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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于改进遗传算法的子阵分布式阵列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：CN116167234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310199159.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于改进遗传算法的子阵分布式阵列优化方法是由郑纪彬;蒋浩然;陈柔暄;张思雨设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进遗传算法的子阵分布式阵列优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进遗传算法的子阵分布式阵列设计方法，实现步骤为：建立子阵分布式阵列峰值副瓣电平数学模型；建立以子阵分布式阵列的方向图峰值副瓣电平PSLL和子阵数量N为优化目标的优化模型；对遗传算法进行改进；通过改进的遗传算法求解优化模型获取子阵分布式阵列的设计结果。本发明有效的提高了子阵分布式阵列的优化效率，在降低峰值副瓣电平的同时有效减少子阵分布式阵列中的子阵数量，降低了数字通道成本。

本发明授权基于改进遗传算法的子阵分布式阵列优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进遗传算法的子阵分布式阵列优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 1建立子阵分布式阵列峰值副瓣电平数学模型： 建立由K个阵元组成的包括稀疏排布的N个子阵,且每个子阵包括均匀排布的M个阵元的子阵分布式阵列峰值副瓣电平PSLL数学模型，其中，N≥1，M≥1，K＝M·N； 2建立优化模型： 建立以子阵分布式阵列的方向图峰值副瓣电平PSLL和子阵数量N为优化目标，以子阵内阵元的间距d、子阵间的最小间距Dmin和子阵分布式阵列的口径L为约束条件的优化模型： 其中，W1和W2分别是峰值副瓣电平PSLL和子阵数量N的优化权重，Y＝[y1,y2,…,yn,...,yN]为子阵的位置向量，yn为第n个子阵的位置，1≤n≤N； 3对遗传算法进行改进： 通过以yn-yn-1≥Dmin为约束条件随机产生的初始种群替换遗传算法中随机产生的初始种群，且选取除个体适应度值最大的其余个体进行轮盘赌操作，实现对遗传算法的改进； 4基于改进的遗传算法求解优化模型： 4a初始化改进的遗传算法的迭代次数为t，最大迭代次数为T，T≥200，个体为子阵的位置向量Y，种群G包括X个个体，当前种群为Gt，X≥2，并令t＝1； 4b通过yn-yn-1≥Dmin对子阵间的最小间距Dmin进行约束，并随机产生符合该约束条件的包含X个个体的初始种群G1＝[Y1,Y2,...,Yx,...,YX]，其中，Yx为第x个个体，2≤x≤X； 4c计算种群Gt中每个个体Yx的适应度值FYx，并将X个个体中适应度值最大的个体选入种群Gt，再将其余个体根据适应度的大小采用轮盘赌的方式选入种群Gt，得到选择操作后的种群； 4d对选择操作后的种群中的每个个体进行二进制编码，并对二进制编码后的种群中的所有个体进行交叉操作后进行变异操作，得到第t次变异后的种群Gt”； 4e判断t≥T是否成立，若是，得到优化后的种群G*，并执行步骤5；否则，令t＝t+1，Gt＝Gt”，并执行步骤4c； 5获取子阵分布式阵列的优化结果： 对种群G*中具有最大适应度值的个体进行解码，得到最优的子阵数量Nbest和位置Ybest，并根据Nbest和Ybest，计算子阵内的阵元数得到子阵数量为Nbest、子阵位置为Ybest、子阵内阵元数量为Mbest的优化后的子阵分布式阵列。

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