基于粒子群算法的非均匀稀布阵列综合

给出了一种基于粒子群算法的非均匀稀布阵列综合方法,设计有最小阵元间距约束的稀布阵,通过加入间距约束向量改进了适应度算法,不仅减小了布阵空间,而且消除了优化过程中的不合格个体。在给定阵列孔径和阵元数的条件下,实现了最小阵元间距约束下抑制栅瓣,降低旁瓣电平的阵列综合。通过仿真实例,验证了此方法的高效可行性。     

改进粒子群算法综合有间距约束的稀布阵列

提出了一种基于改进粒子群算法的稀布阵综合新方法,用于优化设计有最小阵元间距约束的稀布阵.该方法通过改造适应度函数,有效避免了粒子更新时出现不可行解,通过个体描述方式可使搜索空间减小.在给定阵列孔径和阵元数的条件下,高效地实现了任意最小阵元间距约束下抑制分布式线阵峰值旁瓣电平的阵列综合.文中给出了改进粒子群算法的流程,通过仿真实验证实了该方法的有效性和稳健性,并得到了比文献[2-3]更好的数值结果.     

基于改进粒子群算法的稀布阵列优化设计

针对稀布线阵的阵元位置优化问题,提出了一种基于改进的自适应粒子群算法的稀布阵综合新方法。该方法首先采用自适应策略,根据粒子的适应度值自适应地调整其惯性权重和学习因子,提高了种群的寻优能力;然后对粒子群算法的速度更新公式进行了修正,保证了速度的有效更新;在算法停滞时,通过引入交叉策略进一步加快了算法的收敛速度。该方法高效地实现了多约束稀布线阵的综合,获得了更低的峰值旁瓣电平,数值仿真验证了算法的有效性。     

低峰值旁瓣电平稀布阵综合算法研究

针对稀布阵具有较高峰值旁瓣电平(PSLL)的问题,从阵元对称与否、阵元数奇偶及天线阵列有无栅瓣这三个角度分析、对比了粒子群算法和三种遗传算法进行稀布阵综合的优缺点,并进一步分析了阵元数目、阵列孔径和最小阵元间距对稀布阵PSLL的影响。为进一步降低PSLL,提出在适应度函数中加改进海明窗的方式进行稀布阵阵元位置优化,通过仿真验证了方法的正确性和适用性。     

分数阶包络补偿在稀布阵雷达中的应用

根据稀布阵综合脉冲孔径雷达信号处理流程,将分数阶包络补偿应用到长时间相干积累处理中。对信号处理流程进行了优化,使之适合分数阶包络补偿的要求,将包络补偿过程成功地嵌入到综合脉冲孔径处理之中,实现了工程化的实时处理。根据实测信号,对算法的正确性进行了验证。最后与未采用补偿的综合结果进行了比较。试验表明:采用分数阶补偿的效果得到很好的改善,改善值可达1.5dB以上。该算法已成功实现了工程化,并在某型雷达中得到了应用,同时还可用于其他采用长时间相参积累处理的雷达中。     

稀布阵雷达副瓣对消方法研究

研究了稀布阵雷达抗干扰机理,分析了传统基于维纳-霍夫方程的副瓣对消算法和基于数字波束形成的新型自适应副瓣滤波算法,对比了2种算法在稀布阵雷达中应用的优缺点,总结了影响副瓣对消性能的因素,并通过实测数据验证了2种算法的副瓣干扰对消性能。结果表明,相对传统副瓣对消方法,新型副瓣对消方法性能更加稳健,更适用于稀布阵雷达。     

基于莱维飞行粒子群算法的稀布阵列天线综合

针对阵列孔径、阵元间距、阵元数等约束条件的稀布阵列天线综合,提出一种莱维飞行粒子群算法,该算法在改进粒子群优化算法基础上,引入莱维飞行机制,增加粒子位置的变化活力,有效避免粒子陷入局部最优和更新出现不可解.仿真结果表明,相比文献中遗传算法、粒子群算法,所提算法可以获得更好的收敛精确度,验证算法的有效性和稳健性.     

任意位置稀布阵天线的遗传优化

任意位置稀布阵通常具有较高的副瓣。为降低副瓣,本文使用遗传算法,提出了一种新的编码方法表示阵元位置。对于一个孔径为50λ,由25个阵元组成的阵列天线,本文得到了较低的副瓣,满足了工程应用的需要。     

多约束稀布矩形平面阵列天线的方向图综合

针对多约束稀布矩形阵列天线的优化设计问题,该文提出一种新的矩阵映射(NMM)方法。首先,综合考虑阵元的可分布范围与可分布数量,重新定义阵元坐标矩阵的维数以提高阵元分布的自由度。其次,当坐标矩阵定义的阵元数量大于实际阵元数量时,建立选择矩阵以确定各阵元的取舍。再次,针对现有矩阵映射方法无法完全避免不可行解的问题,构建了一种NMM方法,通过两种不同的矩阵映射函数将多约束优化问题转换为无约束优化问题。最后进行仿真对比实验,实验结果证明了算法的有效性。

     

