51基于布谷鸟算法的导航波束形成问题
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具体的代码如下：% 布谷鸟函数优化分析
% cuckoo_search -- CS算法
%% 清空环境
clc % 清屏
clear all; % 删除workplace变量
close all; % 关掉显示图形窗口
warning off; % 消除警告
tic
%% 参数初始化
maxiter = 20; % 迭代次数
sizepop = 20; % 种群规模
pa=0.25; % 发现新巢的概率Discovery rate of alien eggs/solutions
% M Kphi
popmin = ; % x 最小值
popmax = ;% x 最大值
nvar = 8;% 未知量个数
% 导航-波束形成问题
theta_signal=50; % 俯仰角
phi_signal=200; % 方位角
% 产生初始粒子
for i=1:sizepop
nest(i,:)= popmin+(popmax-popmin).*rand(size(popmin)) ;
fitness(i)= fun( , theta_signal,phi_signal );% 适应度函数值--目标函数值--求解全局的极大值
end
% 找当前最好的个体
=max(fitness);
bestnest=nest(bestindex,:); % 全局最佳
%% 寻优
for i=1:maxiter
disp(['Iteration ' num2str(i)]);
% 粒子位置更新
new_nest=get_cuckoos(nest,bestnest,popmin,popmax); % Levy flights 粒子位置更新
% 比较更新
=get_best_nest(nest,new_nest,fitness, theta_signal,phi_signal);
% 发现新巢、随机粒子的位置
new_nest=empty_nests(nest,popmin,popmax,pa) ;
% 继续评估新巢的适应度值
=get_best_nest(nest,new_nest,fitness, theta_signal,phi_signal);
% 寻找全局最优解
if fnew>fmax,
fmax=fnew;
bestnest=best;
end
CS_yy(i)=fmax; % 保存极大值
end% 结束迭代循环
CS_fitness_iter = CS_yy;
time = toc
save CS_fitness_iter.mat
%% 结果分析
plot(CS_yy,'bo-','Linewidth',2)
title(['适应度曲线' '终止代数＝' num2str(maxiter)]);
grid on
xlabel('进化代数');ylabel('适应度');
% 结果输出
disp('最优解')
zbest_result = fix( [ bestnest(1),bestnest(2)*50000, bestnest(3:nvar)] );
disp(zbest_result) % 最佳个体值
fprintf('\n')
%% 结果
tic
= fun(zbest_result, theta_signal, phi_signal);
time1 = toc
figure,
plot(0:359, F(:,50)); grid on %截面图：
xlabel('方位角');
ylabel('增益(dB)');
title('俯仰角50度时截面')寻找新的解：
function new_nest=empty_nests(nest,Lb,Ub,pa)
% A fraction of worse nests are discovered with a probability pa
n=size(nest,1);
% Discovered or not -- a status vector
K=rand(size(nest))>pa;
%% New solution by biased/selective random walks
stepsize=rand*(nest(randperm(n),:)-nest(randperm(n),:));
new_nest= nest+stepsize.*K;
for j=1:size(new_nest,1)
for k=1:length(nest(j,:))
if new_nest(j,k)>Ub(k)
new_nest(j,k)=Ub(k);
end
if new_nest(j,k)<Lb(k)
new_nest(j,k)=Lb(k);
end
end
end寻找当前最优的解：
function =get_best_nest(nest,newnest,fitness, theta_signal,phi_signal)
% Evaluating all new solutions
for j=1:size(nest,1),
% fnew=Ackley_Fun(newnest(j,:));% 适应度值
fnew= fun( , theta_signal,phi_signal );% 适应度函数值--目标函数值--求解全局的极大值
if fnew>=fitness(j),
