基于杂草入侵算法的天线阵列方向图可重构优化

利用杂草入侵算法对线阵天线进行方向图可重构优化,在未给定阵元公共幅值的情况下,对激励幅值和相位同时优化,通过改变加权相位分别实现余割波束和笔状波束赋形。仿真结果得到较低的峰值旁瓣电平及较好的波束形状,表明了该算法是有效可行的。     

基于声压梯度分析的小间隔直线阵端射波束形成

波束形成中波束图的主波束宽度和旁瓣级是最重要又相互矛盾的一对指标.直线阵在端射方向具有超增益现象,能够获得比常规波束窄得多的波束.而Dolph-Chebyshev等人提出的阵元幅度加权理论可以使得在主波束宽度一定的情况下获得最低的旁瓣级.本文结合两者的优点,提出了一种基于声压梯度分析的小间隔直线阵端射方向波束形成方法.该方法通过均匀直线阵的阵列流形提取出阵列中心点处的各阶声压梯度模态,然后在模态域进行Dolph-Che-byshev(DC)加权,再把模态域权值变换成阵元域权值.针对阵元间距小于半波长的直线阵进行了计算机仿真,仿真结果表明,该方法得到的波束图主瓣宽度远小于相同旁瓣级的常规DC加权波束图,有效提高了波束空间处理增益.     

一种任意阵形的波束图优化设计方法

针对常规波束运用到复杂传感器阵列时旁瓣较高的缺点,给出了一种适用于任意阵形和阵元指向性的传感器阵列的主瓣约束条件下的最低旁瓣优化波束图设计方法。通过计算机仿真结果表明,该低旁瓣波束形成方法相比于常规波束的旁瓣控制方法,在同等主瓣宽度的情况下可以获得更低的旁瓣级。     

基于遗传算法的稀疏子阵布阵优化软件

为降低相控阵雷达天线的系统复杂性及硬件成本,采用稀疏阵列和子阵技术对天线阵面进行稀疏优化布 阵。对稀疏子阵的布局优化进行分析,基于遗传算法研究优化后的稀疏子阵布局;对稀疏子阵波束形成算法进行设 计,通过采用二级加权法,先对子阵内部阵元采用固定加权法获取阵元级权矢量,再对子阵级数据采用自适应波束 形成算法求取子阵级最佳权矢量,从而实现稀疏子阵的波束形成;设计子阵优化布局与波束形成应用软件。结果表 明：该软件具有良好的人机交互界面,可对天线稀疏优化设计起到较好的辅助和验证作用,有效提高天线阵列优化 设计自动化程度。     

稀布同心圆环阵列联合优化设计

针对有阵列孔径,阵元数目和最小阵元间距三种约束下的稀布同心圆环阵列综合问题,提出了一种基于差分进化算法的稀布同心圆环阵列半径和阵元间距的联合优化方法。利用差分进化算法,采用DE/current-tobest/1变异策略,应用约束向量约束最小半径间隔和最小阵元间隔,同时优化稀布同心圆环阵列半径和阵元间距,优化目标是使阵列响应的峰值旁瓣电平最小。该方法加快了算法的收敛速度,提高了差分进化算法的局部搜索能力并改善了种群多样性,解决了易早熟收敛的问题,降低了算法的复杂性和计算量,同时保证了阵列的旁瓣性能,使阵元在阵列孔径中更好地分布。     

基于改进引力搜索算法的稀布同心圆环阵优化

提出一种改进的引力搜索算法,通过引入惯性质量加权因子,加快算法的收敛速度,通过引入遗传算法的变异算子,提高引力搜索算法的局部搜索能力并改善种群多样性,解决了引力搜索算法的早熟收敛问题。在阵列孔径、阵元个数及阵元间隔约束一定的情况下,对同心圆环阵进行稀布优化,以获得最低的峰值旁瓣电平,使旁瓣性能达到设计要求。实验结果证明了该改进方法的可行性和有效性。     

模态分解的波束形成方法研究

针对常规波束运用到实际传感器阵列时旁瓣较高的这一缺点,提出了基于模态分解的圆环形传感器阵列的波束设计方法.其利用正交级数将期望波束展开,运用优化方法得到正交级数系数,再根据物理机理得到阵元权值,进而合成方向性.计算机仿真结果表明:使用该方法设计的波束与最近流行的二阶锥规划优化方法相比,在相同主瓣宽度的基础上获得了更低的...     

基于非线性频偏的频控阵点状波束形成

针对频控阵波束图存在角度距离耦合的问题,提出了基于非线性频偏的频控阵点状波束形成方法。该方法通过在各阵元间分别引入呈log函数分布、sin函数分布、平方分布和倒数分布4种非线性频偏实现。仿真结果表明,4种方案均能在目标位置处形成点状波束,消除了波束图距离与角度之间的耦合。采用单阵元发射多频信号方法解决非线性频偏引入带来的旁瓣增益高的问题,该方法改善了波束形状,有效降低了旁瓣增益。     

一种低旁瓣的子阵级数字波束形成方法

大型相控阵天线有成百上千个阵元,子阵级的自适应波束形成技术能在保证良好的处理性能下有效地降低运算量。相控阵天线除了要自适应抑制强干扰源之外,还要求在强杂波背景下具有低或超低副瓣电平。采用归一化的数字波束形成方法来降低子阵的旁瓣电平。仿真结果表明,该方法能保持良好的阵列方向图,有效地抑制干扰并降低旁瓣电平。     

基于分子阵预处理的最小方差无畸变响应波束形成方法

针对最小方差无畸变响应(MVDR)波束形成中背景噪声和旁瓣级对弱目标检测影响问题,提出了基于分子阵预处理的MVDR波束形成方法。该方法首先对线列阵接收数据进行分组处理;然后按搜索角度对各组数据进行相移、相加处理,得到一组新数据;最后按MVDR波束形成思想对该组新数据进行处理,可得到低背景噪声和旁瓣级波束。理论推导分析、数值仿真和实测数据处理结果均表明,该方法对线列阵接收数据进行了分子阵预处理,相比MVDR波束形成,有效提高了线列阵接收数据协方差矩阵中信号含有量和信噪比,输出背景噪声级和旁瓣级得到了10dB以上的改善,降低了背景噪声和旁瓣级对MVDR波束形成检测弱目标的影响,提高了MVDR波束形成对弱目标的检测效果。