無柵瓣寬角掃描混合陣列超稀疏布局方法與流程

2023-05-04 13:28:41 1

本發明涉及天線，尤其是涉及雷達、通信及電子對抗領域中的無柵瓣寬角掃描混合陣列超稀疏布局方法。
背景技術：
：相對於傳統射頻波束合成陣列，數字波束形成(DBF)陣列具有波束靈活、抗幹擾能力強、同時多波束等獨特的優點，然而其所需的數字通道價格較為昂貴，在一定程度上限制了DBF陣列的應用。特別是，對於高增益窄波束的電大尺寸DBF陣列，按照傳統的半波長間隔布局方法，其所需的數字通道數量巨大。例如，一個工作在3GHz的10m長的DBF陣列，其數字通道數目可達200個。因此，如何降低所需的數字通道數量，成為大型DBF陣列的關鍵問題。文獻1和2對方向圖綜合技術進行了研究，目前針對稀疏陣列方向圖的綜合主要是陣元稀疏的稀疏陣列(參見文獻2～7)，利用遺傳算法，粒子群算來解決陣元稀疏的稀疏陣列方向圖綜合問題，取得了較好的結果。在文獻3中對陣列大小為200個的陣元，稀布率為0.77～0.83的稀疏陣列模型進行了分析；文獻4在此基礎上利用遺傳算法先對天線單元位置進行稀疏化，來壓低副瓣電平，然後進一步用遺傳算法對單元的激勵進行優化，進一步降低副瓣電平；文獻5考慮了稀疏陣列綜合中波束寬度對副瓣電平的影響，得到了保證最小主瓣波束寬度和副瓣電平的優化結果。文獻6在遺傳算法的優化過程中移除對陣列性能貢獻最小的陣元，使得陣列能夠在使用更少陣元的情況下綜合波束方向圖，降低陣列的製造複雜度和成本。文獻7為了解決分布式星載陣列方向圖高柵瓣電平的問題，提出了基於相同子陣的稀疏陣列方向圖綜合算法，並進行了仿真，實現了對稀疏陣列方向圖柵瓣的抑制。上述的方法雖然都將所需陣元數目減少，但是對於大型陣列而言仍然需要較多的數字通道,導致陣列的製造複雜度高、成本昂貴。參考文獻：1.YangK,ZhaoZQ,NieZP.Optimizationofunequallyspacedantennaarraysusingfuzzydiscreteparticleswarmalgorithm[J].JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina,2012,41(1):43-47.2.劉源,鄧維波,許榮慶.應用遺傳算法進行陣列天線綜合[J].電子與信息學報,2004,26(3):400-404.3.ChenKS,CuiBW,HeZS.NewModelforSynthesisofSymmetricalThinnedLinearArrays[J].中國電子科技,2009,7(3).4.王玲玲,方大綱.運用遺傳算法綜合稀疏陣列[J].電子學報,2003,31(12):2135-2138.5.張浩斌,杜建春,聶在平.稀疏陣列天線綜合的遺傳算法優化[J].微波學報,2006,22(6).6.CenL,SerW,YuZL,RahardjaS,CenW.LinearSparseArraySynthesiswithMinimumNumberofSensors[J].IEEETransactionsonAntennaandPropagation,2010,58(3).7.叢雯珊,陳輝,範偉時.基於相同子陣的稀疏陣列方向圖綜合算法[J].空軍預警學院學報,2014(6).技術實現要素：本發明的目的是針對
背景技術：
