Collaborative beamforming optimization using imperialist competitive algorithm

This study focuses on optimizing the spacing between element of virtual non-linear antenna array (LAA) using Imperialist Competitive Algorithm (ICA) to form collaborative beamforming (CB) in wireless sensor network (WSN). The spacing between element is optimized to produce a beampattern with minimize sidelobe level (SLL) and narrow First Null Beamwidth (FNBW). The results are compared with Backtracking Search Algorithm (BSA) and conventional LAA (ULA) to study the superiority of ICA in optimizing beampattern. The results show that ICA able to reduce maximum SLL until 25.9% and 23% as compared to ULA and BSA respectively.

---

Niniejsze badanie koncentruje się na optymalizacji odstępów między elementami wirtualnej nieliniowej macierzy antenowej (LAA) przy użyciu imperialistycznego algorytmu konkurencyjnego (ICA) w celu utworzenia wspólnego kształtowania wiązki (CB) w bezprzewodowej sieci czujników (WSN). Odstęp między elementami jest zoptymalizowany w celu uzyskania wzoru wiązki z minimalnym poziomem płatków bocznych (SLL) i wąską pierwszą zerową szerokością wiązki (FNBW). Wyniki są porównywane z algorytmem Backtracking Search Algorithm (BSA) i konwencjonalnym LAA (ULA) w celu zbadania wyższości ICA w optymalizacji wzorca wiązki. Wyniki pokazują, że ICA jest w stanie zredukować maksymalny SLL do 25,9% i 23% w porównaniu odpowiednio do ULA i BSA.

---

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).