CN105430668A - 一种基于阵元域数据的阵列多指标优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于阵元域数据的阵列多指标优化方法。首先，利用阵列和待接收信号的基本信息，确定阵列流型模型；其次，对阵列的阵元位置误差、通道幅度误差、相位误差和阵元间互耦误差进行校正；然后，对阵列中各阵元进行加权，构建凸优化目标数学表达式和凸优化目标条件；求解满足凸优化目标条件的各组权值，将各组权值带入凸优化目标数学表达式，得出并存储各组权值所对应的优化目标值，得到优化目标值最小的一组阵元域加权值；将求得的优化目标值最小的一组阵元域加权值乘到对应的阵元数据上，完成阵列优化。本发明通过同时对阵列主波束位置、副瓣级和零陷位置指标进行优化，同时获得阵列上述指标的最优值达到提升阵列处理性能的目的。

Description

一种基于阵元域数据的阵列多指标优化方法

技术领域

本发明涉及一种基于阵元域数据的阵列多指标优化方法，特别是涉及一种适用于基于阵元域数据的阵列多指标优化方法。

背景技术

传统的阵列波束优化技术是利用阵列数据权值对阵列指标进行优化，指标包括副瓣级大小、主波束位置、其他方向零陷位置等。现有技术中，常规波束形成方法就是对主波束位置进行优化；MVDR方法是对主波束位置、其他零陷方向两个指标进行优化；切比雪夫加权方法可以对主波束位置、副瓣级大小进行优化等。然而实际情况中，少数几个指标的优化对工程实际应用的作用有限，往往更希望能够同时对上述指标进行优化。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能够同时对阵列主波束位置、副瓣级和零陷位置指标同时进行优化，达到提升阵列处理性能的目的的，基于阵元域数据的阵列多指标优化方法。

本发明采用的技术方案如下：一种基于阵元域数据的阵列多指标优化方法，具体方法步骤为：

步骤一、利用阵列和待接收信号的基本信息，确定阵列流型模型；

步骤二、对阵列的阵元位置误差、通道幅度误差、相位误差和阵元间互耦误差进行校正；

步骤三、对阵列中各阵元进行加权，构建凸优化目标数学表达式和凸优化目标条件，使阵列的主波束位置、副瓣级和零陷位置指标能够同时得到优化；

步骤四、求解满足所述凸优化目标条件的各组权值，将各组权值带入所述凸优化目标数学表达式中，得出并存储各组权值所对应的优化目标值，得到优化目标值最小的一组阵元域加权值；

步骤五、将求得的优化目标值最小的一组阵元域加权值乘到对应的阵元数据上，完成阵列优化。

所述基本信息包括：布阵方式、阵元数M、阵元间距d、待成主波束位置θ_d和信号频率f。

在所述步骤一中，阵列流型能够表示为：其中ψ_d＝2πdsin(θ_d)/λ，λ＝c/f，c为介质中波的传输速度，[·]^T表示对矩阵作转置运算。

所述步骤二的具体方法为：对阵列输入参数已知的信号，测量阵列中信号参数的变化，实现对阵列误差进行标校。记录标校矩阵为C(θ_d)，则校正后的阵列流型A_c(θ_d)可以表示为：A_c(θ_d)＝C(θ_d)A(θ_d)。

所述步骤三的具体方法步骤为：

1、对阵列中各阵元通道数据进行加权，权值为w；

2、指定的零陷方向为θ_n，主瓣外且非θ_n方向的其他方向为θ_else，预先设定的副瓣值为η_sidelobe；使得阵列在θ_d生成主波束，在θ_n方向产生零陷，且阵列的副瓣级小于指定值η_sidelobe；构造凸优化目标的数学表述为：min(max(abs(A_c(θ)·w)))；其中min表示数据取最小值，max表示对数据取最大值；

3、构建优化目标条件：使阵列输出功率最大值最小时的权值w同时满足如下凸优化目标条件：A_c(θ_d)·w＝1，且A_c(θ_n)·w＝0，且20log{(abs[A_c(θ_else)·w]}≤η_sidelobe。

