时间调制阵列理论与共形阵列技术研究

发布时间：2017-08-07 08:38

  本文关键词：时间调制阵列理论与共形阵列技术研究

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【摘要】：现代无线通信和电子技术的飞速发展导致了电磁问题日益复杂,这将使得对于高效优化技术的需求变得异常强烈。电磁问题的目标函数通常具有非线性、不可导以及多极值的特点,严重制约了传统优化算法的应用。作为一种全局优化算法,进化算法由于使用简单方便,搜索能力强,对目标函数限制少并且不受搜索空间的限制,因而被广泛地应用于各种电磁优化问题。然而对于较为复杂的优化问题,进化算法的收敛速度较慢并且容易陷入局部最优解。因此,开展高效的进化算法研究便具有重要的理论意义和实用价值。在方向图综合方面,传统相控阵列通常需要较高的激励幅度动态范围,对于阵列的馈电系统提出了较高的要求。然而时间调制阵列通过在传统相控阵列天线引入新的自由度——时间,能够有效简化馈电网络的同时还能实现精确馈电。因此探索时间调制阵列新的设计思路以及新的应用领域是一项极具潜力的研究课题。共形阵列因能够与载体表面紧密贴合而可以实现对载体平台空间进行有效利用,同时能够最大限度地保持原有载体平台的空气动力学特性,并且具有较宽的波束扫描角度以及降低整体系统的雷达散射截面积的优势。其独特的优势能够有效弥补平面阵列固有的缺陷,同时满足现代雷达等电子系统的发展需求。因而共性阵列近些年来获得了广泛地重视,并将在飞行器、卫星以及舰船中具有非常广阔的应用前景。本文主要对进化算法,时间调制阵列以及共形阵列技术等方面展开研究,主要工作包括以下几个方面：1.针对标准进化算法在解决复杂优化问题时收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺点,本文提出了一种混合人工蜂群——差分进化算法。该算法继承了差分进化算法较强全局寻优能力的优点,同时保留了人工蜂群算法在局部寻优方面的优势,因而能够极大地加快算法的收敛速度,并且避免陷入局部最优解,从而提高了算法的整体性能。2.针对大规模时间调制阵列综合较为困难的问题,本文提出了一种大规模时间调制阵列综合方法。该方法首先对于中心频率方向图进行初步综合并得到初始解。然后对该初始解的幅度和相位进行微扰优化,以满足中心频率方向图以及阵列等效激励幅度的要求。最后对脉冲持续时间以及脉冲起始时刻进行优化,实现边带电平的抑制。该方法通过将原有的大规模综合问题进行分解,能够极大地缓解因优化变量规模过大而引起的优化能力急剧下降的问题。3.在研究传统时间调制阵列能在中心频率处实现等效幅度加权的基础上,本文提出了相位调制阵列。相位调制阵列的每个天线单元与不同的延迟线相连接,通过控制两种延时线的工作时序,可以在相位调制阵列的中心频率处引入可控的等效相位,从而能够实现在中心频率处的等效相位加权,并达到不使用移相器即可实现波束扫描的目的。该相位调制阵列具有非常简单的阵列结构,以及广阔的应用前景。4.针对进化算法综合时间调制阵列所存在的计算速度慢,稳定性差,优化能力对变量规模敏感等缺点,本文提出了一种时间调制阵列快速综合方法。该方法首先使用交替投影算法对阵列的中心频率方向图进行综合,利用所得的中心频率阵列激励并再次使用交替投影算法对边带频率方向图进行综合。最终分离出时间调制阵列的静态激励与动态激励。由于使用了交替投影方法,因此该综合方法具有极高的效率和稳定性,并且能解决大规模时间调制阵列综合问题。5.针对共形阵列极化方向调整的问题,本文提出了一种双端口天线单元的极化方向控制方法。该方法根据天线单元的位置以及主波束极化方向,得到双端口电流的相对关系,以此为基础,获得两个端口激励的电流幅度,从而实现调节辐射单元的表面电流的流向,达到控制单元极化方向的目的。6.针对共形阵列低副瓣方向图综合问题,本文提出了一种基于单峰曲面优化的低副瓣方向图综合方法。该方法使用修正的伯恩斯坦多项式在阵列的口径面上建立一簇样条曲线,并拟合出阵列激励幅度所需采样的光滑单峰曲面,然后将阵列幅度的优化转化为由样条曲线拟合得到的单峰曲面的优化,从而能够极大地降低优化变量规模。借助于阵列单元激励幅度的单峰特性,优化过程能够大为缩短。
【关键词】：进化算法 时间调制阵列 方向图综合 交替投影算法 共形阵列
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN820
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-15
• 符号对照表15-16
• 缩略语对照表16-20
• 第一章 绪论20-36
• 1.1 研究背景及意义20-23
• 1.2 国内外研究现状23-32
• 1.2.1 时间调制阵列研究现状23-26
• 1.2.2 进化算法研究现状26-28
• 1.2.3 共形阵列研究现状28-32
• 1.3 本文主要工作及内容安排32-36
• 1.3.1 本文的主要工作32-34