fitness(j)=fnew;
nest(j,:)=newnest(j,:);
end
end
% Find the current best
=max(fitness) ;
best=nest(K,:);位置更新：
% 位置更新
function nest=get_cuckoos(nest,best,Lb,Ub)
% Levy flights
n=size(nest,1);
% Levy exponent and coefficient
beta=3/2;
sigma=(gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2)))^(1/beta);
for j=1:n,
s=nest(j,:);
% implementing Levy flights
% For standard random walks, use step=1;
%% Levy flights by Mantegna's algorithm
u=randn(size(s))*sigma;
v=randn(size(s));
step=u./abs(v).^(1/beta);
stepsize=0.01*step.*(s-best);
nest(j,:) = s+stepsize.*randn(size(s));
% Apply simple bounds/limits
for k=1:length(nest(j,:))
if nest(j,k)>Ub(k)
nest(j,k)=Ub(k);
end
if nest(j,k)<Lb(k)
nest(j,k)=Lb(k);
end
end
end
适应度函数：
function = fun(x, theta_signal, phi_signal)
% 输入：
% theta_signal=50; % 俯仰角
% phi_signal=200; % 方位角
% x:
% N=7; % 阵元数目
% M=6; % 延迟数目
% K=5000; % 快拍数
% 输出：
% fitness：适应度值，主瓣-旁瓣的差值最大
% F：输出的beampattern
% x=fix(x); % 取整
N = 7; % 阵元数目
M = fix(x(1)); % 延迟数目
K = fix(x(2)); % 快拍数
m=';
c=3*10^8; % 光速
f0=1.26852*10^9; % 信号中心频率
fs=5*10^9; % 采样频率
Ts=1/fs; % 单位时延
t = 0:Ts:(K*Ts-Ts);
wl=c/f0; % 信号波长
r=wl/2; % 圆阵半径
% phi1=;% 圆周上阵元角度位置 6围1圆阵
% phi1 = 0:360/(N-1):360-360/(N-1);
phi1 = fix( x(3:end) );
P=]; % 位置
% theta_signal=50; % 俯仰角
% phi_signal=200; % 方位角
theta_inter=40; % 干扰1
phi_inter=50;
theta_inter2=60; % 干扰2
phi_inter2=250;
theta_inter3=50; % 干扰3
phi_inter3=60;
theta_inter4=30; % 干扰4
phi_inter4=120;
theta_inter5=30; % 干扰5
phi_inter5=80;
waven_signal=;% 信号波数（wavenumber）
waven_inter=;
waven_inter2=;
waven_inter3=;
waven_inter4=;
waven_inter5=;
snr1=-20; % 信噪比
inr1=30; % 干噪比
inr2=30;
inr3=30;
inr4=30;
inr5=30;
s_a0=exp(j*2*pi/wl*(waven_signal*P)'); % 期望信号1
s_a1=exp(j*2*pi/wl*(waven_inter*P)'); % 干扰1
s_a2=exp(j*2*pi/wl*(waven_inter2*P)'); % 干扰2
s_a4=exp(j*2*pi/wl*(waven_inter3*P)');
s_a5=exp(j*2*pi/wl*(waven_inter4*P)');
s_a6=exp(j*2*pi/wl*(waven_inter5*P)');
t_a=exp(j*2*pi*f0*Ts*m);
steer_signal=kron(t_a,s_a0); % Kronecker积，期望及干扰导向矢量
steer_jamming1=kron(t_a,s_a1);
steer_jamming2=kron(t_a,s_a2);
steer_jamming3=kron(t_a,s_a4);
steer_jamming4=kron(t_a,s_a5);
steer_jamming5=kron(t_a,s_a6);
C=; % 构造线性约束C'W=G
g=; % 两个目标的无失真约束
amp_signal=sqrt(2*10^(snr1/10))*cos(2*pi*f0*t+randn); % 信号加上个随机相位
%白噪声干扰，同时也属于宽带干扰
amp_jamming1=sqrt(10^(inr1/10))*randn(1,K);
amp_jamming2=sqrt(10^(inr2/10))*randn(1,K);
