基于超方向性的稀布优化阵列综合研究

发布时间：2020-05-16 18:48

【摘要】：高频段内,由于外部噪声形成原因复杂且分析难度较大,直接影响系统的信噪比分析与提高,但是当系统能够保证外部噪声相对于内部噪声占主导时,该系统的信噪比与各类噪声无关,而是与阵列天线的方向性系数对应成正比,所以提高方向性系数可以间接地提高接收系统的信噪比。在提高阵列天线方向性系数的研究中,超方向性阵列综合可以在满足外部噪声占优的情况下实现最优方向性系数;而且对于超方向性阵列来说,可以利用较少的阵元数来实现较高的方向性系数,对接收阵列小型化研究有重大的意义。稀布阵天线不但可以减少天线单元数目来降低天线系统的工程成本,而且在阵列孔径上,阵元的位置选取不再受固定位置的约束,可以通过寻优找到最优位置进而获得最优辐射性能。对于具有相同阵元数的稀布阵和均匀阵,稀布阵能够获得更窄的主瓣和更低的峰值旁瓣电平;当阵列孔径相同,稀布阵和均匀阵具有相同的主瓣宽度,但是由于稀布阵的阵元间距不再受?2的限制,因此弱化了阵元间的辐射耦合效应,提高了天线阵列整体性能。因此,稀布阵列天线通过优化各阵元的具体位置实现抑制旁瓣电平,相比于优化阵元激励,优化阵元位置更加简单且更容易实现馈电。本文主要研究在限定阵列孔径、阵元个数等参数的情况下,对阵元位置进行稀布优化使峰值旁瓣电平的抑制效果更好。本文应用一种超方向性阵列综合法,该综合法在满足外部噪声占优的约束下使阵列的方向性系数达到最优,进而提高了系统的信噪比;同时,为了满足目标识别和抗干扰的主旁瓣比要求,还可以通过迭代方法来控制旁瓣电平。首先,利用该超方向性阵列综合法,推导了任意形式阵列的方向性系数的解析式,实现了典型阵列的最优方向性系数综合。然后,对稀布线阵实现了数学建模,以抑制阵列的峰值旁瓣电平为优化目标,采用迭代傅里叶算法,大变异遗传算法和基于模拟退火(SA)的粒子群(PSO)算法对直线阵列进行了稀布优化。最后,结合端射阵和圆阵的方向性系数和阵列小型化要求,选择合适的参数进行超方向性阵列设计,以设计后的超方向性端射阵和圆阵作为阵元,分别采用均匀阵列因子和稀布阵列因子设计高频段接收阵列。
【图文】：

下面介绍了大变异遗传算法的操作步骤，流程图如图4-3 所示：（1）对优化阵列的参数进行初始化，如初始种群大小、个体串长度、变异概率等基本初代种群参数。（2）计算初始化种群的适应度函数，判断是否满足最优结果，如果满足则寻优过程结束；否则继续步骤（3）；（3）根据得到的种群中的适应度，判断该个体为父辈还是由于适应度太低被淘汰；（4）选择个体进行交叉和变异操作，，产生新的种群；（5）根据式（4-5）判断该代种群是否满足大变异操作要求，若满足则
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN820

【参考文献】

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本文编号：2667151