导读:本文包含了阵列划分论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:阵列,波束,相控阵,天线,算法,乘法,波段。
阵列划分论文文献综述写法
陈逸飞,朱蕾,李宏亮[1]（2019）在《一种多线程阵列众核处理器的二级Cache划分机制》一文中研究指出阵列众核处理器由于其较高的计算性能和能效比已经广泛应用于高性能计算领域。而要构建未来高性能计算系统处理器必须解决严峻的"访存墙"挑战以及核心协同问题。通常的阵列处理器,其核心多采用单线程结构,以减少开销,但是对访存提出了较高的要求。引入硬件同时多线程技术,针对实验中单核心多线程二级Cache利用率较低的问题,提出了一种共享二级Cache划分机制。经实验模拟,通过上述优化的共享二级Cache划分机制,二级指令Cache失效率下降18.59%,数据Cache失效率下降6.60%,整体CPI性能提升达到10.1%。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年03期）
夏琛海,牛宝君[2]（2018）在《机载X波段圆口径平面阵列天线的子阵划分研究》一文中研究指出针对机载X波段圆口径相控阵天线,文中提出了五种典型子阵划分方法,以解决相控阵天线瞬时宽带工作时宽角扫描波束色散的难题,同时,实现指向角偏差、第一副瓣电平、增益、平均副瓣电平、最大副瓣电平等典型参数性能最优化;在仿真分析基础上,总结了子阵划分方法与天线性能之间对应关系。(本文来源于《现代雷达》期刊2018年06期）
崔超奕[3]（2018）在《基于子阵划分的低副瓣阵列天线新型综合方法研究》一文中研究指出低副瓣阵列天线因其可以提升抗干扰性能而广泛应用于高性能雷达、通信等系统。现阶段,为了获得较大的阵列增益,需要增大阵列口径,增多阵列单元数目。但是制造含有大量有源单元的天线阵列十分复杂且耗资巨大。近年来,专家学者们提出了基于子阵划分技术的新型阵列天线,此种阵列天线将常规阵列对单元激励幅相的设计转变为对子阵划分方式及子阵激励的同时设计,使阵列不仅具有低副瓣、高方向性系数的特性,还减少了阵列中有源天线单元的数量,从而降低了阵列天线的复杂程度与制造成本。上述基于子阵划分的阵列综合问题在数学上是混合实数-整数的复杂优化问题,故而难以使用常规方法进行求解。因此,研究基于子阵划分的低副瓣阵列天线方向图综合方法具有重要的理论意义和工程应用价值。论文主要采用几种新型混合方法对基于子阵划分技术的阵列天线进行了低副瓣综合,其主要工作与成果可归纳为:1.提出了一种集成了凸优化的新型混合差分进化(DE-CP)算法。首先,建立了混合算法所能处理低副瓣阵列综合问题的优化模型。其中,差分进化算法只用于处理与阵列布局有关的变量,例如阵元位置、子阵划分方式等。在差分进化算法求解过程中建立凸子问题用来处理阵元激励的变量。其次,建立了差分进化算法适应度函数与凸子问题最优解之间的关系,构造了适合新型混合DE-CP算法的适应度函数。最后,对对称/非对称方向图不等间距直线阵、扩展单元不等间距直线阵以及单脉冲均匀直线阵进行了低副瓣综合,给出了具体优化模型,并将仿真结果与其它算法作了比较。相比于现有综合算法,由于DE-CP算法最大限度地利用了低副瓣阵列天线设计中问题的“凸”性,在上述低副瓣阵列综合问题中均可以获得更好的解。2.提出了一种基于连续子阵划分的低副瓣单脉冲阵列综合技术。现有基于子阵划分的单脉冲阵列综合技术中,由于同一子阵内单元的位置不连续,从而产生大量电路交叉点,导致馈电网络难以工程实现。为了克服这一缺点,提出了一种基于连续子阵划分的低副瓣单脉冲直线阵与圆弧共形阵综合技术。首先,建立了新型约束优化问题模型用以描述基于连续子阵划分的低副瓣单脉冲阵列综合问题。