基于栅瓣宽度的稀疏阵列方向图综合算法

首先对子阵级稀疏阵列进行建模,针对子阵级稀疏阵的子阵间距远远大于半波长而导致子阵级稀疏阵列方向图主瓣附近具有大量栅瓣的问题,提出了方向图栅瓣宽度的概念,为了抑制方向图的栅瓣宽度,提出一种基于栅瓣宽度的子阵级稀疏阵列优化算法,解决了方向图栅瓣电平在满足一定的要求下使栅瓣宽度最窄的问题,最后通过仿真验证了该算法的有效性。     

一种超宽带相控阵天线阵方向图栅瓣抑制方法

针对超宽带相控阵天线方向图栅瓣抑制难题,基于遗传算法,构建了一种高效的适应度函数计算方法,通过优化设计相控阵天线各阵元间距,最终实现了8-18GHz超宽带阵列天线方向栅瓣的有效抑制,基于遗传算法,构建了一种高效的适应度函数计算方法,通过优化设计相控阵天线各阵元间距,最终实现了8-18GHz超宽带阵列天线方向栅瓣的有效抑制。通过与相同阵列长度下等间距时阵列天线方向的频率响应曲线比较,说明了本文算法的有效性。     

分布式阵列方向图设计与栅瓣抑制方法研究

针对分布式阵列栅瓣抑制问题,提出了基于非周期阵列和随机阵列的分布式阵列方向图设计方法。首先,利用 Minimax 优化方法对子阵的边界进行优化并获取子阵最优位置参数, 实现分布式子阵随机优化布阵,从而消除阵列的周期性并最大限度地抑制栅瓣;其次,采用角度旋转的方式来消除分布式子阵之间的周期性,使得在方向图优化设计时能够避免栅瓣的累积叠加, 达到抑制栅瓣的目的。仿真分析结果表明,所述方法能够有效抑制分布式阵列的栅瓣,获得无栅瓣影响的分布式阵列方向图。     

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。     

基于改进差分进化算法的机载分布式阵列栅瓣抑制方法

近年来,分布式天线阵列以其突破传统布阵环境限制的灵活性/ 高增益性成为阵列研究的热点。对于机载雷达系统,应用分布式天线阵列可以充分利用机身布阵空间资源,提高阵列的增益和空间分辨率。现有分布式优化方法多针对单元间大间距阵列与多子阵分散排布阵列,机载环境下双子阵分布式阵列优化研究极少。文章针对机载双子阵分布式阵列孔径栅瓣密集问题,提出利用差分进化算法并加以改进,实现对机载的分布式阵列栅瓣进行抑制。该方法能够在满足约束条件的同时,有效降低双子阵分布式阵列的高栅瓣问题,同时,阵列的副瓣可以被控制在较低的水平。在一定的子阵间距条件下,阵列的最大副瓣电平可以降低到-10 dB 左右。对优化算法的有效性进行蒙特卡洛实验,结果验证了该方法的可行性。     

基于改进粒子群算法的分布式频率分集阵栅瓣抑制方法

以均匀线阵（Uniform Linear Array ,ULA）为子阵,结合频率分集阵（Frequency Diverse Array ,FDA）的思想,构建了一种基于分布式子阵的频率分集阵。针对各子阵按等间距布阵将导致严重的栅瓣问题,提出了一种改进粒子群 (Improved Particle Swarm Optimization ,IPSO) 算法来优化分布式FDA中各子阵间的基线距离,以实现高效的栅瓣抑制。同时,从理论上推导了目标距离和角度均未知时参数估计的克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound ,CRLB)。仿真结果表明,优化后分布式FDA的栅瓣得到有效抑制,而且阵列角度维分辨率和估计性能亦得到大幅度提升,验证了所提算法的有效性。     

基于粒子群算法的宽带真延时方向图栅瓣抑制方法

针对阵元间距大于信号波长引起阵列方向图出现栅瓣的问题,该文提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的宽带真延时方向图栅瓣抑制方法。该方法首先定义了基于宽带真延时的阵列能量方向图,其次构造了以阵列能量方向图的最高副瓣电平作为适应度函数,最后利用粒子群优化算法优化阵元分布来实现对阵列方向图栅瓣的进一步抑制。仿真结果表明:相比于单独使用粒子群算法和单独使用宽带真延时方法,该方法对方向图栅瓣的抑制性能更加有效,在此基础上,该文还研究了阵元个数、平均阵元间距、信号时宽和信号中心频率等因素对方法抑制栅瓣性能的影响。     

