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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所;电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于改进白鲨算法的天线阵稀疏综合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：CN116401812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310126626.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于改进白鲨算法的天线阵稀疏综合方法是由黄建明;张乃柏;刘通;崔岩松;游长江;杨军;郭秋泉设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进白鲨算法的天线阵稀疏综合方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进白鲨算法的稀疏天线方向图综合方法，属于射频天线技术领域，该方法主要用于解决智能优化算法在稀疏天线旁瓣抑制过程中易陷入局部最优，收敛速度慢，从而降低稀疏天线的旁瓣抑制能力的问题。本发明基于白鲨算法，并在算法中加入种群分区的策略以及自适应参数。把白鲨位置带入适应度函数值中计算，通过白鲨个体适应度函数值的大小以及前后两次迭代适应度值变化的大小对白鲨进行子群划分，不同子群使用不同的搜索方式。在搜索中加入了自适应函数，随着迭代次数的变化，搜索半径随之变化。该方法兼具全局搜索能力及快速收敛性，提高了稀疏天线的旁瓣和主瓣抑制能力。

本发明授权一种基于改进白鲨算法的天线阵稀疏综合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进白鲨算法的天线阵稀疏综合方法，其特征在于，包括以下过程： 步骤1：建立天线稀疏阵模型，根据稀疏天线的阵元数量和满阵阵元间距依次放置阵元； 步骤2：生成初始种群，初始种群为随机生成的天线阵元的幅度权值，对应白鲨的位置，将幅度权值排序，并从大到小按照设定的百分比选择一部分天线阵元将幅度权值置为1，其余为0； 步骤3：构建适应度函数，将初始种群带入计算，根据每个个体相邻两次迭代的适应度值的改变量以及当前适应度值大小，分为潜力子群和普通子群； 步骤4：将潜力子群保持本身的前进方向，偏向个体最优的方向移动，普通子群以设定概率选择朝向全局最优方向和其他白鲨个体最优方向移动； 步骤5：按照步骤4的方向移动后更新白鲨的位置； 步骤6：模拟白鲨的鱼群行为，向最佳位置移动； 步骤7：返回步骤3重新计算移动后的适应度值，更新全局最优和个体最优，直到达到最大迭代次数，得出最终的全局最优结果，即天线阵元的稀疏情况；其中全局最优为全部个体中适应度值最大的，个体最优为个体在迭代中适应度值最大的； 其中，步骤4具体为： 根据不同的子群，使用不同的搜索方式，速度公式如下： 式中，取0.9，取0.4，为0到1之间的随机数，为当前迭代次数，为迭代总次数，表示一个随机的其他个体最优，表示更新前的白鲨速度，、和表示更新后的白鲨速度，表示个体最优值，表示全局最优值，表示更新前的白鲨位置； 潜力子群使用速度公式继续朝着自身个体最优的方向移动，普通子群中的个体通过产生随机数与参数进行比较，大于等于时使用速度公式偏向全局最优方向移动，小于时使用速度公式偏向其他白鲨个体最优方向移动；为： 其中表示第个个体，为个体数，为当前迭代次数。

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