CN106602282A - 基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法 - Google Patents

基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106602282A
CN106602282A CN201611200997.0A CN201611200997A CN106602282A CN 106602282 A CN106602282 A CN 106602282A CN 201611200997 A CN201611200997 A CN 201611200997A CN 106602282 A CN106602282 A CN 106602282A
Authority
CN
China
Prior art keywords
array
time
modulation
pattern
antenna
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201611200997.0A
Other languages
English (en)
Inventor
刘颜回
廖海艳
徐开达
叶龙芳
黄鑫
柳清伙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xiamen University
Original Assignee
Xiamen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xiamen University filed Critical Xiamen University
Priority to CN201611200997.0A priority Critical patent/CN106602282A/zh
Publication of CN106602282A publication Critical patent/CN106602282A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01Q—ANTENNAS, i.e. RADIO AERIALS
    • H01Q21/00—Antenna arrays or systems
    • H01Q21/0087—Apparatus or processes specially adapted for manufacturing antenna arrays
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/06—Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Variable-Direction Aerials And Aerial Arrays (AREA)

Abstract

基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法，涉及天线。根据系统应用指标确定时间调制直线阵列的阵元数目、单元形式、阵元间距、中心频率、时间调制频率，设置目标参数；全波电磁仿真得到N单元时间调制直线阵列中每个单元天线的有源单元方向图；展开后得可利用FFT加速计算的含互耦时间调制阵列方向图表达式；将静态激励幅度和脉冲持续时间作为优化变量，将中心频率f0处辐射场方向图的最大副瓣电平和第一边带f0+fprf处辐射场方向图的最大电平作为优化目标，对时间调制直线阵列辐射方向图优化，得各天线单元静态激励幅度值An和脉冲持续时间τn；根据An和τn，计算最终优化所得时间调制直线阵列辐射方向图。