其次,构造了合适的适应度函数将该问题转化为一个无约束优化问题,并采用基于成功父代选择框架的混合差分进化算法(SPS-DE)对该问题进行求解。最后,结合四种单脉冲阵列算例验证了所提出综合技术的有效性。在这四种算例中,首先,综合了基于传统不连续子阵的低副瓣单脉冲阵列并将结果与其它文献的方法进行对比,仿真结果表明了SPS-DE算法适合于求解基于子阵的单脉冲阵列综合问题。其次,当单脉冲阵列子阵中天线单元的位置连续时,分别采用Dolph-Chebyshev综合法和联合优化方法得到了和方向图,说明了联合优化和方向图的必要性。最后,对基于连续子阵划分的单脉冲共形圆弧阵进行了低副瓣综合。仿真结果表明,所提出的基于连续子阵划分的阵列综合技术适合于低副瓣单脉冲直线阵与圆弧共形阵综合。3.提出了一种新型混合迭代傅里叶-模糊C均值聚类(IFT-FCM)算法。为了克服现有基于连续/不连续子阵划分的低副瓣阵列综合方法计算时间长,需要先验知识多的缺点,提出了一种新型混合IFT-FCM算法。首先,采用FCM算法建立了直线阵子阵划分方式与阵列天线单元激励幅度之间的关系,并将其融入IFT算法中。其次,针对要求同一子阵天线单元位置连续的单个和或差方向图低副瓣阵列综合问题,提出了一种基于阵元激励与位置的单调辅助激励序列使子阵内单元位置满足连续性要求。最后,采用所提出的IFT-FCM算法优化综合了均匀子阵和方向图、非均匀连续子阵和方向图、非均匀连续子阵差方向图以及非均匀不连续子阵单脉冲方向图的峰值副瓣电平。四种算例的仿真结果与其他文献中已有的结果进行了比较,其结果表明在获得相同甚至更低峰值副瓣电平的前提下,所提出的IFT-FCM算法与文献中的方法相比计算时间大幅减少。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-04-01）
习文[4]（2016）在《相控阵雷达阵列天线子阵划分优化算法研究》一文中研究指出大型阵列天线由于具有高增益、高分辨率等优点而被广泛应用于相控阵雷达系统中,考虑到阵元数目过多带来的高系统成本和复杂度,往往需要对阵列天线进行子阵划分。子阵划分结构的好坏直接影响着阵列信号处理的性能,然而工程中普遍采用比较简单的子阵划分结构,这种设计缺乏充足的理论分析,严重制约了雷达的整体性能,因此如何得到最优的子阵划分结构成为雷达系统设计需要重点考虑的问题之一。一种典型的子阵划分应用是单脉冲测角技术,该技术通过在阵元级上形成和波束,在子阵级上形成差波束,减少了模拟馈线网络数目,降低了硬件制造成本。为了形成低副瓣的和差波束,本文首先在权矢量优化准则下建立了和差波束形成中的子阵划分优化模型,优化的目标是使阵元级等效加权矢量与参考低副瓣加权矢量之间的逼近误差最小。然后,针对线阵子阵级和差波束形成问题,在权矢量优化准则下,子阵划分优化等效于有序阵元级参考差和加权比序列的某种邻接划分,在此基础上本文提出了一种基于分割点位置编码遗传算法的子阵划分优化方法,该方法将有序序列的分割点位置编码成染色体,然后随机产生一组无重复整数完成对种群的初始化,并且设计合适的适应度函数和遗传算子操作来改善算法的收敛性和稳定性。仿真分析表明,该方法相比于其它划分方法而言,能够实现全局搜索并快速收敛到最优解,同时可以获得更小的权矢量逼近误差以及更低的方向图副瓣。接着,针对圆形面阵子阵级最优和差波束形成问题,在权矢量优化准则下,子阵划分优化可以转化为阵元级参考差和加权比矢量集的聚类,因此可以使用传统聚类算法(如K均值聚类算法)进行解决。然而当阵元级加权不均匀(如低副瓣加权)时,使用传统聚类算法并不能使权矢量逼近误差完全最小化。为了解决这个问题,本文提出了一种基于改进K均值聚类算法的子阵划分优化方法,该方法充分考虑阵元级加权的影响,通过修改传统K均值聚类算法的聚类准则和聚类中心来进一步减小权矢量逼近误差。仿真分析表明,当阵元级加权不均匀时,所提方法能够获得最小的权矢量逼近误差和最低的方向图副瓣性能。最后,对全文工作进行了总结,并给出子阵划分技术需要进一步研究解决的问题。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-01-01）
