CN102208932B - 阵列天线单点去互耦校正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种阵列天线单点去互耦校正方法,它涉及到大型阵列天线互耦校准的一种技术,特别适用于一维均匀线阵和均匀圆阵。它通过在远场任一方向上放置一个校正信号源发射信号,测出校正信号源到天线阵列法线方向的入射角度;校正信号源发射信号,测出各个天线阵元的输出响应;对互耦矩阵进行简化变换;构造代价函数,求出代价函数的极值,得到互耦矩阵系数;对互耦矩阵求逆,将互耦矩阵的逆矩阵系数带入各个信道,从而实现阵列天线去互耦校正。本发明具有实现简单,操作方便,计算量小的优点,只需测出天线阵列在任一方向的单点响应,无需测出阵列天线的整个方向图,特别适用于一维均匀线阵和均匀圆阵的大型阵列天线互耦校正。

Description

阵列天线单点去互耦校正方法
技术领域
本发明涉及大型阵列天线互耦校正的一种方法,特别适用于一维均匀线阵和均匀圆阵。
背景技术
传统的阵列天线互耦校正方法一般都是先对互耦进行电磁测量或通过电磁计算方法对互耦效应进行分析计算,然后通过互耦的测量值或计算值对随后的信号处理算法进行修正。但互耦的电磁测量值和计算值的精度往往并不能满足实际的工程应用;而且,阵元互耦还会随环境和阵元电磁参数的变化而变化,在实际工作中还要常常对互耦的测量值和计算值进行不断的修正。还有许多校正方法将互耦的校正转化为一个阵列天线参数的估计问题,参数类的阵列天线校正方法通常可以分为有源校正方法和自校正方法,有源校正方法是通过在空间设置方位精确已知的辅助信源对阵列天线参数进行离线估计,该方法不需要对信源方位进行估计,运算量相对自校正类方法要小,通常情况下要测出整个方向图,才能得到较好的结果,对于大型阵列天线来说,一般不能提供转台,需要在远场,以一定的角度间隔,一个点一个点的测量,工作量和复杂度都很大。自校正类方法通常将空间信源的方位与阵列天线的误差参数(如互耦、幅相和位置误差等)根据某种优化准则(如子空间准则、最大似然准则、子空间拟合准则等)进行联合估计。自校正可以不需要方位已知的辅助信源,但由于误差参数与方位参数之间的耦合和某些病态的阵列天线结构(如均匀线阵),参数估计的唯一辨识性往往无法保证,而且参数联合估计对应的高维、多模非线性优化问题带来了庞大的运算量,参数估计的全局收敛性往往也无法保证。
发明内容
本发明的目的在于避免上述背景技术中的不足之处而提供的通过单一一点校正而测出整个阵列天线互耦的有源校正方法。在远场放置一个信号源发射信号,测出这一点入射信号的响应,由这一点入射信号的响应计算出互耦矩阵,避免了有源校正中需要测出多点、甚至整个方向图的繁琐。本发明方法简单,操作方便,非常适合在测试条件不具备或很困难的大型阵列天线中。
本发明的目的是这样实现的,本发明包括步骤:
①在阵列天线的远场的任意方向、任意一点发射校正信号,计算出校正信号到阵列天线法线的入射方向,得出阵列天线的方向向量A(用字母A表示);
②校正信号源在远场发射信号,测出阵列天线各个阵元的输出响应;
③变换并简化互耦矩阵Γ(用字母Γ表示),将互耦矩阵Γ由M×M(M为阵列天线阵元数量)矩阵变换成M×1矩阵;
④构造代价函数,求代价函数的梯度,采用最速下降法以迭代方式求代价函数的极小值,得出互耦矩阵,互耦矩阵求逆,将互耦矩阵的逆矩阵系数带入信道后端。
完成阵列天线单点去互耦校正。
其中,步骤②中的测出阵列天线各个阵元的输出响应,采用LMS(最小均方)算法测出其它各个阵列天线阵元输出信号相对于第一路阵列天线阵元输出信号的幅度、相位误差,并定义其为互耦误差方向向量Ae(用字母Ae表示)。
其中,步骤③中的将互耦矩阵Γ由M×M变换成M×1矩阵的方法,引入一个M×M维矩阵Qa(A)(用字母Qa(A)表示),Qa(A)包含方向向量A的所有元素,互耦矩阵Γ与方向向量A相乘Γ×A,等于互耦矩阵Γ的第一列向量Γe(用字母Γe表示,Γe为M×1矩阵)与Qa(A)相乘,Γ×A=Qa(A)×Γe
其中,步骤④中的构造代价函数,互耦误差方向向量Ae近似等于互耦矩阵Γ与方向向量A的乘积Ae≈Γ×A,同时Ae≈Qa(A)×Γe,构造代价函数J(Γ)=(Ae-Qa(A)Γe)H(Ae-Qa(A)Γe),J(Γ)为代价函数。
本发明与背景技术相比具有如下优点:
1、本发明仅采用单点校正,在阵列天线的远场的任意方向上、任意一点发射校正信号,计算出校正信号到阵列天线法线的入射方向、并测出阵列天线所有阵元的输出响应,得出天线阵的互耦系数矩阵。不需要测出阵列天线在多个方向上或全方向上对入射信号的响应,简单方便,省时省力。
2、本发明测量阵列天线阵元对入射信号的响应,采用LMS(最小均方)算法,简单,计算量小。对互耦矩阵,做了转换,把一个M×M(M为阵列天线阵元数)矩阵变成M×1矩阵,减小了计算量。求解互耦矩阵采用最速下降法的迭代方式,简单,计算量小。
附图说明
图1是阵列天线单点去互耦校正方法工作流程图。
具体实施方式
参照图1,本发明仅采用单点校正,在阵列天线远场的任意方向上、任意一点发射校正信号,测出校正信号到阵列天线法线的入射方向、计算出校正信号到阵列天线各个阵元的方向向量A(用字母A表示);校正信号源发射校正信号,采用LMS(最小均方)算法测出其他各个阵列天线阵元输出信号相对于第一个阵列天线阵元的幅度、相位误差,得到互耦误差方向向量Ae(用字母Ae表示);将互耦矩阵Γ(用字母Γ表示)进行变换并简化;构造代价函数,求代价函数的极小值,得出互耦矩阵;最后对互耦矩阵求逆,将互耦矩阵的逆矩阵系数带入阵列天线各个阵元后端的信道进行处理,实现校正。
本发明包括步骤:
①在阵列天线的远场的任意方向、任意一点发射校正信号,计算出校正信号到阵列天线法线的入射方向,得出方向向量A(用字母A表示);
其中,
Figure BSA00000471328400041
Figure BSA00000471328400042
d为阵列天线相邻阵元间距,M为阵列天线阵元数;
②校正信号源在远场发射信号,取第一路阵列天线阵元输出信号为基准,采用LMS(最小均方)算法测出其它各个阵列天线阵元输出信号相对于第一个阵列天线阵元输出信号的幅度、相位误差,得到互耦误差方向向量Ae(用字母Ae表示);
③变换并简化互耦矩阵Γ(用字母Γ表示),将互耦矩阵Γ由M×M(M为阵列天线阵元数量)矩阵变换成M×1矩阵;
对M×M维的互耦矩阵Γ进行变换,互耦误差方向向量Ae约等于互耦矩阵Γ和方向向量A相乘,Ae≈Γ×A。引入一个M×M维矩阵Qa(A)(用字母Qa(A)表示),它包含方向向量A的所有元素,互耦矩阵Γ与方向向量A相乘,等于引入矩阵Qa(A)与互耦矩阵Γ的第一列向量Γe(用字母Γe表示,Γe为M×1矩阵)相乘,Γ×A=Qa(A)×Γe
④构造代价函数,求代价函数的梯度,采用最速下降法以迭代方式求代价函数的极小值,得出互耦矩阵,互耦矩阵求逆,将互耦矩阵的逆矩阵系数带入信道后端;
构造公式J(Γ)=(Ae-Qa(A)Γe)H(Ae-Qa(A)Γe),J(Γ)为代价函数。J(Γ)取最小值时所对应的一组互耦矩阵Γ的解,即为所求互耦矩阵Γ,它满足公式Ae≈Γ×A。求代价函数J(Γ)的梯度
Figure BSA00000471328400051
(用字母
Figure BSA00000471328400052
表示),用最速下降法求代价函数J(Γ)的最小值,迭代公式
Figure BSA00000471328400054
直至收敛,将收敛时Γe(n+1)的系数代入互耦矩阵Γ,得到互耦矩阵;求互耦矩阵Γ的逆矩阵Γ-1(用字母Γ-1表示),将逆矩阵Γ-1的系数代入各个信道后端;
完成阵列天线单点去互耦校正。
本发明的工作过程如下:
1、在远场任一方向上放置一个信号源发射信号,测出信号源到阵列天线法线方向的入射角度,得出方向向量A。
2、在阵列天线接收端,采用LMS算法测出各个阵列天线阵元的互耦误差方向向量Ae
3、对M×M维的互耦矩阵Γ进行变换,用互耦矩阵Γ的第一列向量Γe与一个包含方向向量A的所有元素的M×M维引入矩阵Qa(A)表示Γ×A,Γ×A=Qa(A)×Γe
4、构造代价函数,采用最速下降法以迭代方式求代价函数的极值,得出互耦矩阵Γ。求出互耦矩阵的逆矩阵,将互耦矩阵的逆矩阵系数带入阵列天线阵元各个信道后端进行处理。
完成阵列天线单点去互耦校正。

