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本书首先介绍遗传算法的概念、理论、主要应用方向、算法流程和关键参数说明，并给出具体的MATLAB仿真实例；然后介绍直线阵列、平面阵列、圆形阵列、圆柱阵列综合方向图的理论知识；再通过根据具体问题适应性改进的遗传算法对它们进行稀疏布阵，达到减少天线阵元，降低成本，同时防止出现栅瓣，得到低旁瓣方向图的目的。本书内容由浅入深，循序渐进，便于读者对遗传算法的深入理解和掌握。

目    录
第1章  概述	（1）
1.1  遗传算法	（1）
1.2  阵列天线	（2）
1.2.1  阵列天线	（2）
1.2.2  稀布阵天线	（2）
1.3  主要内容安排	（3）
参考文献	（3）
第2章  遗传算法基础理论	（5）
2.1  遗传算法简介	（5）
2.2  遗传算法的生物学基础	（6）
2.3  遗传算法理论基础	（7）
2.3.1  模式定理	（7）
2.3.2  积木块假设	（8）
2.4  遗传算法的特点	（8）
2.5  主要应用领域	（9）
参考文献	（11）
第3章  遗传算法原理与实现	（13）
3.1  遗传算法的基本概念	（13）
3.2  遗传算法的基本算子	（15）
选择算子	（15）
交叉算子	（16）
变异算子	（16）
3.3  标准遗传算法	（16）
3.4  遗传算法的改进方向	（17）
3.5  遗传算法流程	（17）
3.6  关键参数说明	（19）
3.7  MATLAB实例仿真	（20）
参考文献	（33）
第4章  遗传算法在稀布线阵中的应用	（35）
4.1  引言	（35）
4.1.1  方向图乘积原理	（36）
4.1.2  任意阵列的方向图函数	（36）
4.2  均匀直线阵列	（38）
4.2.1  直线阵方向图函数	（38）
4.2.2  MATLAB实例仿真	（39）
4.3  稀疏直线阵列	（41）
4.3.1  优化模型	（41）
4.3.2  稀疏运算流程	（41）
4.3.3  MATLAB实例仿真	（44）
4.4  带约束的稀疏直线阵列	（50）
4.4.1  优化模型	（50）
4.4.2  带约束的稀疏运算流程	（50）
4.4.3  MATLAB实例仿真	（53）
4.5  稀布直线阵列	（59）
4.5.1  优化模型	（59）
4.5.2  稀布算法流程	（61）
4.5.3  MATLAB实例仿真	（63）
参考文献	（69）
第5章  遗传算法在稀布平面阵中的应用	（71）
5.1  引言	（71）
5.2  均匀平面阵列	（72）
5.2.1  平面阵方向图函数	（72）
5.2.2  MATLAB实例仿真	（76）
5.3  稀疏平面阵列	（79）
5.3.1  优化模型	（79）
5.3.2  稀疏算法流程	（80）
5.3.3  MATLAB实例仿真	（82）
5.4  带约束的稀疏平面阵列	（91）
5.4.1  优化模型	（91）
5.4.2  带约束的稀疏运算流程	（93）
5.4.3  MATLAB实例仿真	（95）
5.5  稀布平面阵列	（105）
5.5.1  优化模型	（105）
5.5.2  稀布算法流程	（107）
5.5.3  MATLAB实例仿真	（111）
参考文献	（129）
第6章  遗传算法在稀布圆阵中的应用	（131）
6.1  引言	（131）
6.2  均匀圆形阵列	（132）
6.2.1  圆阵方向图函数	（132）
6.2.2  MATLAB实例仿真	（133）
6.3  稀疏圆形阵列	（136）
6.3.1  优化模型	（136）
6.3.2  稀疏算法流程	（137）
6.3.3  MATLAB实例仿真	（139）
6.4  稀布圆形阵列	（146）
6.4.1  优化模型	（146）
6.4.2  稀布算法流程	（148）
6.4.3  MATLAB实例仿真	（151）
参考文献	（157）
第7章  遗传算法在稀布圆柱阵中的应用	（159）
7.1  引言	（159）
7.2  均匀圆柱阵列	（160）
7.2.1  圆柱阵方向图函数	（160）
7.2.2  MATLAB实例仿真	（161）
7.3  稀疏圆柱阵列	（165）
7.3.1  优化模型	（165）
7.3.2  稀疏算法流程	（165）
7.3.3  MATLAB实例仿真	（168）
7.4  稀布圆柱阵列	（177）
7.4.1  优化模型	（177）
7.4.2  稀布算法流程	（179）
7.4.3  MATLAB实例仿真	（182）
参考文献	（192）
附录A  MATLAB常用命令及函数	（193）
A.1  常用指令	（193）
A.2  运算符号与特殊字符	（195）
A.3  程序语言设计	（196）
A.4  基本矩阵和矩阵操作	（198）
A.5  基本数学函数	（200）
A.6  特殊函数	（201）
A.7  矩阵函数与数值代数	（202）
A.8  数据分析和傅立叶变换	（204）
A.9  插值与多项式	（205）
A.10  稀疏矩阵	（206）
A.11  二维图形	（207）
A.12  三维图形	（208）
A.13  特殊图形	（209）
A.14  图形句柄	（209）
A.15  字符串函数	（210）
A.16  文件输入/输出	（211）
A.17  日期和时间函	（211）
A.18  数据类型和结构	（212）

电子/通信

包子阳：2009年6月毕业于电子科技大学信号与信息处理专业，获硕士学位。2009年8月至今工作于北京无线电测量研究所，高级工程师。从事雷达电气总体、信号处理和算法研究等工作，申请专利五项（已授权两项），在国际雷达会议、《系统工程与电子技术》、《现代雷达》、《电子技术应用》、全国天线年会等发表学术论文十余篇。

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基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用