部分指出的現有技術存在的缺陷，提供可大大減少通道數目，降低技術成本，具有廣泛應用前景的無柵瓣寬角掃描混合陣列超稀疏布局方法。本發明包括以下步驟：1)確定子陣內單元天線的類型及相關參數，同時確定一個子陣內所含的單元數目；2)利用遺傳算法得到位置信息，對子陣內的陣元進行布置，形成一個子陣，同時採用12套實時延遲線方案，四單元子陣配置見表1；表13)確定所需的子陣數目，進行組陣，目標是壓縮總陣列的副瓣；4)依據遺傳算法得到子陣布局信息，進行子陣的布局；5)陣列位置布局確定後，該陣列採用數模混合方案實現寬角度波束掃描。在步驟1)中，所述子陣內單元天線的類型可為E面喇叭天線，所述相關參數包括寬度，所述寬度可為56mm；所述單元數目可為4。在步驟3)中，所述所需的子陣數目可採用32個子陣。在步驟4)中，所述依據遺傳算法得到子陣布局信息，進行子陣的布局，可採用基於二級非均勻子陣布局，且在初級子陣上使用模擬多波束的方法；所述子陣布局可為32×4，該陣列長達10m，僅需要採用32個數字通道和32個帶模擬多波束形成網絡的4單元子陣，採用8套模擬多波束形成網絡的4單元子陣參見表2，應用遺傳算法優化得到子陣位置分布；採用12套模擬多波束形成網絡的4單元子陣見表3，應用遺傳算法優化得到的子陣位置分布，當採用如表3所示採用12套模擬多波束形成網絡的4單元子陣，陣列在角度範圍內掃描時，其最大副瓣/柵瓣優於表2的情況。表2表3本發明採用二級非均勻間隔子陣的混合陣列超稀疏布局方法，即在子陣內採用模擬多波束形成網絡，對陣元配置不同的相移量，使得子陣波束實現度的寬角多波束覆蓋。對若干個子陣進行非均勻間隔的布局構成總陣，每個子陣輸出後再進行模/數(A/D)採樣，單個子陣僅需要一個數字通道，從而大大地減少通道數目。由於子陣內以及子陣之間的間距均採用遺傳算法優化得到，且最小間距間距可控，可以抑制在寬角掃描情況的副瓣和柵瓣電平。另外，本發明的混合稀疏陣列的子陣採用相同的結構，因而具有易加工、易裝配、易批量生產、低成本的特點，有廣泛的應用。附圖說明圖1是本發明以64×4陣列為例的兩級非均勻位置分布示意圖；圖2是本發明的32子陣四單元12波束陣列方向圖；圖3是本發明的混合陣列實現的總體方案。具體實施方式為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施案例，並參照附圖，對本發明進一步詳細說明。本發明採用二級非均勻子陣的布局方法，並在滿足波束覆蓋範圍、交叉電平、波束解析度、副瓣電平、最小間距等指標要求的情況下，給出DBF陣列所需的最少的數字通道數目、子陣內單元數目及單元布局、子陣間布局的方案。提出的基於二級非均勻子陣的稀疏陣列綜合布局技術，該陣列的結構是由多個相同的子陣組成，每個子陣由多個不等間隔的單元天線構成，而子陣之間的間距也是不等間隔的。在這種二級非均勻子陣的框架下，通過優化子陣內和子陣間的非均勻間隔，可以大大減低總陣列的柵瓣和副瓣電平。以64×4陣列為例，兩級非均勻位置分布的模型如圖1所示。其每個子陣的方向圖為：其中,λ為陣列的工作波長，N為子陣中陣元的數目，xn為每個陣元的位置，f(θ)為單元天線方向圖。Θk為根據總陣波束掃描角選擇的第k個子陣波束的指向角，若θ0為總陣列波束掃描角，則總陣列由M個這樣的子陣組成，子陣輸出採用數字移相的方法進行波束掃描，其總陣列的方向圖為：其中，ρm為大陣中第m子陣的位置。在子陣單元數目、子陣個數、單元最小間距約束給定的情況下，研究天線單元間距以及子陣間距的優化布局參數，即優化參數xn(n＝1,2,…,N)以及參數ρm(m＝1,2,…,M)，用以壓制陣列波束的柵瓣和副瓣電平，使得整個陣列波束的副瓣電平低於-13dB。具體包括：1)確定單元方向圖。初級，確定單元天線的類型，這裡子陣內採用E面喇叭天線，寬度為56mm。單元數目4/6/8；單元方向圖可以根據測量或者HFSS仿真得到。