amp_jamming3=sqrt(10^(inr3/10))*randn(1,K);
amp_jamming4=sqrt(10^(inr4/10))*randn(1,K);
amp_jamming5=sqrt(10^(inr5/10))*randn(1,K);
%amp_jamming1=sqrt(10^(inr1/10))*wgn(1,K,0,'complex');
%amp_jamming2=sqrt(10^(inr2/10))*wgn(1,K,0,'complex');
%amp_jamming3=sqrt(10^(inr3/10))*wgn(1,K,0,'complex');
%amp_jamming4=sqrt(10^(inr4/10))*wgn(1,K,0,'complex');
%amp_jamming5=sqrt(10^(inr5/10))*wgn(1,K,0,'complex');
% 单音干扰
%amp_jamming1= sqrt(2*10^(inr1/10))*sin(2*pi*f0*t+randn);
%amp_jamming2= sqrt(2*10^(inr2/10))*sin(2*pi*f0*t+randn);
%amp_jamming3= sqrt(2*10^(inr3/10))*sin(2*pi*f0*t+randn);
%amp_jamming4= sqrt(2*10^(inr4/10))*sin(2*pi*f0*t+randn);
%amp_jamming5= sqrt(2*10^(inr5/10))*sin(2*pi*f0*t+randn);
noise=(randn(N*M,K));
jam=steer_jamming1*amp_jamming1+steer_jamming2*amp_jamming2+steer_jamming3*amp_jamming3...
+steer_jamming4*amp_jamming4+steer_jamming5*amp_jamming5;
%jam=steer_jamming2*amp_jamming2;
SS=steer_signal*amp_signal;
X=SS+jam+noise; % 接收信号（信号+干扰+噪声）
OO=jam+noise;
Rs = 1/K*SS*SS';
Rni=1/K*OO*OO';
Rn=1/K*noise*noise';
Ri=1/K*jam*jam';
Rr=Rn+Ri;
Rx = 1/K*X*X';
invR=inv(Rx);
W_LCMV=g'*inv(C'*invR*C)*C'*invR;
theta=(0:1:89)*pi/180;
phi =(0:1:359)*pi/180;
beam = zeros(360, 90);
for ii=1:length(phi)
tempphi=phi(ii);
waven_sweep=[(sin(theta).*cos(tempphi))', (sin(theta)*sin(tempphi))'];
svsweep=exp(j*2*pi/wl*(waven_sweep*P)');
steer = kron(t_a, svsweep);
beam(ii,:)=W_LCMV*steer;
end
F=20*log10(abs(beam)/max((max(abs(beam))))); % beampattern
% ref_point = 200;% 该坐标位置值越大越好
% fitness1 = fun_F(F, 70, ref_point);
% fitness2 = fun_F(F, 60, ref_point);
% fitness3 = fun_F(F, 50, ref_point);
% fitness4 = fun_F(F, 40, ref_point);
% fitness5 = fun_F(F, 30, ref_point);
% fitness = fitness1 + fitness2 + fitness3 + fitness4 + fitness5;
ref_point = phi_signal;% 该坐标位置值越大越好
fitness = fun_F(F, theta_signal, ref_point);
clear invR jam C c beam amp_jamming1 amp_jamming2 amp_jamming3 amp_jamming4 amp_jamming5 SS
clear steer_jamming1 steer_jamming2 steer_jamming3 steer_jamming4 steer_jamming5funF极值求解函数：**** Hidden Message *****
参考文献：【1】Symmetric Linear Antenna Array Geometry Synthe
【2】THINNING OF PLANAR CIRCULAR ARRAY ANTENNAS USING FIREFLY ALGORITHM
太牛了，会这么多算法 非常好的代码，谢谢 基于布谷鸟算法的导航波束形成问题 太棒了，我正找这个 学习了，谢谢楼主分享~ 基于布谷鸟算法的导航波束形成问题，万分感谢
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