長度必須很大,均勻間隔布陣就需要相當多的天線陣元,這會使得天饋系統的造價十分昂貴。採用非均勻間隔的稀布陣列天線能夠大量節省成本,因而成為一個研究熱點。廣義上的稀布陣列天線是指陣元不等間隔排列的天線陣列,又分為陣元間隔為某一數值整數倍的稀疏陣列和陣元間隔為任意數值的稀布陣列。目前,介紹陣列天線稀疏、稀布方法的論文很多,但相關專業書籍迄今尚未見到。
  本書首先介紹遺傳算法的來源、原理、算法流程和關鍵參數,並給出具體的MATLAB仿真實例;然後介紹陣列天線綜合方向圖的理論知識,再通過根據具體問題適應性改進的遺傳算法對它們進行稀疏布陣、稀布布陣,達到減少天線陣元,大幅降低成本,同時防止出現柵瓣,得到低旁瓣方向圖的目的。書中所有程序都是基於MATLAB基本語句實現的,便於讀者的理解和針對具體問題的改進。本書具體內容如下:
  第1章為概述,綜合介紹遺傳算法的來源、原理和特點,以及陣列天線和稀布陣天線的基礎理論知識;
  第2、3章介紹遺傳算法的概念、理論、主要應用方向、算法流程和關鍵參數說明,並給出MATLAB仿真實例;
  第4∼7章分別介紹直線陣列、平面陣列、圓形陣列、圓柱陣列綜合方向圖的理論知識,以及這些天線陣列的優化模型、稀疏布陣/稀布布陣算法流程和MATLAB仿真實例。
  本書第1版出版發行2年多來,得到廣大讀者的厚愛,同時收到許多讀者的來信,他們提出了很多中肯的意見和建議。此外,新版本的MATLAB軟件對一些MATLAB函數做了更新或替換。為此,在第1版的基礎上進行一次全面的修訂完善,對MATLAB版本進行更新,並增加部分仿真實例。
  為了便於讀者的學習和參考,第2版將書中的實例程序上傳到華信教育資源網(https://www.hxedu.com.cn/)上供讀者免費下載;讀者也可以通過與本書責任編輯(zhangls@phei.com.cn)聯繫獲取。
  本書由包子陽、余繼周合著。在編寫過程中,得到了北京無線電測量研究所科技委、總體部、研發中心、檔信中心、工會以及航天科工二院“創客銀行”項目的支持和幫助,電子工業出版社相關編輯為本書的出版付出了辛勤勞動,在此表示衷心感謝。
  由於著者水平有限,書中難免有不足之處,誠摯希望各位專家和讀者批評指正。聯繫方式:bao_ziyang@163.com。
    
  著 者
  2019年8月

 
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