一种任意阵的方向图综合方法

该文提出一种新的基于优化理论的方向图综合算法。该方法先利用与相位无关的约束得到期望主瓣,再利用优化方法求解残余权矢量获得期望旁瓣,使残余权矢量对主瓣的影响控制在一定范围内,优化问题可看作是二次锥规划(SOCP)。与传统的对模值和相位均进行约束的综合方法相比,该方法要求综合期望方向图的模值,不仅能够有效地获取期望方向图,而且主瓣控制机制与参考点的选取无关。对多种任意阵的仿真结果证明该方法的有效性和正确性。     

一种任意阵的方向图综合方法

该文提出一种新的基于优化理论的方向图综合算法。该方法先利用与相位无关的约束得到期望主瓣,再利用优化方法求解残余权矢量获得期望旁瓣,使残余权矢量对主瓣的影响控制在一定范围内,优化问题可看作是二次锥规划（SOCP）。与传统的对模值和相位均进行约束的综合方法相比,该方法要求综合期望方向图的模值,不仅能够有效地获取期望方向图,而且主瓣控制机制与参考点的选取无关。对多种任意阵的仿真结果证明该方法的有效性和正确性。     

期望主瓣响应下任意阵方向图综合方法

为实现任意阵列天线的方向图综合,特别是考虑到不同空间指向对阵列方向图的影响,提出自适应原理与凸优化理论相结合的方向图综合法.该方法首先利用自适应原理综合法得到所需阵列方向图的旁瓣特性;而后,选择零度角的方向图主瓣作为期望主瓣;最后,在该期望主瓣响应下,将阵列方向图综合问题转化为二阶锥规划问题.采用凸优化循环迭代算法,完成对非凸优化问题的求解,从而保证方向图在满足期望主瓣响应的同时,使旁瓣特性与自适应方向图综合方法得到的结果最接近.理论分析与仿真结果表明,综合后阵列方向图在不同空间指向上具有与期望主瓣一致的主瓣特性,且其旁瓣也能够很好地保持对动态干扰的抑制特性.     

阵列方向图综合的一些方法

介绍了几种常用的阵列方向图综合方法。切比雪夫阵列在指定的副瓣电平下主瓣宽度最窄,在指定的主瓣宽度下副瓣电平最低;相位控制技术通过控制阵列各单元的相位实现波束的指向变化;最后介绍了遗传算法并利用遗传算法优化了8元线阵,将其相对副瓣电平抑制到了-50dB。     

一种基于遗传算法的唯相位宽零陷波束赋形方法

传统阵列方向图宽零陷形成技术需要对阵元施加复加权或者阵元位置扰动等复杂操作,实际实现比较困难。提出了一种基于遗传算法的唯相位波束赋形方法,针对宽零陷特点,结合均匀线阵方向图数学模型,设计一种适应度函数,优化阵元相位扰动值,最终获得符合要求的宽零陷阵列方向图。仿真结果表明,该方法可以在唯相位条件下形成较深的宽零陷,且零陷较平坦,收敛速度较快,稳健性较好。     

基于遗传算法的任意布阵天线方向图优化

建立了一种通用的适应度函数式，通过遗传算法对八元阵优化，逼近二项式分布和切比雪夫分布，验证了算法的正确性。通过对八元阵方向图不同目标的优化，说明该算法及适应度函数的设计对任意布阵天线方向图多目标优化的有效性。     

基于遗传算法的平面麦克风阵列构型优化方法

在有限平面范围内使用较少的麦克风数量设计阵列构型，使得阵列具有更好的性能是声源定位系统中需解决的首要问题。文中提出了一种基于遗传算法的阵列优化方法，该方法以阵列波束方向图的主瓣宽度和旁瓣级为基础，兼顾麦克风的数量设计了遗传算法的适应度目标函数，通过改进遗传算法，使其在麦克风阵列优化的应用中得到实现。仿真结果表明，与传统的十字形和矩形平面均匀阵列相比，优化后的阵列构型在保证阵列性能的同时，可以减少麦克风的使用数量。相比于粒子群优化算法，改进遗传算法优化后的阵列具有更优异的性能。     

基于遗传算法的星载合成孔径雷达天线方向图与模糊综合

该文针对改善星载合成孔径雷达(星载SAR)的模糊特性,以星载SAR的模糊度为目标函数,以天线方向图的主瓣宽度和副瓣电平为约束条件,应用遗传算法对天线方向图进行综合。仿真结果表明,这种方法很好地抑制了模糊度,同时控制了主瓣宽度和副瓣电平,对星载SAR系统设计具有实际意义。     

改进的遗传算法优化氧化钛湿敏元件的模型

以氧化钛湿敏元件等效电路模型中的参数为优化对象,提出一种改进的基于遗传算法的等效电路优化方法。算法在选择操作中加入最优保存策略,并对适应度函数进行适当的调整,从而提高了算法的运行效率和精确度,获得了拟合曲线和适应度函数图。拟合曲线直观地证明了等效电路的正确性,而适应度函数图更是明确地表达了算法的运行效果。改进的遗传算法优化处理程序采用Matlab编程语言实现。     

唯相位方法实现方向图可重构阵列天线

使用唯相位方法设计方向图可重构天线,对阵列的激励电流幅度和相位同时进行优化,得到一组电流幅度值,使它适用于多种形状的方向图,同时得到与每种方向图对应的相位值。优化算法选用实数编码的遗传算法。为了把设计结果应用于实践,文中还对电流幅度的分布进行了一定的限制,设计出了具有2种工作状态的方向图可重构天线,最后给出了仿真结果,结果表明,文中讨论的方法在设计方向图可重构天线方面是有效的。     

