基于模拟退火的雷达-通信共享孔径研究

针对机动作战平台天线共享需求,提出了一种面向雷达通信一体化的线阵共享孔径分配方法.首先,建立了共享孔径的模型,根据雷达和通信工作频率差异设计了非均匀线型共享阵列;其次,将阵元位置的分配转化为多目标优化问题,选择雷达阵列方向图的最高旁瓣电平和通信阵元的信道容量作为优化目标;最后,用改进的模拟退火算法进行优化计算,并完成了相关的仿真实验,结果证明,雷达最高峰值旁瓣电平和通信信道容量能同时达到工作要求,实现了天线孔径的共享.     

共享孔径同心圆阵稀疏交错优化布阵方法

同心圆阵列天线具有波束对称、360°方位角扫描、抗干扰能力强等优点，被广泛应用于星载、机载、舰载雷达及飞机声呐等领域。在天线孔径有限的情况下，如何进一步提高同心圆阵的孔径利用率，通过孔径的空分复用，设计出子阵稀疏交错分布的多功能同心圆阵列天线，具有较大的研究价值。利用均匀同心圆阵列天线激励与方向图函数存在二维傅里叶-贝塞尔变换关系，基于二维三次插值和密度加权，提出了一种同心圆阵稀疏交错优化布阵的方法。该方法通过对均匀同心圆阵列天线方向图采样值的频谱能量进行分析，采用三次插值的方法，实现了同心圆天线阵列方向图函数到同心圆阵元激励能量的映射转换；基于密度加权的原理，对排序后归一化阵元激励的奇偶交错选取，使得稀疏交错子阵方向图频谱能量均分匹配，实现了同心圆阵的稀疏交错优化布阵设计。仿真结果表明，该方法得到的交错子阵天线具有峰值旁瓣电平低、主瓣宽度窄且方向图性能近似程度高的优点，有效解决了同心圆阵列天线稀疏交错优化布阵的设计难题，实现了两子阵交错的共享孔径多功能同心圆阵列天线设计。     

共享孔径交错阵列综合优化方法

共享孔径稀疏交错布阵作为多功能综合传感器系统的关键技术基础,可以减少天线的数量,节省空间,降低载荷和制造成本。利用差集构造的共享孔径交错阵列,由于阵元的非均匀稀疏分布而导致存在较高的旁瓣电平,提出一种将差集理论和遗传算法相结合对阵列进行优化的方法。首先由差集确定交错阵列的阵元位置,再以激励幅度分布为决策变量,利用遗传算法同步降低各子阵的旁瓣电平,使得共享孔径交错阵列的整体性能得到提升。仿真结果表明,该方法有效抑制了阵列的旁瓣电平,是一种有效的交错阵列优化方法。     

基于迭代FFT算法的平面阵列交错稀疏布阵方法

交错稀疏阵列天线的设计需要实现“稀疏布阵”和“子阵交错机制”两个关键技术的有机“协同”.提出一种基于改进迭代快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation, FFT)算法的均匀面阵交错稀疏布阵机制.鉴于均匀矩形平面阵列天线激励与方向图存在二维傅里叶变换的关系, 该方法通过对均匀面阵方向图采样的频谱能量分析, 采用交错选取子阵激励的方法, 实现了面阵天线方向图频谱能量的均匀分配, 获得了近似相同方向图的交错子阵设计.在此基础上, 采用迭代FFT算法对交错子阵激励进行迭代循环, 有效降低了交错子阵的峰值旁瓣电平.理论分析与实验仿真证明, 相对于基于循环差集和互补差集的稀疏交错优化方法, 该算法实现的交错稀疏阵列设计具有方向图近似程度更高, 且峰值旁瓣电平更低的优点.     

雷达-通信一体化平面阵列天线共享设计

针对机动作战平台的天线共享需求,本文提出了一种面向雷达通信一体化的平面阵天线孔径分配方法。首先在平面阵列的基础上建立了共享孔径的模型;其次,将阵元位置的分配转化为多目标优化问题,选择雷达阵列方向图的最高峰值旁瓣电平和通信阵元的信道容量作为优化目标;最后,用改进的遗传算法进行优化计算,并完成了相关的仿真实验。仿真结果证明,雷达最高峰值旁瓣电平和通信信道容量能同时达到工作指标要求,实现了天线孔径的共享。      

基于交错稀疏阵列优化的雷达-通信共享孔径方法

在稀疏阵列天线和交错子阵理论的基础上提出了雷达-通信天线共享孔径的新方法。分析了共享孔径下雷达和通信的关键指标,明确了雷达阵列方向图的最大峰值旁瓣电平和多输入多输出通信系统的信道容量2个优化目标,提出了给定阵元数及孔径大小条件下的阵元位置优化问题。在设置了偏好度后,将二元优化问题转化为单目标优化问题,提出了一种基于遗传算法的求解方法。仿真实验证明了所提优化方法的可行性,给出了针对不同偏好度的优化曲线。     