郭华[5]（2015）在《阵列天线综合及子阵列划分的研究》一文中研究指出阵列天线综合是一个非常复杂的非线性问题,目前采用的算法是多种多样的。泰勒综合法、贝利斯综合法和契比雪夫综合法等传统解析方法可以解决一些波束形状和阵元排列形式简单的阵列天线问题,对一些复杂问题却无能为力。随着计算机技术的发展,人们将智能优化算法和快速迭代算法应用到阵列天线综合当中。智能优化方法能够解决一些限制条件非常严格的阵列,具有很强的全局搜索性和稳健性,但智能优化算法收敛速度慢,运算时间长,不能解决大型阵列天线的综合问题。快速迭代算法能够解决大型阵列天线的综合问题,但要求对初始值的选择非常严格,而且容易陷入局部最优值。本文分别对非均匀阵列天线、双频共享孔径阵列天线、基于子阵的阵列天线和单脉冲阵列天线的子阵列划分等热点问题进行研究。非均匀阵列天线对相邻阵列单元间距有着非常严格的要求,一般采用智能优化算法对阵列单元位置进行优化。针对现有的非均匀阵列天线综合方法算法设计复杂以及优化效果差的缺点,本文采用入侵杂草算法对非均匀阵列天线进行综合,主要对对称直线阵列天线、对称矩形平面阵列天线和同心圆环平面阵列天线的阵元位置进行优化,推导得到了满足间距约束要求的阵元位置公式,以方向图最高旁瓣电平为适应度函数,优化后的阵元位置满足预先设置的间距约束条件,方向图的最高旁瓣电平也有了一定程度的降低。本文提出的方法不但能够降低非均匀阵列天线算法复杂程度,而且能够很好地限制阵列天线的孔径尺寸和最大阵元数目。双频共享孔径阵列天线综合是一个更为复杂的非线性优化问题,属于不同子阵列的阵列单元有着更为严格的间距约束要求。本文对直线和平面共享孔径阵列天线进行综合,推导得到了同时满足多个约束条件的阵元位置公式,以两个子阵列方向图的最高旁瓣电平为适应度函数,利用入侵杂草算法对两个子阵列的阵列单元位置进行优化,优化后两个子阵列的阵列单元位置满足所有的最小阵元间距约束条件。本文提出的方法能够实现大频率间隔情况下双频共享孔径阵列天线的设计。非线性最小二乘法是一种快速迭代算法,能够解决一些方向图形式复杂和阵元数目较多的阵列天线综合问题。本文首先利用非线性最小二乘法对直线多子孔径阵列天线进行综合,将阵列天线划分为多个子阵列,每个子阵列可以产生不同的方向图。然后利用相同的方法对星载阵列天线中常用到的同心圆环和六边形阵列天线进行综合,将阵列天线划分为若干子阵列,每个子阵列具有相同的激励幅度权值,在尽量逼近期望方向图的同时,降低了算法的复杂程度以及阵列天线的制造成本。基于单脉冲阵列天线的和差方向图综合是阵列天线综合的一个重要研究内容。本文对直线和平面单脉冲阵列天线和差方向图进行综合,将阵列天线划分为多个子阵列,每个子阵列具有相同的激励权值。对于直线阵列天线,在确定总的阵元数目和子阵个数的情况下,将每个子阵列的阵元数目和权值作为优化变量,与其他方法相比,该方法具有更少的优化变量个数,因此具有更快的收敛速度。对于平面单脉冲阵列天线问题,采用权值逼近和方向图逼近相结合的策略,以得到性能更好的和差方向图。(本文来源于《西北工业大学》期刊2015-11-01）