单脉冲比幅法在稀疏阵列相位模糊问题中的应用

根据两个不同频率信号理论上可以解稀疏阵列相位模糊,但由于噪声干扰并不能完全消除稀疏阵列相位模糊。为了研究相位模糊在瞬时检测时对错误判决目标角度的影响,该文采用单脉冲比幅法检测目标角度并推导了噪声环境下目标角度服从的概率分布。根据该分布计算得到不同频率信号照射到稀疏阵列时的误判概率,并比较了比幅法只考虑单脉冲之比实部与综合考虑实部和虚部的区别。结果表明综合考虑实部和虚部得到的目标角度概率分布与仿真数据吻合。     

超低副瓣偶极子相控阵互耦的研究＊

本文首次提出了从网络定义出发求偶极子阵列天线单元间互阻抗的方法,然后提出了用互阻抗矩阵来补偿单元间互耦的方法。计算结果表明:在扫描角不太大的情形下,用本文提出的互耦补偿方法是有效的。并在此基础上讨论了互耦对单元上电流分布规律的影响以及对副瓣电平的影响,为实现超低副瓣相控阵提供了详细的分析依据。     

基于动态参数差分进化算法的多约束稀布矩形面阵优化

针对多约束条件下稀布矩形平面阵列天线的优化问题,该文提出一种基于动态参数差分进化(DPDE)算法的方向图综合方法。首先,对差分进化(DE)算法中的缩放因子和交叉概率引入动态变化控制策略,提高搜索效率和搜索精度。其次,改进矩阵映射方法,重新定义映射法则,改善现有方法随机性强和搜索精度低的不足。最后,为检验所提方法的有效性进行仿真实验,实验数据表明,该方法可以提高天线优化性能,有效降低天线的峰值旁瓣电平。

     

非均匀线天线阵优化布阵研究

针对有阵元数、孔径和最小阵元间距约束的稀布直线阵列综合问题,提出了一种基于修正遗传算法(MGA)的综合方法.该方法采用真值编码,个体的描述方式可使搜索空间减小,通过设计用于处理约束的矩阵变换和广义的交叉算子和变异算子,有效地避免了基因重组和变异时出现不可行解.在约束阵列孔径和阵元数的条件下,高效地实现了任意最小阵元间距约束下抑制峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布阵综合.文中给出了修正遗传算法的流程,该算法的有效性和鲁棒性在稀布阵列综合的仿真实验中得到了验证.     

基于阿基米德螺线的稀布面阵综合方法

提出一种基于改进遗传算法的稀布面阵综合的新方法。该方法通过对阿基米德螺线参数的合理设置,确保了阵元在沿阿基米德螺线的轨迹分布时依然能够满足阵元数约束、孔径约束和最小阵元间距约束,从而将稀布面阵的优化问题转化为非对称线性阵列的稀布问题,这就大大降低了问题的复杂程度。仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

阵列多台阶稀疏技术

本文探讨了用多个幅度台阶（包括０和１）对阵列进行稀疏的多台阶稀疏技术，与统计密度锥削稀疏技术（幅度仅用０和１）相比，该技术能明显改善稀疏阵天线的副瓣电平，文中用概率方法和最佳一致逼近概念进行了详细阐述，并给出了峰值副瓣电平低于给定值的概率。     

基于稀疏重构的共形阵列稳健自适应波束形成算法

针对共形阵列天线自适应波束形成中存在的通用性差、主瓣保形困难、计算复杂度高等问题,该文提出一种基于稀疏重构的稳健自适应波束形成算法。该算法通过引入渐进最小方差准则,实现了干扰加噪声协方差矩阵的稀疏重构,并得到期望方向上的导向矢量估计,进而求得波束形成器的最优权矢量。该算法无需复杂的子阵分解或虚拟映射变换,适用于任意阵列形状。仿真实验验证了该算法不仅保证了期望的主瓣响应,同时对指向误差有较好的稳健性。与现有算法相比,该算法所需采样快拍数少,计算复杂度低,收敛速度快,在较大的输入信噪比范围内达到了较好的阵列输出性能。     

一种多约束稀布线阵的天线综合方法

 针对有阵元间距上、下限约束与口径约束的稀布直线阵列综合问题,提出了一种基于向量映射的改进遗传算法.该方法将遗传变量与阵元间距按照特定的关系进行映射,从而使阵元间距的强约束优化问题转换为仅含遗传变量上、下限约束的优化问题,从根本上避免了遗传操作中的不可行解.通过抑制天线峰值旁瓣电平(PSLL)的稀布阵仿真,验证了该方法的有效性和稳健性,且能获得比现有方法更高的优化效率.     

基于稀疏互质电磁矢量阵列的MUSIC算法

为增加传统MUSIC算法可分辨的信号源数,该文构造了一对具有互质关系的2维稀疏电磁矢量阵列,并基于此阵列提出了一种基于3维平滑的MUSIC算法。该算法利用两个阵列间的互质关系形成具有更多自由度的互质差合成阵列,并基于3维(2维空域加极化域)平滑算法恢复其自相关矩阵的秩,达到应用于传统MUSIC算法的目的。该算法的最大优势是仅使用二阶统计量即可系统地增加了原阵列的自由度。计算机仿真结果表明所提算法能估计多于物理阵元数的信号且分辨率高。