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申请/专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所

摘要：本发明提供一种基于多圈UCA的涡旋电磁波发散角度调节方法，包括：确定多圈UCA的每一圈UCA的半径；确定遗传算法的基本参数以及优化角度集合，优化角度集合的每个元素分别表示OAM涡旋电磁波波束的一个优化发散角度；对优化角度集合中每一个优化发散角度执行遗传算法优化，得到优化结果；根据得到的优化结果调节OAM涡旋电磁波的发散角度。本发明的基于多圈UCA的涡旋电磁波发散角度调节方法利用遗传算法与多圈UCA结合，通过遗传算法优化多圈UCA的能量、附加相位、模式以实现涡旋电磁波发散角度的灵活调整，此外，同时给出不同发散角度下的优化结果，可以快速调整涡旋电磁波的发散角度。

主权项：1.一种基于多圈UCA的涡旋电磁波发散角度调节方法，其特征在于，包括：步骤S1：确定多圈UCA的每一圈UCA的半径；步骤S2：确定遗传算法的基本参数以及优化角度集合Β，优化角度集合Β的每个元素分别表示OAM涡旋电磁波波束的一个优化发散角度；步骤S3：对优化角度集合Β中每一个优化发散角度执行遗传算法优化，得到优化结果；步骤S4：根据OAM涡旋电磁波的发散角度所对应的优化结果同时调节多圈UCA的各圈UCA；在所述步骤S1中，在给定UCA阵元数目N、最大发散角度βmax、信号频率f的情况下，确定多圈UCA的每一圈UCA的半径；在所述步骤S2中，所述遗传算法的基本参数包括：种群规模M、迭代次数T、交叉概率Pc和变异概率Pm；所述种群规模M为20-100，迭代次数T为100-500，交叉概率Pc为0.4-0.9，变异概率Pm为0.001-0.01；第i个优化发散角度βi为： 式中，βmax表示OAM涡旋电磁波波束所需的最大的优化发散角度，下标i表示优化发散角度的序数，Nangle表示优化发散角度的个数；在所述步骤S3中，对优化角度集合Β中每一个元素执行遗传算法优化，得到的优化结果S为： 其中，si＝[a1a2a3a4a5α1α2α3α4α5l]表示对应于第i个优化发散角度βi的OAM涡旋电磁波波束的优化结果，ak表示第k圈UCA的权重，ak表示第k圈UCA的附加相位，l表示OAM涡旋电磁波的模式数；所述步骤S3包括：步骤S30：从优化角度集合Β中任选一个优化发散角度作为所需的优化角度βdes，定义sopt为对应于该优化发散角度βdes的OAM涡旋电磁波波束的优化结果，将sopt初始化为全零；步骤S31：将表示多圈UCA的权重、多圈UCA的附加相位和模式的分配方案作为个体，随机生成初始种群，初始化优化结果sopt；随后将初始种群作为当前种群；步骤S32：计算当前种群中所有个体的适应度，以确定当前种群的最优适应度fopt及其对应的当前最优个体；根据当前最优个体确定是否更新当前的优化结果sopt；步骤S33：按照遗传策略对当前种群的个体进行选择、交叉、变异运算，得到下一代种群；步骤S34：将下一代种群作为新的当前种群，回到步骤S32，直到步骤S32已经重复共T次，此时在步骤S32完成后直接输出最终的优化结果sopt并结束流程；在所述步骤S4中，根据所需的目标发散角度βtarget，在优化角度集合Β中选取和βtarget相差最小的第i个优化发散角度βi，随后则利用第i个优化发散角度βi的OAM涡旋电磁波波束的优化结果si的参数同时激励多圈UCA的各圈UCA，得到所需的目标发散角度βtarget。

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