Description

基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法
技术领域
本发明涉及天线，尤其是涉及一种基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法。
背景技术
与传统天线阵列相比，时间调制阵列能实现更低的静态激励幅度动态比，在低/超低副瓣方向图综合中具有较大的优势，近年来引起了较多关注。关于时间调制阵的研究主要包括降低副瓣电平和边带抑制、零点扫描、波束指向控制、信号来波方向估计等。目前，差分进化算法、粒子群算、遗传算法较多应用于时间调制阵列的综合中。这些研究大都建立在阵列单元为各项同性的基础上。实际上，阵列方向图的副瓣电平受阵元间互耦效应的影响较大。近年来，越来越多的研究在阵列天线方向图综合中考虑互耦的效应。例如，Pozar等人(Pozar D.M.“The active element pattern.”IEEE Transactions on Antennas andPropagation,1994,42(8):1176-1178.)提出将有源单元方向图方法用于计算含阵元耦合的阵列方向图；P.Darwood等人(P.Darwood,P.N.Fletcher,and G.S.Hilton,“Mutualcoupling compensation in small planar array antennas.”IEEProc.Microw.Antennas Propag,1998,145(1):1-6)综合了含阵元互耦效应的时间调制平面阵列的方向图；Shiwen Yang等人(Shiwen Yang,Zaiping Nie.“Mutual CouplingCompensation in Time Modulated Linear Antenna Arrays.”IEEE Transactions onAntennas and Propagation,2005,53(12):4182:4185)中提出将互耦补偿方法应用到时间调制直线阵列中，将实际测量的单元方向图用于方向图的优化，所得的方向图与实际测量的方向图吻合较好。
中国专利201410605142.0公开了一种基于时间调制阵列的波束赋形方法，主要解决现有时间调制阵列优化变量多，波束赋形速度慢，寻优能力差，易陷入局部最优解的问题。该发明使用人工蜂群算法优化第一边带频率方向图得到脉冲起始时刻以及脉冲持续时间，能减少因优化不同频率方向图所需的变量个数，且收敛速度快、全局寻优能力强、易跳出局部最优解，可满足时间调制阵列对波束赋形的需求。
中国专利201410675266.6公开了一种基于时间调制共形相控阵列的快速方向图综合方法，主要解决现有时间调制共形相控阵列方向图综合速度慢，运算量大，稳定性不高，无法用于实时计算平台的问题。该发明使用交替投影方法对根据目标参数分步优化直线阵列中心频率和第一边带频率方向图得到阵列最终激励，能减少运算量，缩短优化时间，提高稳定性，能实现时间调制共形相控阵列的快速方向图综合。
以上研究，未曾考虑到实际含互耦效应的时间调制阵列的快速计算问题，当采用例如差分进化算法优化时间调制阵列辐射方向图时，在进化过程中需要大量反复的计算中心频率和边带方向图，计算时间较长，因考虑时间调制阵的互耦效应，各阵元的有源方向图不相同，无法提取阵列因子，不能采用快速傅里叶变换(FFT)对阵列方向图进行快速计算。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术存在的上述不足，提供基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法。
本发明包括以下步骤：
1)根据系统应用指标确定时间调制直线阵列的阵元数目、单元形式、阵元间距、中心频率、时间调制频率，设置目标参数；
2)全波电磁仿真得到N单元时间调制直线阵列中每个单元天线的有源单元方向图gn(u)(n＝1,…,N)，其中u＝sinθ，θ是空间俯仰角；
3)将各单元的有源单元方向图展开，得到可利用FFT加速计算的含互耦时间调制阵列方向图表达式；
4)将静态激励幅度和脉冲持续时间作为优化变量，将中心频率f0处辐射场方向图的最大副瓣电平和第一边带f0+fprf处辐射场方向图的最大电平作为优化目标，使用差分进化算法对时间调制直线阵列辐射方向图进行优化，得到满足优化目标的各天线单元静态激励幅度值An和脉冲持续时间τn；
5)根据优化所得的各天线单元静态激励幅度值An和脉冲持续时间τn，计算最终优化所得时间调制直线阵列辐射方向图。
在步骤1)中，所述目标参数包括但不限于中心频率f0处辐射场方向图的最大副瓣电平期望值SLLd、第一边带f0+fprf处辐射场方向图的最大电平期望值SBLd、静态激励幅度值An的搜索范围、脉冲持续时间τn的搜索范围。
本发明将最小均方有源单元方向图展开方法应用于含阵元互耦效应的等间隔时间调制阵列方向图综合问题。本发明的设计思路是将实际阵列中每个有源单元方向图都等效为虚拟阵列中几个相邻阵元辐射的叠加，并采用最小均方误差准则计算有源单元方向图展开的耦合系数，得到可利用FFT加速计算的含互耦时间调制阵列方向图表达式。
