新型快速陣列天線方向圖綜合方法的研究.pdf

1、目前，陣列天線已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于雷達(dá)和通信電子系統(tǒng)中。通過改變陣元數(shù)目、排布方式、陣元間距、陣元位置、激勵(lì)分布等參數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)期望的方向圖，這是單個(gè)天線所不能達(dá)到的。反過來(lái)，根據(jù)期望的方向圖對(duì)陣列天線參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)則稱為陣列天線方向圖綜合。
　　經(jīng)典的陣列天線方向圖綜合方法有道爾夫-切比雪夫方法、泰勒方法、微擾法、伍德沃德-勞森抽樣法、傅里葉級(jí)數(shù)方法等。這些方法對(duì)于特定的問題可以獲得較好的結(jié)果，但對(duì)于復(fù)雜問題卻難以找到確定的綜合公式，

2、例如多目標(biāo)和多參數(shù)優(yōu)化問題等。本文將在以下四個(gè)方面對(duì)陣列天線方向圖綜合問題進(jìn)行研究:第一，尋找普適、高效的綜合方法，應(yīng)對(duì)多種陣列天線優(yōu)化問題;第二，為了更準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)天線系統(tǒng)，應(yīng)考慮天線單元之間的互耦和實(shí)際激勵(lì)分布;第三，大規(guī)模陣列天線優(yōu)化問題，解決內(nèi)存和時(shí)間成本問題;第四，陣列天線方向圖的快速計(jì)算方法。
　　針對(duì)以上問題進(jìn)行研究，本文的主要貢獻(xiàn)如下:
　　1.受到啟發(fā)將專制制度與傳統(tǒng)的遺傳算法相結(jié)合，提出了一種改進(jìn)型的遺傳算

3、法—多種群首領(lǐng)決策遺傳算法(Multi-population leader dominating genetic algorithm,MPLDGA)。該算法具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)、消耗時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn)，適宜處理多種陣列天線優(yōu)化問題。
　　方向圖和副瓣電平是常見的優(yōu)化目標(biāo)，通過分析這兩項(xiàng)指標(biāo)的意義和相互制約關(guān)系給出了該類問題的處理方法。首先將方向圖賦形作為首要優(yōu)化目標(biāo)，然后對(duì)得到的方向圖進(jìn)行微小調(diào)整并主要地對(duì)副瓣電平進(jìn)行抑制。采

4、用MPLDGA算法分別針對(duì)陣列天線方向圖綜合中的連續(xù)優(yōu)化和組合優(yōu)化問題進(jìn)行處理，并得到了滿意的結(jié)果。
　　2.對(duì)微波級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，構(gòu)造并引入了理想無(wú)耗對(duì)稱互易網(wǎng)絡(luò)(Ideal losslesssymmetrical reciprocal network, ILSRN)用來(lái)解決任意微波網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜級(jí)聯(lián)問題，將復(fù)雜級(jí)聯(lián)問題轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)的一對(duì)一連接問題而不改變先前微波網(wǎng)絡(luò)的性能?；趶V義微波網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)算法，首次提出了考慮互耦效應(yīng)時(shí)陣列天線

5、實(shí)際激勵(lì)系數(shù)的計(jì)算公式，給出了一種快速精確的陣列天線方向圖綜合方法。
　　應(yīng)用該技術(shù)分別在微波電路和陣列天線方面進(jìn)行設(shè)計(jì)。在微波電路方面，優(yōu)化設(shè)計(jì)了一個(gè)寬帶高隔離度魔-T。其等效電路被分解為一系列子網(wǎng)絡(luò)，將子網(wǎng)絡(luò)的級(jí)聯(lián)計(jì)算嵌入到遺傳算法中并對(duì)端口散射特性進(jìn)行優(yōu)化，得到了具有良好阻抗匹配特性、高隔離度、良好平衡性的寬帶高隔離度魔-T。在陣列天線方面，提出了一種新型快速波導(dǎo)縫隙天線設(shè)計(jì)方法，替代了傳統(tǒng)的Elliott方法，根據(jù)這種方法

6、成功地設(shè)計(jì)了兩類波導(dǎo)縫隙天線陣列。最后，利用該技術(shù)精確預(yù)計(jì)了一個(gè)二元天線陣列的端口散射特性，通過對(duì)饋電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化改善了整個(gè)天線系統(tǒng)的端口阻抗匹配。
　　3.針對(duì)大規(guī)模陣列天線優(yōu)化問題提出了分塊策略。將諸多的優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行分塊處理，每次僅對(duì)一個(gè)模塊進(jìn)行優(yōu)化，包含于其它模塊的優(yōu)化參數(shù)以其當(dāng)前最優(yōu)解作為反饋條件。該方法大大減少了每次處理問題的規(guī)模，使得能夠采用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法（例如遺傳算法等）來(lái)解決大規(guī)模陣列天線的優(yōu)化問題，降低了計(jì)算機(jī)的

7、內(nèi)存需求并減少了計(jì)算時(shí)間。此外，該方法從隨機(jī)的初始化參數(shù)開始搜索，能夠充分利用進(jìn)化算法的全局搜索能力而不需要先驗(yàn)知識(shí)。采用該分塊策略和混合遺傳算法，首先優(yōu)化設(shè)計(jì)了具有3，600個(gè)陣列單元的相位分布，實(shí)現(xiàn)了對(duì)中國(guó)大陸版圖的波束覆蓋。其次，優(yōu)化設(shè)計(jì)了10，000個(gè)陣列單元的相位分布，在給定增益損失條件下對(duì)副瓣電平進(jìn)行最小化設(shè)計(jì)。
　　4.將GPU(Graphic Processing Unit)技術(shù)應(yīng)用于陣列天線方向圖綜合中，實(shí)現(xiàn)了陣