基于生物地理学算法的稀疏平面阵列优化

天线阵列的相对旁瓣电平和阵元位置为非线性关系。对于非线性关系求最优值问题,用其他优化算法较难求解,而研究采用智能算法求解是一条值得探索的可行路径。提出了一种混合智能算法——改进生物地理学算法,即对生物地理学算法的迁移算子和变异算子进行改进,以提高种群的进化速率,进而优化对称和非对称稀疏平面阵列。仿真结果表明,与以往的算法相比,该算法提高了优化速率,降低阵列的相对旁瓣电平;阵元在阵列孔径内非对称分布比对称分布,所获得的旁瓣电平更低。     

最小冗余阵旁瓣抑制算法研究

最小冗余阵作为智能天线中的一种,能以较少的阵元数获得比均匀阵大得多的阵列孔径,从而提高分辨率、简化系统、降低成本。但阵列的非均匀性导致最小冗余阵的旁瓣电平过高,为此文中提出了一种基于子空间的迭代算法抑制其旁瓣。仿真结果表明：此方法收敛速度快,可控旁瓣个数多,并且利用低旁瓣的最小冗余阵,对角度靠近观察方向的干扰进行抑制时,抗干扰能力增强,信号噪声干扰比得到提高。     

分布式阵列方向图综合方法研究

针对分布式阵列孔径栅瓣或旁瓣抑制问题,结合分布式阵列结构与方向图乘积定理, 提出了一种分布式阵列双程方向图设计方法。首先,通过综合适当的阵列因子和子阵方向图函数来最大限度地消除栅瓣并降低旁瓣级;其次,采用 Minimax 准则进行发射方向图权值设计来进一步抑制存在的栅瓣;最终,采用独立的发射和接收天线阵列,基于方向图相乘可以获得无栅瓣影响的大孔径分布式阵列。仿真分析结果表明,该方法能够有效抑制分布式阵列的栅瓣和旁瓣,获得期望的阵列方向图性能,有助于提高雷达探测能力。     

基于DEA的圆阵旁瓣电平优化方法

由于圆形阵列所具有的特性,使其正得到日益广泛的应用,但是圆阵方向图却具有相对主瓣较高的旁瓣电平。为此,文中针对均匀圆形阵列的天线单元,应用差分进化算法,分别进行唯相位、唯幅度、相位一幅度的方向图综合方法,进行旁瓣电平的优化。仿真结果表明：这些方法可有效地降低圆阵的旁瓣电平,为解决此类问题提供了有益的参考。     

基于改进麻雀搜索算法的稀布线阵综合方法

针对阵列天线中阵列孔径、阵元数目、阵元间距等多约束的稀布线阵综合问题,文中提出了一种基于改 进麻雀搜索算法的稀布阵列综合优化方法。给出了改进麻雀搜索算法的流程,并在确定阵列孔径、阵元数目和最小阵 元间距的约束条件下,采用Tent 混沌映射进行天线阵元位置的初始化,提高算法的搜索性和收敛性,实现了抑制天线 峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布线阵综合仿真。仿真结果表明,所提出的方法相比于其它文献中的优化方法,能够得到更 低的峰值旁瓣电平,稳健性好,效率高。在仿真结果的基础上,引入实际天线进行组阵分析,验证了该方法的可行性。     

改进CQPSO算法的双频航向信标方向图优化

针对仪表着陆系统中的双频航向信标（localizer,LOC）阵列天线最大旁瓣电平抑制和覆盖性能优化问题,改进了一种混沌量子粒子群（chaos quantum particle swarm optimization,CQPSO）算法,对既定约束的LOC阵列天线方向图进行馈电参数寻优。在分析双频LOC覆盖形成的基础上,剖析了国际民航组织对LOC信号的覆盖要求,获得LOC方向图应满足的约束条件。为提升全局寻优能力和有效避免陷入局部最优,引入混沌思想和加权平均最优位置对CQPSO算法进行改进,使用改进的CQPSO算法对20阵元等间距LOC阵列天线进行约束条件下的馈电参数寻优,并依据所获得的馈电参数仿真分析LOC阵列天线的方向性。仿真实验表明,改进CQPSO算法寻优得到的馈电参数形成的方向图,相比于目前广泛使用的24阵元等间距LOC阵列天线的方向图,在天线数量减少16.67%的情况下,航道信号辐射的最大旁瓣电平降低了3.32 dB,且覆盖性能更好;而相比于目前广泛使用的20阵元不等间距LOC阵列天线的方向图,航道信号辐射的最大旁瓣电平降低了25.55 dB,证明了改进CQPSO算法的有效性。     

