基于迭代FFT算法的平面稀疏阵列优化方法

提出了一种基于迭代FFT算法的优化方法来实现平面稀疏阵列的峰值旁瓣电平优化,并给出了详细的优化步骤.在给定的旁瓣约束条件下,利用阵列因子与阵元激励之间存在的傅里叶变换关系,对不同的初始随机阵元激励分别进行迭代循环,就可以降低稀疏阵列的旁瓣电平.在迭代过程中,根据稀疏率将阵元激励按幅度大小置1置0来完成阵列稀疏.仿真实验...     

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。     

利用GA实现非对称稀疏线阵旁瓣电平的优化

该文讨论运用遗传算法综合非对称的稀疏直线阵列(阵元从规则栅格中稀疏)。阵元在中心两侧非对称分布的布阵方式提供了可利用的优化自由度,将更有利于提高稀疏阵列的性能。构造了阵元关于阵中心非对称时优化旁瓣电平的适应度函数,仿真结果表明,无对称约束的阵元排列,不仅可以进一步抑制稀疏线阵的相对旁瓣电平(RSLL),而且当阵列由有向阵元组成时,有益于改善阵列波束扫描过程中RSLL的恶化。     

一种基于迭代FFT算法的直线稀疏阵列优化方法

介绍了一种基于迭代快速傅里叶变换(FFT)算法的优化方法来实现直线稀疏阵列的峰值旁瓣电平最优化,分析并给出了该方法的详细优化步骤.利用阵列因子与阵元激励之间存在的傅里叶变换关系,对不同的初始随机阵元激励分别作迭代循环,便可以得到最优的阵元分布.在迭代过程中,根据稀疏率将阵元激励按幅度大小置1置0来完成阵列稀疏.通过对仿真结果进行分析,证明了该方法的快速性、有效性和稳健性.     

基于分区迭代傅里叶算法的稀疏阵列天线设计优化

针对迭代傅里叶算法（IFT）在对稀疏阵列天线优化时,阵元不分区域地大规模截断带来的不利影响,介绍了一种分区IFT算法。根据满阵幅度锥削分布计算每个分区域需要的激励阵元数,在算法的截断过程中,对每个分区中按照所需的阵元数对激励幅度较大的阵元进行截断,从而使阵元的密度分布更加接近于满阵的幅度分布,更容易获得相对较低的副瓣电平。将其应用于圆形孔径平面稀疏阵列天线的优化布阵,以抑制阵列天线的峰值副瓣电平为目的,仿真试验表明分区IFT算法可以得到比标准IFT算法更优的结果。     

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。     

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。     

迭代傅里叶算法用于六边形稀疏阵列天线

针对迭代傅里叶技术在优化稀疏阵列天线时对阵元激励大规模截断带来的不利影响,提出了一种逐步截断的迭代傅里叶算法.该算法从满阵依次减少数个阵元,从而避免阵列大规模截断陷入局部最优解.将其应用到六边形平面天线阵列的稀疏布阵优化中,以改善最大副瓣电平为目的.为了计算六边形天线阵的方向图,通过在口径中添加虚拟阵元转化为可以实现二维傅里叶变换的矩形阵列.仿真结果表明,改进的迭代傅里叶算法对稀疏天线阵最大旁瓣电平的优化比采用遗传算法的结果更理想,且具有计算量小和速度快等优点.     

平面六边形稀疏阵列天线的优化

针对标准的差分进化算法只能处理连续空间的优化问题,提出了一种基于取整策略的差分进化算法。该方法只需要对优化变量进行四舍五入取整,就能够把标准差分进化算法用于稀疏阵列天线方向图优化。将取整策略的差分进化算法应用到六边形平面稀疏天线阵的布阵设计。为了计算六边形阵列天线的方向图,提出在口径中添加虚拟单元的计算模型,把六边形阵列转化为可以实现二维快速傅里叶变换的矩形阵列。以改善阵列峰值副瓣电平为目的进行仿真试验,结果表明,优化后的稀疏天线阵峰值旁瓣电平与采用遗传算法相比改善了4.5~5.1 dB,且具有计算速度快、稳定性好的优点。     

基于混合变异差分进化算法的均匀面阵稀疏优化

差分进化算法(DE)已被广泛应用于解决稀疏面阵优化问题,针对DE 算法早熟、全局搜索能力差、容易陷于局部最优的问题,提出一种混合变异差分进化算法,通过加入概率因子来平衡算法收敛速度与全局搜索能力,以阵列孔径、阵元数量以及阵元间距为约束条件,将算法中的实数编码转化为二进制编码,以方向图平面峰值旁瓣电平之和最低为目标函数,通过优化后得到的阵元分布,得到稀疏优化阵列的三维方向图。仿真结果表明:该方法在满足约束条件的同时,能够避免算法早熟得到较优的目标函数值,概率因子为算法提供了额外的自由度。     

采用FFT-PSO策略的多约束稀疏阵天线方向图综合

采用稀疏布阵的相控阵测控天线,阵元等幅激励时的阵列峰值副瓣电平无法满足指标要求.在考虑天线增益、半功率波束宽度等指标约束时设计了合适的适应度函数,并基于粒子群算法(PSO)对阵元激励幅度进行优化以降低天线副瓣电平.同时,分析了等间距栅格平面阵列天线方向图与离散傅里叶变换的关系,采用快速傅里叶变换(FFT)降低了阵列方向图计算复杂度.仿真结果表明,该方法可有效降低峰值副瓣电平和计算复杂度.     