基于凸优化的共形阵二维波束优化算法研究

传统波束优化手段应用于共形阵二维波束优化时,存在旁瓣水平高的问题。文中基于凸优化理论,提出了两种适用于共形阵列二维波束旁瓣优化的二阶锥规划方法。第一种是设定主瓣宽度下的最低旁瓣波束形成,第二种是设定期望旁瓣级的高增益等旁瓣波束形成。仿真结果表明相比于常规波束形成和其它波束优化方法,第一种方法在相同主瓣宽度约束条件下可以得到最低的旁瓣级,第二种方法得到的旁瓣级可以满足设定要求且有更高阵增益。     

一种新型的低旁瓣MIMO雷达发射波形设计方法

该文通过对经典低旁瓣MIMO雷达发射波形设计方法的改进,提出一种新型的低旁瓣MIMO雷达发射波形设计方法。该方法首先引入发射波形主瓣下界、主瓣上界两个参数,并设定主瓣下界的值;其次分别以最小化峰值旁瓣、最小化积分旁瓣为目标函数,以发射信号协方差矩阵半正定、各阵元发射信号恒功率为约束条件,在此基础上,在约束条件中加入对主瓣波动的限制,建立半正定规划优化问题,并且可通过设定不同的主瓣上界的值来控制主瓣波动、抑制旁瓣;最后利用一次凸优化算法得到全局最优解。仿真结果表明,该方法在只需求解一次凸优化问题的前提下,所设计波形旁瓣降低且可控。     

多输入多输出雷达低旁瓣发射方向图优化算法

提出了一种基于波束域加权的低旁瓣方向图设计方法。综合考虑方向图匹配性能和发射阵元等功率作为约束条件,建立低旁瓣发射方向图优化模型,采用半正定松弛技术将优化模型转化为凸优化问题;对波束加权矩阵施加对偶约束,使得接收信号满足旋转不变性;利用高斯随机化方法对波束加权矩阵进行求解,得到原优化问题的最优解。仿真结果表明,算法能够保持期望主瓣形状并有效降低方向图旁瓣,提高到达角(DOA)的估计精确度和角度分辨力。     

一种对任意线阵天线的主波束赋形方法

基于自适应天线阵理论,给出了一种用于任意线阵天线的主波束赋形算法.该方法通过迭代获得一组最优权值,用来减小加权赋形方向图和期望方向图在主波束上的差别,同时将旁瓣电平降低到期望值.一些算例充分说明了这种算法的有效性.该算法可以有效的控制主波束方向、宽度、形状和旁瓣电平.     

基于改进遗传算法的非均匀稀布阵列优化

提出了一种对非均匀稀布阵列阵元间距进行优化的改进的遗传算法。该算法在编码时,将阵元间距依据尺寸步长划分为不同的节点,通过对节点的二进制编码,灵活实现带约束阵元间距的遗传编码。在遗传操作过程中,依据不同的进化阶段自适应设定算子系数,有效地提高了遗传算法的收敛性。文中采用同时考虑副瓣电平和渡束宽度的双适应度函数,使优化得到的天线阵列方向图比采用单适应度函数有较好的综合性能。最后通过大量仿真结果验证了这一算法的有效性。     

一种改进的阵列天线方向图主波束快速赋形算法

改进的基于自适应天线阵理论的主波束赋形快速算法,可对任意阵列快速完成主波束赋形和旁瓣电平的控制.该算法通过局域权函数的迭代来减小综合方向图和期望方向图在主波束上的差别,旁瓣电平的控制可以通过在旁瓣峰值区域处加干扰来快速达到.该方法对主波束方向、宽度、形状和增益的控制非常成功.给出了一些算例说明这种算法的有效性.     

Pattern synthesis for arbitrary arrays using an adaptive arraymethod

This paper presents a new pattern synthesis algorithm for arbitrary arrays based on adaptive array theory. With this algorithm, the designer can efficiently control both mainlobe shaping and sidelobe levels. The element weights optimize a weighted L₂ norm between desired and achieved patterns. The values of the weighting function in the L₂ norm, interpreted as imaginary jammers as in Olen and Compton's (1990) method, are iterated to minimize exceedance of the desired sidelobe levels and minimize the absolute difference between desired and achieved mainlobe patterns. The sidelobe control can be achieved by iteration only on sidelobe peaks. In comparison to Olen and Compton's method, the new algorithm provides a great improvement in mainlobe shaping control. Example simulations, including both nonuniform linear and planar arrays, are shown to illustrate the effectiveness of this algorithm     

Shaped beam pattern synthesis with desired nulling level and minimum sidelobe level

For the anti-interference/denoise purpose, it usually requires minimizing the sidelobe level (SLL) of a wide-beam pattern with a desired low nulling level (NL) in the nulling region. To realize such an objective, the shaped-beam pattern synthesis (SBPS) is the most commonly used approach. However, since the SBPS problem focuses on synthesizing a predetermined beam shape, the minimum SLL via this approach cannot ensure to obtain the maximum power gain. Conversely, it cannot obtain the lowest SLL with a certain power gain requirement. Based on such consideration, this paper tries to further minimize SLL of a wide-beam pattern with a desired low NL nulling region, by solving the power gain pattern synthesis (PGPS) problem. The PGPS problem selects the array excitation by directly optimizing the power gain. Hence, it has the potential to reduce SLL, when achieving the equal mainlobe power gain constraint via SBPS. An iterative algorithm which converts the primal optimization problem into convex sub-problems is proposed, resulting in an effective problem-solving scheme. Numerical simulations demonstrate the proposed algorithm can obtain about 10-dB lower SLL than the existing algorithms.