Claims (1)

1.一种阵列天线单点去互耦校正方法,其特征在于包括步骤:
①在阵列天线的远场的任意方向、任意一点发射校正信号,计算出校正信号到阵列天线法线的入射方向,得出阵列天线的方向向量A;
②校正信号源在远场发射信号,测出阵列天线各个阵元的输出响应;
③变换并简化互耦矩阵Γ,将互耦矩阵Γ由M×M矩阵变换成M×1矩阵;其中,M为阵列天线阵元数量;
④构造代价函数,求代价函数的梯度,采用最速下降法以迭代方式求代价函数的极小值,得出互耦矩阵,互耦矩阵求逆,将互耦矩阵的逆矩阵系数带入信道后端;
完成阵列天线单点去互耦校正;
其中,步骤②中的测出阵列天线各个阵元的输出响应,采用LMS最小均方算法测出其它各个阵列天线阵元输出信号相对于第一路阵列天线阵元输出信号的幅度、相位误差,并定义其为互耦误差方向向量Ae
其中,步骤③中的将互耦矩阵Γ由M×M变换成M×1矩阵的方法,引入一个M×M维矩阵Qa(A),Qa(A)包含方向向量A的所有元素,互耦矩阵Γ与方向向量A相乘Γ×A,等于互耦矩阵Γ的第一列向量Γe与Qa(A)相乘,Γ×A=Qa(A)×Γe;其中,Γe为M×1矩阵;
其中,步骤④中的构造代价函数,互耦误差方向向量Ae近似等于互耦矩阵Γ与方向向量A的乘积Ae≈Γ×A,同时Ae≈Qa(A)×Γe,构造代价函数J(Γ)=(Ae-Qa(A)Γe)H(Ae-Qa(A)Γe),J(Γ)为代价函数。
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