On the optimal synthesis of sparsely thinned planar array antenna with constraints using meta-heuristic optimization

The investigations related to the planar antenna array have attracted much attention due to their vast applications in the areas of advanced wireless communication and electromagnetics. This article presents an effective synthesis method of a sparsely thinned symmetric planar antenna array using three well-known meta-heuristics including symbiotic organism search (SOS) algorithm, moth fly optimization (MFO), and multi-verse optimization (MVO) algorithms. The main aim of this work is to optimize the positions of the switched-on antenna elements on the array aperture in order to reduce the value of side-lobe levels in the radiation field pattern in multiple planes for a desired first null beam width and subsequently to obtain the maximum reduced number of array-elements in the antenna array. Two different cases are performed to optimize the radiation pattern in different azimuth angles with two different examples. The proposed methods can constrain the total number of array elements, inter-element distance, and aperture area of the array. The radiation pattern characteristic and computation time linked with each example and each algorithm are recorded and compared with each other as well as with a fully populated planar symmetric rectangular array antenna of same aperture size for arriving at the conclusion. The simulation-based results demonstrate the effectiveness of the proposed design and the efficiency of the performance using the SOS algorithm.     

基于和声搜索的稀布线阵旁瓣电平优化*

采用和声搜索算法研究了带约束条件的稀布线阵峰值旁瓣优化问题.探讨了稀布阵综合中的天线口径、阵元数目以及峰值旁瓣的关系,并拟合了三者的数学模型.仿真结果表明,与现有优化算法相比,改进的和声搜索算法具有更快的收敛速度;在峰值旁瓣优化中,不同阵元数目可获得最佳的天线口径;而在固定天线口径条件下,少量的阵元可获得更佳的峰值旁瓣.天线口径、阵元数目以及峰值旁瓣的相互关系可为稀布线阵的优化设计提供参考和借鉴.     

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。     

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。     

基于序列二阶锥的平面稀疏阵方向图重构

针对稀疏阵列天线多方向图可重构问题提出了一种基于序列二阶锥的算法。通过引入共轭对称激励,将方向图的上下界约束转化成凸问题;通过辅助变量的迭代加权,将稀疏阵列的阵元位置优化和多方向图的赋形转化为序列二阶锥问题。文中将算法从线阵推广至面阵,在任意主瓣宽度、响应波纹、零陷及副瓣电平的约束下,通过改变阵元的激励,皆可优化阵元位置排布。仿真结果验证了算法的有效性,可以达到降低天线系统成本的目的。     

Design of Scannable Non‐uniform Planar Array Structure for Maximum Side‐Lobe Reduction

In this letter, we propose a novel design scheme for an optimal non‐uniform planar array geometry in view of maximum side‐lobe reduction. This is implemented by a thinned array using a genetic algorithm. We show that the proposed method can maintain a low side‐lobe level without pattern distortion during beam steering.     

二维综合孔径微波辐射计圆环结构天线阵 及其稀疏方法

本文介绍了圆环天线阵二维综合孔径微波辐射计的测量原理和反演算法,并通过模拟退火算法讨论了两种二维综合孔径微波辐射计圆环阵的稀疏方案,一种方案利用天线旋转,在半圆周上稀疏天线;另一种方案通过将空间频率采样点的均匀分布作为优化的约束条件,在全圆周上稀疏天线.结果显示两种设计较传统设计均有改进之处.对于半圆周天线而言,在积分时间允许的条件下,通过天线旋转与分时测量,天线阵可进一步稀疏.对于全圆周天线而言,与Y形天线阵结构相比,在同样的空间频率覆盖范围内,全圆周天线阵使天线单元数达到了最优.     

一种稀布矩形平面阵的多约束优化方法

针对矩形孔径平面稀布阵的多约束优化问题(包括阵元数、阵列孔径和最小阵元间距约束), 提出了一种基于矩阵映射的差分进化算法.该方法把差分进化算法的优化变量与阵元位置坐标按照特定的关系进行矩阵映射, 使含有多约束的阵元分布优化问题转换为仅含差分进化算法优化变量上、下限约束的优化问题, 从根本上避免了进化过程中的不可行解.通过抑制阵列峰值副瓣电平进行仿真实验, 结果显示了该算法的高效性和稳健性, 且能获得比现有方法更好的优化结果.