2)子陣波束選擇方案。對不同的單元數採用不同的波束選擇方案，如單元數為4時，採用12套模擬多波束形成網絡，分別獲得12個固定波束；3)減少最外側波束的增益損失。建議波束間隔12°，波束最大指向角設置如表4所示。表4最大指向角(°)±44±36±28±20±12±44)子陣內單元的優化布局和波束綜合A、設置約束條件。設置子陣單元最小間隔，如0.6個波長，最大間隔，如1.2個波長，單元數為4。要求得到子陣總長度越小越好。B、對子陣使用遺傳算法找最優位置分布。遺傳算法(GA)的步驟如下：1、設置參數，即進化代數、種群規模、交叉概率、變異概率和優化終止條件；2、隨機產生初始化種群，即子陣內陣元的初始間距；3、適應度評價，即根據優化方法中的變量，計算該布局下組成的非均勻陣列的最大副瓣電平；4、根據目標函數、子陣內陣元數、間距約束條件進行種群進化：(a)選擇(母體)，從初始化子陣中選出母體，即最小副瓣子陣；(b)交叉，根據交叉概率對選出的母體執行交叉形成中間個體；(c)變異，根據變異概率對中間個體執行變異，形成候選個體；(d)選擇(子代)，從候選個體中依適應度選出新個體組成下一代種群；5、當達到最大進化代數，優化終止，選出適應度最優的個體作為優化結果。5)子陣間的優化布局和全陣列波束綜合技術：A、設置約束條件。設置子陣間最小間隔，如2.85個波長，最大間隔，如3.65個波長，子陣數目為16，要求得到子陣總長度越小越好。設置掃描角為-45°～45°。注意在確保主波束掃描增益不降低的前提下，使得整個陣列波束的副瓣電平低於-13dB；B、將步驟4)所得出的子陣看作單個陣元，再一次進行位置優化，注意步驟4)B中第3步確定的目標函數改設為最小化所有掃描角狀態下的最大副瓣以及柵瓣的函數，即對-45°～45°空間掃描時，選擇相應的波束，最大副瓣電平為-45°～45°掃描時全空間的最大副瓣電平，照步驟4)中B的步驟優化總陣的陣列布局；由於子陣採用模擬多波束形成網絡，外層A/D採樣來減少通道數目，這種情況下會造成柵瓣的產生。所以，為了降低柵瓣達到相應的指標，實際上是採用二級非均勻布陣的方案：子陣內單元位置為非均勻間隔，子陣之間也為非均勻間隔，子陣內和子陣間的位置分布經優化得到，降低柵瓣和副瓣。以下給出具體實施例。步驟1.確定子陣內單元天線的類型，及其他相關參數，同時確定一個子陣內所含的單元數目。這裡選擇單元天線是E面喇叭天線，寬度為56mm。單元數目為4。步驟2.利用遺傳算法得到的位置信息，結果見表1所示。對子陣內的陣元進行布置，形成一個子陣。同時採用12套實時延遲線方案。步驟3.確定所需的子陣數目，這裡選擇32個子陣進行組陣，目標是壓縮總陣列的副瓣。步驟4.依據遺傳算法得到子陣布局信息，進行子陣的布局。如上採用的基於二級非均勻子陣布局，且在初級子陣上使用模擬多波束的方法，可以大大減少通道數目。以上述32×4的情況，該陣列長達10m，若採用3GHz時的半波長布陣，則需要200數字通道。而採用本項目的技術，僅需要採用32個數字通道和32個帶模擬多波束形成網絡的4單元子陣。表2給出了採用8套模擬多波束形成網絡的4單元子陣時，應用遺傳算法優化得到的子陣位置分布。表3給出了採用12套模擬多波束形成網絡的4單元子陣時，應用遺傳算法優化得到的子陣位置分布。其中，採用表3陣列布局位置時，陣列在角度範圍內掃描時，其最大副瓣/柵瓣優於採用表2陣列分布情況，其掃描的方向圖如圖2所示。步驟5.陣列位置布局確定後，該陣列採用數模混合方案實現寬角度波束掃描。以四單元子陣為例，混合陣列實現的總體方案見圖3所示。當前第1頁1&nbsp2&nbsp3&nbsp