基于有源单元方向图技术的共形天线阵列综合方法研究

发布时间：2017-05-21 22:28

  本文关键词：基于有源单元方向图技术的共形天线阵列综合方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：共形天线具有低剖面、不影响飞行器气动外形、低雷达散射截面(radar cross section,RCS)、排布成天线阵列以后可以获得更宽的扫描角度等优点,因而在飞行器设计领域具有非常强烈的应用需求。本文围绕共形阵列的分析与综合方法,展开了一系列的研究。文中提出了两种改进型的共形阵列分析方法,它们在多个方面优于传统的基于坐标变换理论的共形阵列分析方法。基于这两种改进型共形阵列分析方法,结合智能优化算法和网络编程技术,建立了一套完整的共形阵列并行分析、优化、综合系统。最后,出于现实应用的需求,本文提出了一种改进的MATLAB和HFSS协同仿真方法,该方法相比于传统方法,计算效率更高,容错能力更强。第一章简要介绍了共形天线阵列的研究背景和和国内外的研究现状,概述了共形天线阵列的分析和综合方法,并对本文各章的内容安排进行了简要介绍。第二章主要介绍了有源单元方向图技术的基本原理,给出了有源单元方向图的提取方法,并结合实例介绍了如何将大型阵列划分成子阵,并从子阵中提取单元的有源单元方向图。第三章主要介绍了三种共形阵列的分析方法,首先简要介绍了基于坐标变换的共形阵列分析方法,之后提出了两种改进型的共形阵列分析方法,最后给出的算例中对几种共形天线阵列进行了实际的分析和计算,并比较了三种分析方法的优劣。第四章首先介绍遗传算法、粒子群优化算法、多目标优化算法的基本原理及操作流程。之后简要介绍了一种改进型的MATLAB和HFSS进行协同仿真的实现方法。最后,结合第三章介绍的共形阵列分析方法,针对具体计算实例,采用智能优化算法对共形天线阵列进行综合。第五章主要介绍自主开发的一款网络并行优化仿真工具SmartSim。该工具大大提高了优化计算的速度和效率。本章的最后,使用该工具对单折叠槽天线进行优化及仿真。第六章是对本文的主要工作和研究成果的总结,同时指出了共形阵列分析和综合技术中存在的某些不足之处,并对后续研究工作进行了展望。
【关键词】：共形天线 有源单元方向图 遗传算法 粒子群算法 多目标优化算法
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN820.15
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景与意义10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 共形天线的分析方法12-14
• 1.4 共形阵列的综合方法14-15
• 1.4.1 共形阵列综合的难点14
• 1.4.2 共形阵列的综合方法14-15
• 1.5 本文的主要内容和结构15-16
• 第二章 基于有源单元方向图的阵列分析方法研究16-29
• 2.1 基于有源单元方向图的天线阵列远场计算方法16-20
• 2.2 有源单元方向图的提取方法20-26
• 2.2.1 提取有源单元方向图的一般方法20-23
• 2.2.2 提取有源单元方向图的改进方法23-26
• 2.3 基于有源单元方向图的阵列综合方法26-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 基于有源单元方向图的共形天线阵列分析方法研究29-62
• 3.1 空间坐标系变换法29-34
• 3.1.1 局部坐标系与局部旋转坐标系之间的变换关系29-32
• 3.1.2 局部旋转坐标系与全局坐标系下场分量的映射关系。32-34
• 3.2 有源单元方向图数据的直接变换方法34-42
• 3.2.1 单位球面上各映射点的空间坐标变换方法35-36
• 3.2.2 电场矢量的旋转变换方法36-38
• 3.2.3 直接进行旋转变换所面临的问题及其解决方法38-42
• 3.3 柱面共形阵列分析方法42-52
• 3.3.1 傅立叶级数方法分析圆环阵列44-46
• 3.3.2 离散激励圆环阵辐射特性分析46-48
• 3.3.3 定向性天线单元构成的圆环阵列辐射特性分析48-49
• 3.3.4 有源单元方向图结合傅立叶级数方法分析圆环阵列辐射特性49
• 3.3.5 有源单元方向图结合傅立叶级数方法分析柱面共形阵辐射特性49-51
• 3.3.6 傅里叶级数方法和坐标变换方法的分析与对比51-52
• 3.4 分析实例52-60
• 3.4.1 全向天线单元构成的圆环天线阵列52
• 3.4.2 实际振子天线单元构成的圆环天线阵列52-54
• 3.4.3 五单元微带天线单元构成的圆环天线阵列54-56
• 3.4.4 微带天线单元构成的一般柱面共形天线阵列56-60
• 3.5 本章小结60-62
• 第四章 基于智能优化算法的共形天线阵列综合方法研究62-84
• 4.1 遗传算法（GA）62-65
• 4.1.1 遗传算法的基本操作方法62-65
• 4.1.2 遗传算法控制参数的选取65
• 4.2 粒子群算法PSO65-67
• 4.2.1 粒子群算法的基本操作方法65-66
• 4.2.4 算法参数的选取66-67
• 4.3 多目标优化算法67-71
• 4.3.1 多目标优化算法相关概念介绍67-68
• 4.3.2 带有精英保留策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)68-71
• 4.4 改进的MATLAB和HFSS的协同仿真方法71-75
• 4.5 基于智能优化算法的共形天线阵列综合实例75-83
• 4.5.1 共形阵列结构说明75
• 4.5.2 基于单目标优化算法的阵列方向图综合75-81
• 4.5.3 基于多目标优化算法的阵列方向图综合81-83
• 4.6 本章小结83-84
• 第五章 网络并行优化仿真工具介绍84-90
• 5.1 网络并行优化仿真工具SmartSim介绍84-87
• 5.2 SmartSim软件分析和综合实例87-90
• 第六章 全文总结与展望90-91
• 6.1 本文主要的贡献和创新90
• 6.2 后续工作展望90-91
• 致谢91-92
• 参考文献92-95
• 攻读硕士学位期间取得的成果95-96

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