最小二乘法结合遗传算法在平面波综合技术中的应用

论文摘要

本文通过理论分析和计算机模拟对平面波综合技术进行了研究。文中的主要工作如下:首先,简单介绍了平面波综合的基础理论以及基于最小二乘法的平面波综合的基本原理。对遗传算法的理论进行了较为详细的介绍,并针对本文的应用介绍了多目标优化的基本方法。考虑到文中实际的工作,给出了文中实际用到的遗传算法的具体执行过程。其次,将最小二乘法结合实数码遗传算法引入到平面波综合技术中,对该方法在平面波综合的二维和三维问题中的应用进行了计算机仿真,并对这两种问题下波束扫描与不扫描的情况进行了研究。通过将遗传算法优化后的结果与优化前最小二乘法的计算结果进行对比,并参考理论结果,证实所用的方法对平面波综合问题求解的正确性和有效性。仿真结果表明,在待测区域一定的条件下,文中所用的方法在平面波综合问题中可以得到良好的精度。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 内容安排及主要工作
• 第二章 平面波综合的基本原理
• 2.1 平面波综合技术简述
• 2.2 平面波综合的可行性分析
• 2.2.1 等效原理
• 2.2.2 散射问题与平面波综合问题的关系
• 第三章 最小二乘法在平面波综合中的应用
• 3.1 引言
• 3.2 最小二乘法的基本原理
• 3.3 最小二乘法在平面波综合的二维问题中的应用
• 3.3.1 二维问题中最小二乘法的基本理论
• 3.3.2 二维问题最小二乘法仿真结果
• 3.4 最小二乘法在平面波综合的三维问题中的应用
• 3.4.1 三维问题中最小二乘法的基本理论
• 3.4.2 三维问题最小二乘法仿真结果
• 第四章 遗传算法的基本原理
• 4.1 引言
• 4.2 遗传算法概要
• 4.2.1 遗传算法的生物学基础
• 4.2.2 遗传算法的基本思想
• 4.2.3 遗传算法的特点
• 4.2.4 遗传算法的应用情况
• 4.3 基本遗传算法概述
• 4.3.1 遗传算法的基本结构
• 4.3.2 遗传算法的算法基础
• 4.3.3 遗传算法的控制参数
• 4.4 多目标优化
• 4.4.1 多目标优化概述
• 4.4.2 多目标优化问题基本求解方法
• 4.5 本文中的遗传算法
• 第五章 最小二乘法结合遗传算法在二维平面波综合问题中的应用
• 5.1 引言
• 5.2 波束不扫描情况下的优化
• 5.3 波束扫描情况下的优化
• 5.4 小结
• 第六章 最小二乘法结合遗传算法在三维平面波综合问题中的应用
• 6.1 引言
• 6.2 波束不扫描情况的优化
• 6.3 波束扫描情况的优化
• 6.4 小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果