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J-GLOBAL ID：202002255782935787   整理番号：20A2441120

差分集合と微分進化を用いた薄型多入力多出力レーダのパターン合成【JST・京大機械翻訳】

Pattern synthesis of thinned multi-input multi-output radar using difference set and differential evolution

著者 (6件)： Shi Guimin (School of Mathematics and Computer Science, Wuyi University, Wuyishan, China) ,  Shi Guimin (The Key Laboratory of Cognitive Computing and Intelligent Information Processing of Fujian Education Institutions, Wuyishan, China) ,  Yang Sheng (School of Mathematics and Computer Science, Wuyi University, Wuyishan, China) ,  Yang Sheng (The Key Laboratory of Cognitive Computing and Intelligent Information Processing of Fujian Education Institutions, Wuyishan, China) ,  Jiang Yi (Bigdata Development and Management Department of Anji, Huzhou, China) ,  Luo Zhiming (Post-Doctoral Mobile Station of Information and Communication Engineering, Xiamen University, Xiamen, China)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 32  号： 22  ページ： e5847  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： MIMO(多入力多出力)レーダのサイドローブレベルを下げるために,新しい方法,差分集合および微分進化(DSDE)を提案した。新提案方法は,微分集合(DS)によって線形MIMOレーダアンテナアレイの位置を配置することができ,微分進化(DE)によって各アンテナの励起振幅を最適化することができる。DSは一種の解析計算方法であり,それは知的最適化方法より高速計算速度を有して,薄化アンテナアレイ最適化問題において固体最適化能力を有した。そのうえ,DEは多様性を保って,母集団の早期を避けることができる最良の確率的最適化方法の1つである。その結果,提案したDSDEは,アレイと励起振幅最適化の配置で高性能を達成できる。提案したアルゴリズムの性能をテストするために数値実験を行い,結果は,解析最適化法と確率的最適化法がMIMOレーダのパターン合成の問題を解決するのに好適であり,より良い収束で多様性を保つことを示した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  アンテナ ,  最適化 ,  励起 ,  *レーダ ,  最適化問題 ,  最適化手法 ,  アレイアンテナ ,  *微分 ,  サイドローブ ,  母集団
準シソーラス用語： *MIMO ,  数値実験 ,  *微分進化 ,  *パターン合成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MIMOレーダ ,  DSDE ,  分析法 ,  パターン合成

分類 (1件)： アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 差分 ,  集合 ,  微分進化 ,  薄型 ,  多入力多出力 ,  レーダ ,  パターン合成