Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Pattern synthesis of linear antenna array using Ant Hill Colonization Optimization algorithm(AHCOA)

論文の概要: Optimal Pattern synthesis of linear antenna array using Ant Hill Colonization Optimization algorithm(AHCOA)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04046v1
Date: Wed, 6 Jul 2022 10:22:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-17 17:59:00.356797
Title: Optimal Pattern synthesis of linear antenna array using Ant Hill Colonization Optimization algorithm(AHCOA)
Title（参考訳）: Ant Hill Colonization Optimization Algorithm(AHCOA)を用いた線形アンテナアレイの最適パターン合成
Authors: Sunit Shantanu Digamber Fulari, Harbinder Singh
Abstract要約: AHCOAは、アリの丘に階層構造と部門が存在することにインスパイアされた新しいメタアルゴリズムである。制約のない、制約のない最適化問題の解法には高い確率可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.588193964339148
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The aim of this paper is to introduce AHCOA to the electromagnetic and antenna community. AHCOA is a new nature inspired meta heuristic algorithm inspired by how there is a hierarchy and departments in the ant hill colonization. It has high probabilistic potential in solving not only unconstrained but also constrained optimization problems. In this paper the AHCOA is applied to linear antenna array for better pattern synthesis in the following ways : By uniform excitation considering equal spacing of the antenna elements with respect to the uniform array. AHCOA is used in obtaining an array pattern to achieve minimum side lobe levels. The results are compared to other state of the art nature based algorithms such as ant lion optimizer, which show a considerable improvement in AHCOA.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は電磁・アンテナコミュニティにAHCOAを導入することである。 AHCOAは新しい自然にインスパイアされたメタヒューリスティックアルゴリズムで、アリの丘の植民には階層構造と部門がある。制約のない最適化問題だけでなく、制約付き最適化問題を解く確率的ポテンシャルも高い。本稿では,アンテナ要素の均等間隔を考慮した一様励起により,線形アンテナアレイのパターン合成にahcoaを適用した。 AHCOAは、最小サイドローブレベルを達成する配列パターンを得るのに使用される。結果は、アリライオンオプティマイザのような芸術性に基づく他のアルゴリズムと比較され、AHCOAは大幅に改善されている。

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