Se propone un método híbrido que combina la transformada de Fourier iterativa (IFT) y el algoritmo de evolución diferencial (DE) para abordar la síntesis de matrices lineales dispersas de bajo lóbulo lateral (SLA) que incluyen muchos elementos. En primer lugar, se obtiene una matriz lineal adelgazada (TLA) con las retículas espaciadas a media longitud de onda mediante la IFT. A continuación, para los elementos del TLA cuyo espaciado a la izquierda o a la derecha es mayor que la mitad de la longitud de onda, se seleccionan sus ubicaciones como los candidatos que serán optimizados posteriormente por la ED, siempre que el espaciado entre elementos no sea inferior a la mitad de la longitud de onda. En consecuencia, la presión de convergencia de la ED se alivia en gran medida por la razón de que los elementos seleccionados sólo representan una pequeña parte del total. Por lo tanto, el SLA con un rendimiento mejorado de los lóbulos laterales puede obtenerse con un coste de hardware relativamente bajo. Varios casos numéricos confirman la eficacia del método propuesto.

Se propone un método híbrido que combina la transformada de Fourier iterativa (IFT) y el algoritmo de evolución diferencial (DE) para abordar la síntesis de matrices lineales dispersas de bajo lóbulo lateral (SLA) que incluyen muchos elementos. En primer lugar, se obtiene una matriz lineal adelgazada (TLA) con las retículas espaciadas a media longitud de onda mediante la IFT. A continuación, para los elementos del TLA cuyo espaciado a la izquierda o a la derecha es mayor que la mitad de la longitud de onda, se seleccionan sus ubicaciones como los candidatos que serán optimizados posteriormente por la ED, siempre que el espaciado entre elementos no sea inferior a la mitad de la longitud de onda. En consecuencia, la presión de convergencia de la ED se alivia en gran medida por la razón de que los elementos seleccionados sólo representan una pequeña parte del total. Por lo tanto, el SLA con un rendimiento mejorado de los lóbulos laterales puede obtenerse con un coste de hardware relativamente bajo. Varios casos numéricos confirman la eficacia del método propuesto.