目录

1.引言

2.算法仿真效果演示

3.数据集格式或算法参数简介

4.算法涉及理论知识概要

5.参考文献

6.完整算法代码文件获得

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1.引言

       MIMO（多输入多输出）技术通过多天线单元的空间分集与复用，显著提升无线通信系统的容量与抗干扰能力。稀布阵列作为 MIMO 天线的重要形式，其核心优势是通过增大单元间距（突破均匀阵列 λ/2 的限制）减少天线单元数量，从而降低硬件成本、缩小阵列体积并减轻馈电网络复杂度。

2.算法仿真效果演示

软件运行版本：

matlab2024b

仿真结果如下（仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频，完整代码运行后无水印）：

3.数据集格式或算法参数简介

%间隔距离精度
steps  = 0.1;
%每一个子阵列可以由相距d1=0.5λ单元天线构成，
d0     = 0.5*lemda;
%发射天线子阵列单元16个
%（单元个数可以修改，口径为32λ）
%子阵列个数
Sns1   = 6;
NT     = 2*Sns1;
dt     = 17*lemda;
%接收子阵列天线单元8个（单元个数可以修改，口径16λ）
Sns2   = 3;
NR     = 4*Sns2;
dr     = 17*lemda;
%阵列口径48λ（可以修改）在优化过程中保证阵列口径不改变，主要是为了保证收发等效合成的联合方向图方位面波束宽度不变; 
dv     = dt+dr;
theta0 = 0;
fai    = pi/3;
MAXGEN = 600;
NIND   = 500;
Nums   = (NT+NR) + (dt/d0/steps) + (dr/d0/steps);%(优化幅度)(发射的栅格位置)(接收的栅格位置)
006_0107m1

4.算法涉及理论知识概要

        MIMO（多输入多输出）技术通过多天线单元的空间分集与复用，显著提升无线通信系统的容量与抗干扰能力。稀布阵列作为 MIMO 天线的重要形式，其核心优势是通过增大单元间距（突破均匀阵列 λ/2 的限制）减少天线单元数量，从而降低硬件成本、缩小阵列体积并减轻馈电网络复杂度。然而，稀布阵列的非均匀布局易引发栅瓣（Grating Lobe） 和高旁瓣电平（Sidelobe Level, SLL） 问题，同时单元间距过小时会产生严重互耦（Mutual Coupling） ，导致辐射性能恶化。

        因此，MIMO 稀布阵列的布局优化本质是一个带约束的连续空间优化问题：在给定阵列孔径、工作频率（波长 λ）和单元数量 N 的前提下，通过优化单元的二维坐标(xi​,yi​)（i=1,2,...,N），实现 “最小化SLL、抑制栅瓣、最大化增益、降低互耦” 的目标。传统优化方法（如穷举法、梯度下降法）存在 “维度灾难” 或 “易陷局部最优” 的缺陷，而智能优化算法（WOA、PSO、GA 等）凭借全局搜索能力，成为该问题的主流解决方案。

      MIMO子阵列天线间距至少≥0.5λ，同时间距可以修改，子阵列间距为子阵列本身的距离d3+d2,同时阵列布局时，第一个子阵列作为参考元，距离依次为的d1,d2,d3….dN如下图所示；

通过优化，建立一个最低峰值旁瓣电平的GA梯度优化目标函数，其表达式大概如下：

FFmax表示的是主瓣最大值,F(u,v)表示的是主瓣区域以外的区域，然后计算这个区域和主版最大值的比值，通过这个GA使得这个比值的最大值尽可能的小。那么这个时候就是最优的。

5.参考文献

[1]黄敬芳.基于混合遗传算法的稀布阵列天线综合技术研究[D].西安电子科技大学[2025-08-25].DOI:10.7666/d.y1485374.

6.完整算法代码文件获得

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