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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于多元矢量控制交叉眼干扰技术实现的高效优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116306199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211099919.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多元矢量控制交叉眼干扰技术实现的高效优化方法是由喻梦霞;唐敏;张佳;李桂萍设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多元矢量控制交叉眼干扰技术实现的高效优化方法在说明书摘要公布了：该发明公开了一种基于多元矢量控制交叉眼干扰技术实现的高效优化方法，属于无线通信技术领域。本发明在对生成干扰天线目标点的寻优阶段，采用嵌入式混合算法，选择以PSO算法作为主导，将GA算法特有的交叉、变异思想融入到寻优过程，通过交叉、变异扩充种群多样性，使得算法在寻优时不易陷入局部最优，且能在全局参数范围内快速缩小解空间，有效提高优化精度。本发明在对幅度、相位参数择优筛选的过程中引入基于神经网络的快速建模方案，以减少正演数值建模的整体耗时并淘汰不满足精度要求的馈电参数组合。

本发明授权一种基于多元矢量控制交叉眼干扰技术实现的高效优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元矢量控制交叉眼干扰技术实现的高效优化方法，包括： 步骤1：设定需要产生干扰的目标点位置； 步骤2：根据设定的目标点位置，利用坡印廷矢量法结合粒子群-遗传混合优化算法提取干扰天线组初始幅度、相位参数； 步骤2.1：根据选择的目标点Ax,y，设置干扰天线模型尺寸，归一化干扰天线模型参数；根据先验信息设置幅度、相位参数的优化范围，其中幅度的最大范围为0,1，相位为0,2π；设置种群规模，额定迭代次数以及目标精度； 步骤2.2：将正演求解结果与目标位置参数的误差定义为算法的种群代价函数，即损失函数： Cm＝||Sm-Sgoal||2 其中，为待优化的干扰天线馈电幅度、相位参数，Sm为干扰天线正演响应，Sgoal为目标点位置参数，An表示待优化的第n个天线的馈电幅度，表示待优化的第n个天线的馈电相位；将粒子种群成员带入目标函数计算每个粒子的适应度大小值，评估各个粒子的适应度，更新每个粒子的历史个体最优pbest和历史全局极值gbest； 步骤2.3：根据粒子群算法的位置以及速度更新公式对粒子的速度和位置进行更新，评估粒子适应度值； 步骤2.3中粒子群算法的位置以及速度更新公式为： 其中，代表第i个粒子到第t代为止至今搜寻得到的最佳结果，gbestt为所有粒子群至今最佳解，Vi t各自为第i个粒子当今的位置和运行速度，c1、c2为学习因子，r1、r2为[0,1]上的随机数，ω为惯性权重； 步骤2.4：选择种群中个体的一定比例按照一定的交叉概率优化出新种群； 步骤2.5：选择种群中个体的一定比例按照一定规则进行变异操作，产生变异新个体； 步骤2.6：评估经过上述优化操作后的种群最优值是否直到达到额定收敛次数或满足目标点优化精度，如果不满足，返回步骤2.3继续执行新一轮优化；如果满足输出条件，则输出种群多个最优解，一个解为一个干扰天线组的初始馈电幅度、初始相位信息； 步骤3：将各初始馈电幅度、初始相位信息输入训练好的GA-BP或PSO-SVM多元矢量合成网络，生成等效辐射中心的拟合坐标； 步骤4：计算适应度值，其适应度函数定义为等效辐射中心拟合坐标与真实位置之间的误差，具体如下： 其中，n为网络输出的目标点位置参数个数，yi为等效辐射中心真实位置；oi为第个i节点的预测目标点位置，k为系数，abs·表示取绝对值； 根据计算出的误差筛选出满足精度要求的馈电幅度、相位信息；若都不满足则返回步骤2进行重新计算； 步骤5：输出满足硬件要求的馈电幅度、相位参数。

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