大间距相控阵天线栅瓣抑制技术研究

适当增加阵元间距有利于降低相控阵天线的成本,但是会带来不期望的栅瓣。文中针对5×5大间距相控阵天线栅瓣抑制技术进行了研究。改进了传统遗传算法,增加了种群的多样性。首先采用改进的遗传算法优化得到局部解,然后运用模式搜索算法优化得到最优解,并对阵列口径及阵元最小间距进行约束。其次,结合实际的工程应用,对阵元位置进行约束,优化出便于生产应用的最佳阵列排布。仿真结果表明,优化后的阵列,最大栅瓣电平得以有效抑制,满足工程应用的要求。     

改进遗传算法优化MIMO稀布阵列

为了解决多输入多输出(MIMO)天线阵列由于阵元间隔过大造成的阵列方向图出现栅瓣,在雷达回波成像时出现影响目标识别的虚假目标的问题,提出了一种改进的遗传算法对阵列排布进行优化。在传统标准遗传算法上进行改进,用多个矩阵组合表示MIMO阵列,针对在矩形平面随机分布的稀疏阵列的方向图旁瓣问题进行优化设计,并采用基于Logistic混沌序列的方法产生种群扰动,避免优化过程进入局部最优状态。通过实例对比22发射天线22接收天线的均匀规则排布MIMO阵列和经改进遗传算法优化的稀布MIMO阵列,结果表明,改进遗传算法可以有效解决规则排布阵列方向图中出现的栅瓣,并且降低方向图旁瓣,提高雷达成像性能。该优化算法变量可控,具有很强的实用性,为MIMO雷达的阵列排布提供了解决方法。     

非均匀分布式星载雷达栅瓣抑制技术研究

分布式星载雷达突破了单星雷达受功率孔径积的限制,具有更远的探测距离;突破了单星雷达受天线基线长度的限制,具有更窄的波束宽度,但是会产生较多的孔径干涉栅瓣.文中研究了一种分布式星载雷达的栅瓣抑制方法,该方法采用遗传算法来确定超稀疏的非均匀分布式星载雷达阵列的位置矢量,利用个体的实值编码提高了遗传算法的计算效率.＃在给定卫星阵列基线长度和卫星间最小间距约束的条件下,通过仿真实验验证了该方法抑制栅瓣的有效性.卫星个数越多,栅瓣抑制效果越好.随着小卫星技术的发展以及小卫星成本的降低,文中基于非均匀分布阵列的栅瓣抑制方法对小卫星的分布设计具有一定的参考价值.     

平面阵子阵级自适应波束形成方法研究

利用遗传算法(GA)将大型阵列划分为非均匀邻接子阵,以主旁瓣比作为适应度函数,并对遗传操作增加约束条件,得到具有栅瓣抑制能力的子阵结构。为进一步抑制平面阵俯仰和方位上的高旁瓣,对平面阵进行两级子阵划分,使平面阵方向图在俯仰和方位上均具有良好的主旁瓣电平比;为消除非均匀子阵结构各子阵通道噪声功率不同对子阵级自适应波束形成算法的影响,通过对阵列协方差矩阵进行奇异值分解、重构特征子空间,提出了基于特征空间重构的子阵级自适应波束形成方法。仿真结果表明了该方法的可行性与有效性。     

数字端射阵列栅瓣抑制研究

通过拉大端射天线阵元间距到1．5λ,可以获得组阵高增益,但是引入了栅瓣问题。提出了一种基于最小二乘估计的虚拟内插阵元算法来实现栅瓣抑制。虚拟端射阵列的阵元间距减小到（或者小于）0．5λ,这样栅瓣得到抑制。最后进行试验验证算法的可行性和正确性。试验结果表明：随着虚拟内插端射天线阵元个数的增加,栅瓣明显被抑制,峰值副瓣电平降低。在相邻两个实阵元间内插3个虚拟阵元,虚拟端射阵列保持了实端射阵列高增益,而实阵列峰值副瓣电平为-8．35dB,下降到虚拟阵列峰值副瓣电平为-18．25dB,栅瓣得到有效抑制。试验结果验证了基于最小二乘估计的虚拟内插阵元算法的可行性和正确性。     

子阵旋转和子阵错位在非周期阵列应用中的对比分析

随着预警探测需求的提升,大单元间距阵列的应用得到了快速发展,阵列栅瓣的有效抑制是大单元间距有限扫描阵列设计中的一项重要内容。文中首先介绍了非周期阵列抑制栅瓣的原理;然后,对子阵旋转和子阵错位两种非周期排布栅瓣抑制形式进行了仿真对比,从栅瓣电平、近区副瓣电平、量化瓣、阵列重构、极化形式五个维度分析了子阵旋转和子阵错位的性能优势,对大单元间距阵列的设计具有一定的工程指导意义。     