在所述步骤四中，通过凸优化的方法求解满足目标优化条件A_c(θ_d)·w＝1，且A_c(θ_n)·w＝0，且20log{(abs[A_c(θ_else)·w]}≤η_sidelobe的各组权值，将各组权值不断带入凸优化目标表达式min(max(abs(A_c(θ)·w)))中，存储下各组权值对应的优化目标值，进而不断迭代扫描得到满足优化目标值最小的阵元域加权值w。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明采用的阵元域阵列指标优化的方法，通过同时对主波束位置、副瓣级和零陷位置指标进行优化，同时获得阵列上述指标的最优值；方法求解出的是权值的数值解，因而可以得到同时满足各项指标的最优值；同时预先存储得到阵列不同位置的最优权值，工程实际应用时可根据预成波束方向进行调用即可。有效扩展应用范围，且通过存储优化后权值能够有效降低工程实现时的复杂程度。

附图说明

图1为本发明阵列指标优化处理流程示意图。

图2为本发明其中一实施例的36元平面阵阵元位置。

图3为图2所示实施例的优化后得到的权值w。

图4为图2所示实施例的阵列加权后的波束图。

图5为图4所示波束图中的零陷位置放大图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本说明书(包括摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

按照如图1所示的处理流程，在本具体实施例中，仿真采用36元均匀平面阵，接收波束形成方向为θ_d＝60°，零陷方向为θ_n＝30°，预先设定阵列副瓣值为η_sidelobe＝-20dB。对阵列进行误差校正，校正后的36元平面阵阵元位置如图2所示。

构建优化条件，寻找权值w使得阵列的主波束方向为60°，零陷方向为30°，阵列副瓣值统一为-20dB。求解满足上述条件，且使得优化目标min(max(abs(A(θ)·w)))为最小的优化问题，优化得到的一组36个权值如图3所示。

利用求得的优化权值，对阵元通道数据进行加权，得到的阵列输出波束图如图4、图5所示。

综上可知，本发明所提出的方法，能够对主波束位置、副瓣级和零陷位置等阵列指标同时优化。

Claims (3)

1.一种基于阵元域数据的阵列多指标优化方法，具体方法步骤为：

步骤一、利用阵列和待接收信号的基本信息，确定阵列流型模型；

步骤二、对阵列的阵元位置误差、通道幅度误差、相位误差和阵元间互耦误差进行校正；

步骤三、对阵列中各阵元进行加权，构建凸优化目标数学表达式和凸优化目标条件；

步骤四、求解满足所述凸优化目标条件的各组权值，将各组权值带入所述凸优化目标数学表达式中，得出并存储各组权值所对应的优化目标值，得到优化目标值最小的一组阵元域加权值；

步骤五、将求得的优化目标值最小的一组阵元域加权值乘到对应的阵元数据上，完成阵列优化；

所述基本信息包括：布阵方式、阵元数M、阵元间距d、待成主波束位置θ_d和信号频率f。

2.根据权利要求1所述的阵列多指标优化方法，所述步骤二的具体方法为：对阵列输入参数已知的信号，测量阵列中信号参数的变化，实现对阵列误差进行标校。

3.根据权利要求1或2所述的阵列多指标优化方法，所述步骤三的具体方法步骤为：

1、对阵列中各阵元通道数据进行加权，权值为w；

2、指定的零陷方向为θ_n，主瓣外且非θ_n方向的其他方向为θ_else，预先设定的副瓣值为η_sidelobe；构造凸优化目标的数学表述为：min(max(abs(A_c(θ)·w)))；其中min表示数据取最小值，max表示对数据取最大值；

3、构建优化目标条件：使阵列输出功率最大值最小时的权值w同时满足如下凸优化目标条件：A_c(θ_d)·w＝1，且A_c(θ_n)·w＝0，且20log{(abs[A_c(θ_else)·w]}≤η_sidelobe。