熊子源[6]（2015）在《阵列雷达最优子阵划分与处理研究》一文中研究指出对于大型阵列雷达而言,子阵技术可以极大地降低系统实现难度和工程代价,因此在国际雷达界倍受重视,并广泛应用在GBR、THAAD、宙斯盾等先进的雷达装备中。然而子阵设计的优劣直接影响雷达系统的性能,如何实现最优子阵划分及子阵级信号处理面临着诸多挑战,也是我国诸多在研的阵列雷达迫切需要突破的技术瓶颈。论文开展阵列雷达最优子阵划分方法与处理技术的研究,取得的研究成果包括以下几个方面:1.子阵技术基础。从子阵技术的内涵及应用出发,给出了子阵的数学建模方法,揭示了子阵结构对天线方向图性能的影响机理。引入“格论”的数学工具给出了阵列雷达的子阵级波束形成原理。研究了子阵级波束形成技术,将有限视场扫描、宽带宽角域扫描、同时多波束扫描等波束形成技术纳入到统一的理论框架下。2.非规则子阵技术。针对阵元按任意栅格分布的平面阵列,提出了多联多边形的新型非规则子阵设计方案,这种新型非规则子阵能够在兼顾工程实现难易的同时,较好地抑制栅瓣,获得性能优异的天线方向图。以精确覆盖理论为基础,提出了基于X算法的阵面精确划分和准精确划分方法,两类划分方法将阵面的划分问题巧妙地转换为精确覆盖问题,能使用任意形状给定的非规则子阵得出阵面的精确和准精确划分方案。最后,在兼顾天线阵元极化特性和工程实用性的基础上,结合方向图的量化分析结果进一步优化了非规则的子阵划分方案。3.重迭子阵技术。首先,推导了一维和二维的重迭子阵天线的方向图计算方法。然后,采用交替优化的思想,提出了重迭子阵天线的阵列加权值优化方法。所提方法将一个复杂的非凸优化问题转换为两个线性规划问题的交替求解,能够在较少的迭代步骤内获得阵元级和子阵级的最优加权值,而且能够获得性能优于传统两级低副瓣加权方法的方向图。最后,通过理论推导和仿真实验,指出了子阵级权值误差和阵元级权值误差对方向图性能的影响机理。4.单脉冲应用中的子阵技术。基于阵列单脉冲技术实现框架,给出了和差方向图的子阵级综合方法。采用激励匹配准则研究单脉冲应用中子阵划分的优化设计,揭示了聚类分析与和差方向图综合之间的关系,并提出了基于聚类算法的子阵划分优化方法,与经典的子阵划分相比,新方法可以灵活控制子阵个数、降低方向图旁瓣,以及改善单脉冲测角性能。最后,研究了子阵级的单脉冲处理方法,推导了广义单脉冲原理及其理论性能,并结合子阵划分的优化结果仿真研究了子阵级的单脉冲测角性能。5.自适应阵列处理中的子阵技术。分析了SLC技术、ADBF技术和STAP技术等自适应阵列处理算法的特点,指出了各种典型处理之间的异同。接下来,重点研究了子阵级的旁瓣对消技术和空时自适应处理技术。针对子阵级旁瓣对消技术,提出了基于精确覆盖理论的主、辅通道设计方法,能够获得较好的干扰抑制性能。针对子阵级空时自适应处理技术,提出了基于蚁群优化的STAP阵面划分优化方法,能够获得较好的杂波抑制性能。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2015-04-01）
刘鹏飞,陆必应,孙鑫,周智敏[7]（2014）在《基于子阵划分的二维穿墙MIMO阵列设计》一文中研究指出穿墙叁维成像中,不同的阵列构架会直接影响阵列性能及其适用环境。利用等效阵列原理设计二维多输入多输出(MIMO)阵列,在具体分析一维STVA阵列具有最短物理尺寸的原理上,提出了利用子阵划分的方法解决等效阵列到MIMO阵列的去卷积问题。针对去卷积后得到多种MIMO阵列构型的择优问题,提出了综合尺寸的概念,利用子阵划分后的部分信息衡量去卷积后MIMO阵列的物理尺寸,最后将这种方法推广至二维MIMO阵列,设计出适用于穿墙成像的二维UWB-MIMO阵列,利用仿真实验验证了其在穿墙叁维成像中的优异性能。(本文来源于《雷达科学与技术》期刊2014年05期）
