Resumen

En vista de que el algoritmo genético tradicional cae fácilmente en el óptimo local en las últimas iteraciones, se presenta un algoritmo genético caótico mejorado que emplea la teoría del caos y el algoritmo genético para optimizar el lóbulo lateral bajo del conjunto de antenas de radar MIMO en forma de T. Se presenta el novedoso mapa caótico Cat de dos dimensiones para producir su población inicial, mejorando la diversidad de los individuos. Se presenta el mapa Tent mejorado para grupos de individuos de una generación con perturbación caótica. Se establece un modelo de optimización del algoritmo genético caótico mejorado. El algoritmo presentado en este trabajo no sólo mejora la precisión de la búsqueda, sino que también evita eficazmente el problema de la convergencia local y la prematuridad. Para el radar MIMO, el algoritmo genético caótico mejorado propuesto en este trabajo obtiene un menor nivel de lóbulos laterales mediante la optimización de la amplitud de la corriente excitadora. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo es factible y eficaz. Su rendimiento es superior al del algoritmo genético tradicional.

• Materias:Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Radar Teoría de Antenas Dieléctricos
• Subjects:Telecommunications networks Radio frequency Radar Antenna theory Dielectrics
• Palabras claves:algoritmo genético tradicional, grupo de individuos, mapa de tienda mejorado, diversidad de individuos, algoritmo genético del caos, antena de radar mimo, amplitud de la corriente excitante, conjunto de antenas de radar, modelo de optimización del algoritmo, radar mimo con forma
• Keywords:traditional genetic algorithm, group of individual, improved tent map, diversity of individual, chaos genetic algorithm, mimo radar antenna, exciting current amplitude, radar antenna array, algorithm optimization model, shaped mimo radar