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文檔簡介
1、基于量子位概率幅編碼的量子粒子群算法（QPSO）是由量子進化算法融合到粒子群算法中得來。該算法用量子位的概率幅對粒子位置編碼，用量子旋轉(zhuǎn)門實現(xiàn)粒子移動，用量子非門實現(xiàn)變異以提高種群多樣性，從而增強了算法的多維搜索能力，但仍不能避免早熟收斂現(xiàn)象。本文詳細分析其算法原理，在其基礎(chǔ)上引入了收斂停止檢測和選擇性變異機制，提出一種優(yōu)化效率有明顯改進的新算法，并將其應(yīng)用于智能天線技術(shù)中的方向圖綜合和DOA估計中，以期達到良好的效果。本文主要工作和創(chuàng)
2、新點如下：
?。?）QPSO算法的改進研究。針對QPSO算法中無差別變異不能有效提高種群多樣性的問題，引入收斂停滯檢測和選擇性變異，即在迭代計算中出現(xiàn)收斂停滯現(xiàn)象，則選擇性地對粒子進行變異，既提高迭代效率，又增加種群的多樣性。實驗結(jié)果表明，改進QPSO算法的優(yōu)化效率和能力均優(yōu)于QPSO算法和標準PSO算法。
（2）方向圖綜合技術(shù)的研究。對直線陣方向圖綜合常用的切比雪夫陣列法進行仿真分析。在多零點低旁瓣約束的陣列天線方向
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