程乃平,潘点飞[8]（2014）在《大型阵列天线子阵划分及栅瓣抑制方法》一文中研究指出利用遗传算法(genetic algorithm,GA)将大型阵列划分为非均匀邻接子阵,以主旁瓣比作为适应度函数,并对遗传操作增加约束条件,得到具有栅瓣抑制能力的子阵结构。提出了基于子阵级的波束扫描方法,在每个扫描分区内无需改变阵元权值,仅通过子阵级数字波束形成即可完成阵列的波束扫描,并分析了不同扫描角对阵列方向图的影响。为了抑制大扫描角带来的高旁瓣,运用自适应原理使子阵级方向图在高旁瓣位置形成凹陷。分析与仿真结果表明,该方法能够进一步提高阵列方向图的主旁瓣比,增加扫描分区的范围。(本文来源于《信号处理》期刊2014年05期）
熊子源,徐振海,张亮,吴迪军[9]（2011）在《阵列雷达最优子阵划分研究》一文中研究指出在大型的相控阵天线中,为降低系统复杂性及应用成本,需要采用子阵划分技术对天线阵面进行最优划分。首先总结了基于子阵划分的相控阵雷达信号处理流程,在此基础上,从低副瓣的多波束、子阵级自适应干扰抑制等不同方面研究子阵划分技术。对现有子阵划分的研究途径、划分的方法以及各自特点进行研究和归纳。在抑制波束旁瓣方面,建立了求解最优子阵划分的优化数学模型;在自适应抗扰方面,分析了栅零点等影响子阵级自适应处理性能的因素。最后提出了最优子阵划分问题的进一步研究方向。(本文来源于《雷达科学与技术》期刊2011年04期）
汤善江,孙济洲,于策,武华北,徐祯[10]（2010）在《FJRR:一种基于阵列型数据划分应用的并行设计模式》一文中研究指出并行设计模式能够降低并行编程的难度与复杂度。针对科学与工程计算领域大量耗时的数据密集型应用的计算,提出了一种能够适用于阵列数据划分应用的FJRR并行设计模式;鉴于开发者更习惯串行编程,在FJRR模式中提出并实现了一种类串行化并行程序设计的思想。通过两个示例进行了模式应用说明与性能分析,并将该模式在EasyPAB可扩展并行应用开发平台中实例化并应用。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2010年01期）
阵列划分论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对机载X波段圆口径相控阵天线,文中提出了五种典型子阵划分方法,以解决相控阵天线瞬时宽带工作时宽角扫描波束色散的难题,同时,实现指向角偏差、第一副瓣电平、增益、平均副瓣电平、最大副瓣电平等典型参数性能最优化;在仿真分析基础上,总结了子阵划分方法与天线性能之间对应关系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
阵列划分论文参考文献
[1].陈逸飞,朱蕾,李宏亮.一种多线程阵列众核处理器的二级Cache划分机制[J].计算机工程与科学.2019
[2].夏琛海,牛宝君.机载X波段圆口径平面阵列天线的子阵划分研究[J].现代雷达.2018
[3].崔超奕.基于子阵划分的低副瓣阵列天线新型综合方法研究[D].西安电子科技大学.2018
[4].习文.相控阵雷达阵列天线子阵划分优化算法研究[D].北京理工大学.2016
[5].郭华.阵列天线综合及子阵列划分的研究[D].西北工业大学.2015
[6].熊子源.阵列雷达最优子阵划分与处理研究[D].国防科学技术大学.2015
[7].刘鹏飞,陆必应,孙鑫,周智敏.基于子阵划分的二维穿墙MIMO阵列设计[J].雷达科学与技术.2014
[8].程乃平,潘点飞.大型阵列天线子阵划分及栅瓣抑制方法[J].信号处理.2014
[9].熊子源,徐振海,张亮,吴迪军.阵列雷达最优子阵划分研究[J].雷达科学与技术.2011
[10].汤善江,孙济洲,于策,武华北,徐祯.FJRR:一种基于阵列型数据划分应用的并行设计模式[J].计算机应用研究.2010