• 1.3.2 本文的内容安排34-36
• 第二章 混合人工蜂群——差分进化算法研究36-60
• 2.1 引言36-37
• 2.2 差分进化算法37-41
• 2.2.1 差分进化算法原理37-38
• 2.2.2 标准差分进化算法38-41
• 2.2.3 标准差分进化算法特性分析41
• 2.3 人工蜂群算法41-46
• 2.3.1 人工蜂群算法原理42
• 2.3.2 标准人工蜂群算法42-46
• 2.3.3 标准人工蜂群算法特性分析46
• 2.4 混合人工蜂群——差分进化算法46-50
• 2.4.1 混合人工蜂群——差分进化算法原理47
• 2.4.2 混合人工蜂群——差分进化算法47-50
• 2.5 混合人工蜂群——差分进化算法数值试验验证50-57
• 2.5.1 Benchmark测试函数50-53
• 2.5.2 Benchmark测试函数测试结果53-57
• 2.6 混合人工蜂群——差分进化算法性能分析57-58
• 2.7 本章小结58-60
• 第三章 时间调制阵列辐射特性与综合技术研究60-84
• 3.1 引言60-61
• 3.2 时间调制阵列的基本结构61-62
• 3.3 时间调制阵列辐射基本原理62-70
• 3.3.1 基于阵列口径尺寸可变的时间调制方式63-66
• 3.3.2 基于阵列相位中心单向移动的调制方式66-67
• 3.3.3 基于阵列相位中心双向移动的调制方式67-70
• 3.4 时间调制阵列方向性系数、效率及增益的计算70-71
• 3.5 时间调制阵列辐射特性分析71-72
• 3.6 时间调制阵列方向图综合72-82
• 3.6.1 低激励幅度动态范围波束赋形72-80
• 3.6.2 和差波束方向图综合80-82
• 3.7 本章小结82-84
• 第四章 相位调制阵列研究与应用84-102
• 4.1 引言84-85
• 4.2 相控阵天线波束扫描基本原理85-86
• 4.3 基于时间调制的边带波束扫描86-89
• 4.3.1 边带频率波束扫描基本原理86-88
• 4.3.2 边带频率波束扫描实验仿真88-89
• 4.4 相位调制阵列89-93
• 4.4.1 相位调制阵列基本结构90
• 4.4.2 相位调制阵列工作原理90-93
• 4.5 相位调制阵列波束扫描方向图综合93-96
• 4.5.1 使用衰减器的低副瓣波束扫描方向图综合93-94
• 4.5.2 无衰减器的低副瓣波束扫描方向图综合94-96
• 4.6 基于子脉冲激励的相位调制阵列方向图综合96-100
• 4.6.1 使用衰减器的低副瓣波束扫描方向图综合98-99
• 4.6.2 无衰减器的低副瓣波束扫描方向图综合99-100
• 4.7 本章小结100-102
• 第五章 时间调制阵列的快速综合方法研究102-130
• 5.1 引言102-103
• 5.2 FFT/IFFT在阵列综合中的应用103-105
• 5.3 交替投影算法105-109
• 5.4 时间调制阵列快速综合方法109-117
• 5.4.1 非均匀激励幅度的时间调制阵列快速综合方法111-115
• 5.4.2 均匀激励幅度的时间调制阵列快速综合方法115-117
• 5.5 均匀激励幅度的阵列快速综合仿真117-123
• 5.5.1 宽零陷方向图综合117-119
• 5.5.2 自适应零陷方向图综合119-123
• 5.6 非均匀激励幅度的阵列快速综合仿真123-129
• 5.6.1 平顶波束方向图综合124-126
• 5.6.2 星版图方向图综合126-129
• 5.7 本章小结129-130
• 第六章 时间调制共形阵列的研究与设计130-164
• 6.1 引言130-131
• 6.2 共形阵列有效辐射单元的选取131-135
• 6.3 共形阵列单元极化方向的调整135-143
• 6.3.1 单馈电单元旋转控制135-138
• 6.3.2 双馈电单元幅度加权控制138-140
• 6.3.3 基于辐射单元表面电流调节的极化控制方法140-143
• 6.4 共形阵列副瓣电平的控制143-148
• 6.4.1 修正的伯恩斯坦多项式在低副瓣综合中的应用143-145
• 6.4.2 基于单峰曲面优化的低副瓣方向图综合方法145-148
• 6.5 GPU并行计算技术在阵列综合中的应用148-150
• 6.6 时间调制共形阵列设计150-163
• 6.6.1 柱面时间调制共形阵列综合150-152
• 6.6.2 锥台时间调制共形阵列综合152-156
• 6.6.3 球面时间调制共形阵列综合156-163
• 6.7 本章小结163-164
• 第七章 结束语164-168
• 参考文献168-180
• 致谢180-182
• 作者简介182-183

【共引文献】

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本文编号：633778