基于改进的粒子群算法的二维阵列天线方向图综合技术

该文运用一种改进的粒子群优化算法对不等幅激励的矩形平面阵列天线的最大旁瓣电平进行了优化,采用对全局最优粒子微扰和跳变的惯性权重策略,并使用粒子群算法本身对参数组合进行了优化选择。新算法大大改善了优化速度和收敛精度。对二维阵列天线旁瓣电平优化和稀疏阵列方向图综合的良好结果也证明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的球面阵列旁瓣电平优化方法

针对共形球面天线阵列,采用有向天线阵元,在保持阵列孔径不变的条件下,以阵元分布位置作为优化变量,以降低最大相对旁瓣电平为优化目标,运用改进的遗传算法对阵列进行稀疏优化,仿真结果表明:该方法能够降低球形阵列的旁瓣电平,达到了减少阵元个数、降低天线系统成本的目的。     

基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法北大核心CSCD

针对多约束条件下的矩形稀布阵列优化问题,提出了一种基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法。该方法首先提出一种新的最优化问题用于确定阵元坐标矩阵维数以平衡放置阵元数的自由度和阵列孔径可调整空间,并引入用于稀疏阵元的阵元状态矩阵;其次,构建自调整映射法则,对矩形阵列不同方向进行相应的映射,并对阵列短轴方向进行自调整,使得阵元位置满足最小阵元间距,避免出现不可行解;然后,通过粒子群优化算法优化阵元位置得到最优阵元坐标;最后,考虑适应度函数为单波束指向和多波束指向,对算法进行仿真验证。仿真结果发现该算法可以满足多约束条件并有效降低阵列的峰值旁瓣电平,从而提高矩形稀布阵列的性能。     

共形天线阵列的稀疏优化

稀布天线阵列阵元数少、造价低、方向性强,共形天线阵列不影响飞行器的空气动力学性能,而稀布共形天线阵列兼备稀布阵和共形阵的优点.采用遗传算法对半球面和锥台面两种共形天线阵列进行稀疏优化,可达到减少天线阵元数目、节约成本以及降低方向图旁瓣电平的目的.通过MATLAB仿真比较不同稀疏率下的旁瓣电平,最终实现了半球形天线阵列在...     

基于PSO-MUSIC算法的分布式目标DOA估计

提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）和多重信号分类（MUSIC）算法的分布式目标波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计方法。在空间欠采样情况下,该方法首先利用粒子群优化算法优化阵列阵元间距,得到阵列天线方向图高旁瓣电平最小情况下的阵元间距,阵列阵元间距决定了阵列流形,然后在该阵列流形下构造分布式目标信号模型,最后结合分布式目标导向矢量和MUSIC算法获得空间欠采样情况下分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于多重混合遗传算法的MIMO雷达天线布阵优化

研究正交MIMO雷达在给定发射、接收天线孔径长度和阵元数目固定等约束条件下的天线方向图综合问题.MIMO雷达采用稀布天线,为了克服栅瓣效应并且降低旁瓣电平,同时为了避免遗传算法早熟收敛,进入局部最优,提出了一种与模拟退火算法相结合的多重混合遗传布阵优化方法.该方法为了保证系统最大自由度,引入了距离扰动,同时对发射天线和接收天线的位置进行优化,有效解决了MIMO雷达天线方向图综合中低旁瓣电平设计问题.仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性.     

基于蚁狮算法的MIMO雷达阵列方向图优化设计

针对MIMO雷达稀疏布阵的问题,提出了一种基于蚁狮算法的MIMO雷达阵列方向图优化设计方法.首先,设定发射与接收阵元的阵列孔径以及最小间距,然后用蚁狮算法对阵元位置进行稀疏优化,计算适应度函数并与全局最优解对比,保存最优值,使峰值旁瓣电平最小,最后以有效阵元数和峰值旁瓣为多目标优化函数,通过归一化处理将其转化为单目标优化.仿真结果表明,所提算法相比现有算法对旁瓣的优化效果更好且不易陷入早熟现象,也可以较好地实现多目标联合优化,提高雷达的工作性能和自由度.     

运用遗传算法优化共形球面天线阵列

针对共形球面天线阵列,采用遗传算法这一全局优化方法,在保持阵列孔径不变的情况下,以阵元分布位置作为优化参量,以最大相对副瓣电平为优化目标,进行稀疏优化,减少了阵元数量,降低了成本。仿真结果表明,该方法可有效地降低球形阵列的旁瓣电平。