采用遗传算法的MIMO雷达L型阵列稀布优化

针对多输入多输出（MIMO）雷达阵列稀布导致栅瓣效应的问题,研究了L型阵列方向图综合方法。通过在发射和接收阵列的阵元位置中引入随机扰动,同步优化收发阵列,对MIMO雷达Ｌ型阵列等效构造的虚拟矩形平面阵列进行二维方向图综合,并且对遗传算法的变异算子进行改进,提高全局搜索性,从而有效抑制栅瓣,降低二维合成方向图中方位维和俯仰维的峰值旁瓣电平。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

基于遗传算法的部分自适应波束形成方法

将一种改进的遗传算法用于星载平面阵列天线方向图的实时综合。为了使遗传算法适合实时应用,在唯相自适应阵列的基础上进一步采用了部分阵元和部分比特的自适应波束形成,以降低算法计算量,提高其收敛速度。对基于改进遗传算法的唯相阵列部分阵元自适应波束形成和部分比特自适应波束形成进行了研究。模拟实验结果表明,两种方案都能够在波束“凝视”方向满足一定增益的前提下有效抑制来自旁瓣的强干扰,而且具有比传统唯相算法更快的收敛速度。     

基于子阵的稀疏阵列方向图特性分析

为深入了解子阵级稀疏阵列方向图的特性,对基于子阵的稀疏阵列方向图进行了研究.首先对子阵级稀疏阵列进行建模;然后对其方向图产生栅瓣的原因、栅瓣个数和栅瓣电平与子阵间距之间的关系进行了详细分析;最后通过仿真验证了结论的正确性.     

基于同心圆环的大间距子阵级阵列栅瓣抑制

适当增加单元间距和应用子阵级阵列有利于降低相控阵的设计成本, 但是阵列的稀疏会带来不期望的栅瓣.为解决该问题, 设计了一种无栅瓣阵列:子阵在平面内旋转, 围绕阵列中心呈同心圆环分布.为保证子阵之间不会交叠, 对圆环半径范围进行了分析.利用一种改进的穷举算法, 对每一层圆环上的子阵个数以及圆环半径进行了计算机仿真优化.结果表明, 以4×4子阵共1 024个单元为例, 所提方法可抑制峰值旁瓣电平约-17.48 dB.     

一种新型的参量阵扬声器阵列设计与优化

超声传感器阵列指向性决定了参量阵扬声器再现音频指向性的性能.提高超声发射阵的指向性也是实现高指向性低频声波的关键技术之一.基于阵列指向性基本理论及与线列阵组合平面阵进行分析比较,提出了一种球面六边形阵列.仿真试验结果表明,球面六边形阵列扬声器不仅完全消除栅瓣,主瓣宽度也更窄.且采用改进的遗传算法通过幅度加权优化该阵列使其旁瓣级低于-20 dB,进一步优化了指向性性能.     

大型阵列天线子阵划分及栅瓣抑制方法

利用遗传算法(genetic algorithm, GA)将大型阵列划分为非均匀邻接子阵,以主旁瓣比作为适应度函数,并对遗传操作增加约束条件,得到具有栅瓣抑制能力的子阵结构。提出了基于子阵级的波束扫描方法,在每个扫描分区内无需改变阵元权值,仅通过子阵级数字波束形成即可完成阵列的波束扫描,并分析了不同扫描角对阵列方向图的影响。为了抑制大扫描角带来的高旁瓣,运用自适应原理使子阵级方向图在高旁瓣位置形成凹陷。分析与仿真结果表明,该方法能够进一步提高阵列方向图的主旁瓣比,增加扫描分区的范围。      

GA-DE混合优化算法在双频非周期阵列波束综合中的应用

针对双频非周期阵列波束综合问题,提出了一种将遗传算法与差分进化算法结合的优化算法(GA-DE混合优化算法)。该优化算法在每轮迭代时先利用差分进化算法生成与遗传算法相同规模的种群,将该种群与原种群混合后保留适应度较好的个体,然后再由遗传算法进行迭代优化;同时对遗传算法的选择、交叉、变异算子做出改进,提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。通过与其他算法对比验证,混合优化算法可以优化得到更优的副瓣电平和增益,仿真结果表明该算法具有良好的性能。利用混合优化算法在保证阵列增益的条件下,以降低峰值副瓣电平为目标优化Ku/Ka双频混排标准化子阵和Ku/Ka双频混排整阵。优化后Ku和Ka整阵在扫描范围内最大峰值副瓣电平分别为-13.10 dB和-13.13 dB,最小增益分别为44.81 dB和44.58 dB,达到了指标要求,优化结果说明混合优化算法可以有效抑制非周期阵列栅瓣的出现和降低阵列的峰值副瓣电平。