1.一种基于改进遗传算法的子阵级分布式频控阵旁瓣抑制方法，其特征在于，该方法是利用改进遗传算法对分布式频控阵阵列角度维和距离维栅瓣或高旁瓣进行同时抑制；所述改进遗传算法是基于预选择机制的小生境遗传算法，在父代与子代之间引入竞争机制，仅当子代个体适应度数值高于父代个体情况下，子代个体才能对应替换其父代个体，否则父代个体仍保留在下一代群体中，在可行解空间中实现局部和全局最优解的寻优；并引入禁忌搜索以加快收敛速度；

该方法具体包括以下步骤：

S1：设置参数并初始化种群；

设置的参数包括：遗传算法最大迭代次数GAMaxIter，种群规模NP，交叉概率Pc，变异概率Pm，禁忌搜索算法最大迭代次数TSMaxIter；邻域映射函数为广义2‑Opt，即广义2‑Optimization形式，禁忌表TabuList、禁忌长度TabuSize、连续停滞代数G和停滞条件满足的差值ε；

优化参数：基于子阵最小间距约束对子阵节点位置Cmn和子阵频偏Δfmn进行实值映射编码，其中m和n分别表示分布式频控阵子阵节点的行编号和列编号，m＝0,…,M‑1，n＝0,…,N‑1，M和N分别表示分布式频控阵子阵的行节点数和列节点数，并对子阵节点位置Cmn进行降序排列形成一条包含子阵节点位置信息的染色体个体，最后对种群进行随机初始化；

S2：计算适应度数值，具体包括：根据最大旁瓣电平的定义，以俯仰维发射波束方向图最大峰值旁瓣电平与距离维发射波束方向图最大峰值旁瓣电平之和作为适应度函数，根据适应度函数进行计算种群中各染色体个体的适应度数值；

考虑静态波束，经过常规波束加权后的子阵级分布式频控阵的远场波束方向图表达式为：

其中， 表示为常规波束加权矢量，上标H表示对矩阵进行共轭转置；

表示为子阵级分布式频控阵对应的导向矢量；p和q分别表示分布式频控阵子阵内阵元的行编号和列编号，p＝0,…,P‑1，q＝0,…,Q‑1，P和Q分别表示分布式频控阵子阵内阵元的行节点数和列节点数，j为虚数单位；dxm表示x轴方向上的第m个行编号对应的子阵节点间距，dyn表示y轴方向上的第n个列编号对应的子阵节点间距，其中包含经过布局约束分析后的待优化位置参数：dx表示x轴方向上的子阵内阵元间距，dy表示y轴方向上的子阵内阵元间距；θ0表示分布式频控阵与观察目标点之间的俯仰角， 表示分布式频控阵与观察目标点之间位于零平面的方位角，R0表示分布式频控阵与观察目标点之间的距离，θ表示分布式频控阵与空间任意一点的俯仰角，表示分布式频控阵与空间零平面的方位角，R表示分布式频控阵与空间中任意一点之间的距离；f0为中心载频，c为光速，Δfmn表示行编号为m、列编号为n对应子阵的频偏数值；

S3：执行选择操作，具体包括：根据种群个体中的子阵节点位置(dxm,dyn)和子阵频偏Δfmn计算的适应度数值，其中dxm表示x轴方向上的第m个行编号对应的子阵节点间距，dyn表示y轴方向上的第n个列编号对应的子阵节点间距，Δfmn表示行编号为m、列编号为n对应子阵的频偏数值；然后对种群个体基因进行降序排列，以保证子阵节点位置的正确优化，并结合轮盘赌策略，对父代个体进行选择操作，个体适应度数值越大，则被选择的机会越大；

同时引入精英保存策略，将当前种群中适应度数值最优个体不参与遗传交叉和变异操作，而是直接与经过交叉和变异操作产生的子代种群中适应度数值最差个体进行替换；

S4：执行交叉操作；

S5：执行变异操作；

S6：利用基于预选择机制的小生境遗传算法生成子代，生成近似最佳优化解；

基于预选择机制的小生境遗传算法，具体包括：在预选择机制中，仅当子代适应度数值超过其父代的情况下，子代才能对应替换其父代进入下一代群体；

S7：若满足停滞条件，则以近似最佳优化解作为初始解执行禁忌搜索算法，否则进入下一次遗传算法的迭代；

停滞条件具体包括：设连续代数G＜GAMaxIter，GAMaxIter表示遗传算法最大迭代次数；若都满足 其中ε为一个适当小的正数，这里下标max用于表征适应度数值最优解，fit表示适应度函数， 为遗传算法中第g代的最优适应度数值， 为遗传算法中第g‑1代的最优适应度数值；若在连续G代内最优适应度数值之间的差值都小于ε，则表明遗传算法基本陷入“停滞不前”的状态，此时以经过预选择机制的小生境遗传算法生成近似最佳优化解作为禁忌搜索算法的初始解；

步骤S7具体包括：以经过预选择机制的小生境遗传算法生成近似最佳优化解作为禁忌搜索的初始解，若满足禁忌搜索算法终止准则，则输出禁忌搜索算法最优解；否则进行邻域择优以及禁忌检查，然后进行更新历史最优值，进而更新禁忌表，直到满足禁忌搜索算法终止准则，输出禁忌搜索算法最优解；

S8：将禁忌搜索算法获取的最优解与近似最佳优化解进行比较，保留最大值进入下一次遗传算法的迭代，具体包括：若禁忌搜索算法最优解结果大于近似最佳优化解，则将两者对应个体的子阵节点位置参数和子阵频偏参数进行替换；若小于等于近似最佳优化解，则保留近似最佳优化解，进行下一次遗传算法迭代，直到满足遗传算法终止准则；

S9：结束算法的优化过程。

2.根据权利要求1所述的子阵级分布式频控阵旁瓣抑制方法，其特征在于，步骤S4中，执行交叉操作具体包括：在满足交叉概率的条件下，采用多行多列交叉法对两个连续父代个体子阵位置进行随机多行多列交叉，同理对两个连续父代个体子阵频偏进行交叉操作。

3.根据权利要求1所述的子阵级分布式频控阵旁瓣抑制方法，其特征在于，步骤S5中，执行变异操作具体包括：在满足变异概率条件下，对个体进行单行多列实值孔径约束范围内变异操作，同理个体在对应频偏约束范围内进行变异操作。