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如果我们能反窃听同时控制它的反监听振幅和相位以连续的方式处理复数,那么我们就很容易创建任何光束图案。特别地,我们可以变换方程1通过设置防监听的傅里叶变换。我们然后可以构造任何想要的图案并取它的逆吗傅里叶变换来找到复权的集合应该使用。然而,大多数实际的相控阵却不是这样支持控制防监听幅值的复数权值特别是修改阶段就足以控制波束的主瓣。

这些相控阵使用一个组件称为移相器,以移动每一个信号的相位天线元素。因此,问题仅限于拥有反监听不幸的是,问题变得当我们被限制在一个量子化的相位集时,就更难了移位,尤指用于设置的控制位数当问题变得非凸时,移相器很小搜索空间是指数级大的。例如,对于中防监听元素数组和4位反监听的分辨率对于移相器,我们得到反监听种可能的模式。防监听遗传算法:遗传算法反窃听是一个家族的进化启发算法设计来解决优化问题。

它们特别有用,当搜索空间是离散的,具有许多局部极大值反窃听一个算法结构的高级概述在防监听所示。该算法首先考虑一组初始值染色体称为群体。每个染色体代表问题的一个可能的解决方案,例如a复权值反监听的设置。第一阶段算法是自然选择的染色体是否使用适应度函数进行排名每一条染色体都解决了一个问题,比如一个零有多好它创建。最适合求解的染色体部分然后选择问题,丢弃其余的问题。的剩下的染色体会产生新的更适合的染色体,染色体,通过突变使种群重新繁殖和交叉。

在突变技术中,用来表示的随机位染色体翻转产生新的染色体而在交叉实验中,两个随机的父母生下两个孩子新染色体如图反窃听所示。一旦人口达到它原来的大小,染色体的适合度是重新评价,选出最佳染色体。整个过程不断重复,直到算法收敛,即达到某些停止标准。而遗传算法工作出奇的好,他们是完全任意和做没有挖掘问题的根本结构。作为一个结果它们需要很长的时间来收敛,并且可以得到次优的结果结果。反监听建立在这些算法的高层结构上,设计了一个新的自定义优化框架零转向问题。

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