本发明的优点和技术效果在于：本发明可以对含阵元互耦及平台效应的等间隔时间调制阵的方向图使用FFT进行快速计算，并且，本发明与差分进化算法相结合，可以有效地对含阵元互耦效应的时间调制阵列方向图进行优化。
本发明在综合了等间隔偶极子阵列的聚焦波束方向图后，结果证明了本发明可以有效地减少考虑阵元互耦情况下的运算量，提高优化速度，能实现含互耦时间调制直线阵列的快速方向图综合。
附图说明
图1是本发明的实现流程图。
图2是本发明的有源单元方向图展开示意图。
图3是本发明的实施例归一化静态激励幅度分布结果图。在图3中，横坐标为天线单元，纵坐标为归一化激励幅度。
图4是本发明的实施例归一化脉冲持续时间分布结果图。在图4中，横坐标为天线单元，纵坐标为归一化脉冲持续时间。
图5是本发明的实施例优化所得时间调制线阵辐射方向图。在图5中，横坐标为俯仰角(度)，纵坐标为归一化辐射方向图(dB)；曲线a为中心频率f0，曲线b为第一边带f0+fprf。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明的实现流程图和具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。
参照图1，本发明给出一种具体实施例，其实施步骤如下：
步骤一：根据系统应用指标，确定时间调制直线阵列的阵元数目N＝32，单元天线均为偶极子天线，中心频率f0＝3GHz，时间调制频率fprf＝1MHz，阵元间距d＝0.5λ，λ为中心频率处的波长；设置目标参数：中心频率f0处辐射场方向图的最大副瓣电平期望值SLLd＝-50dB，第一边带f0+fprf处辐射场方向图的最大电平期望值SBLd＝-32.2dB，静态激励幅度值An的搜索范围为[0.252,1]、脉冲持续时间τn的搜索范围为[0.06,1]；
步骤二：全波电磁仿真得到N单元时间调制直线阵列中每个单元天线的有源单元方向图gn(u)(n＝1,…,N)，因阵列单元间存在互耦效应，各单元的有源单元方向图存在差异，无法提取阵列因子以使用FFT进行快速计算。
步骤三：将各单元的有源单元方向图展开，得到可利用FFT加速计算的含互耦时间调制阵列方向图表达式；
(3a)将各单元的有源单元方向图gn(u)展开为附近4个虚拟单元理想方向图的加权叠加，如图2所示：
其中，gs(u)是对所有有源单元方向图的平均方向图，∑·表示求和运算，q＝-Q/2,…，Q/2，cnq表示第q个虚拟单元对第n个实际单元的耦合系数，j表示虚数单位，β＝2πf0/c，c表示自由空间中电磁波的传播速度；
(3b)使用最小化均方误差法得到耦合系数向量cn：
式中，
gn＝[gn(u1),gn(u2),…,gn(uM)]T (4)
上述问题的最小均方误差解为式中，||·||2表示二范数，(·)T表示矩阵转置，(·)H表示矩阵共轭转置，(·)-1表示逆矩阵，M为有源单元方向图的采样点数，本实施例中M＝901；
(3c)得到考虑互耦效应时间调制直线阵列各边带的方向图表达式Fm；
时间调制直线阵列的第m次谐波的远场方向图为：
将(1)式代入上式，可得可利用FFT加速计算的方向图表达式：
在u域上均匀采样，可以直接应用标准FFT来实现式(7)的加速计算。式(7)中
步骤四：将静态激励幅度和脉冲持续时间作为优化变量，将中心频率f0处辐射场方向图的最大副瓣电平和第一边带f0+fprf处辐射场方向图的最大电平作为优化目标，使用差分进化算法对时间调制直线阵列辐射方向图进行优化，得到满足优化目标的各天线单元静态激励幅度值An和脉冲持续时间τn。
本实施例中，适应度函数设定为
式中，优化参数向量v＝[An,τn]，H(·)表示Heaviside函数，定义为：
SLLmax(v)为计算得到的中心频率的最高副瓣电平平，SBLmax(v)为计算得到的第一边带处的最大电平，w1、w2为各项的权系数。
差分进化算法实现步骤如下：
(4a)初始化种群：
本实施例中，种群数量NP＝160，由步骤一可知优化变量An的上界为ub1＝1，下界为lb1＝0.252，τn的上界为ub2＝1，下界为lb2＝0.06，将优化变量合并为一个向量，其上下界分别为ub＝[ub1 ub2]、lb＝[lb1 lb2]，则种群内各个个体优化变量的初始值为：
xpnp,0＝rand(0,1)·(ub-lb)+lb,np＝1,…,NP (12)
式中，rand(0,1)表示0到1之间均匀分布的随机数。将各个个体优化变量的初始值代入式(7)中计算其初始方向图，并根据式(10)计算其初始适应度函数值fnp,0。
(4b)变异：
本实施例中，变异算子F＝0.5，变异向量由如下公式产生：
vnp,G+1＝fr1,G+F·(fr2,G-fr3,G) (13)
其中，G表示进化次数，随机选择的序号r1,r2,r3∈(1,NP)各不相同，且都与目标向量序号np不同。
(4c)交叉：
本实施例中，交叉算子Cr＝0.5，试验向量为
其中，randb(1)表示产生[0,1]之间随机数发生器的第1个估计值。
(4d)选择：
本实施例中，为决定试验向量unp,G+1是否会成为下一代中的成员，差分进化算法按照贪婪准则将试验向量与当前种群中的目标向量进行比较。如果目标函数要被最小化，那么具有较小目标函数值的向量将在下一代种群中赢得一席地位。下一代中的所有个体都比当前种群的对应个体更佳或者至少一样好。
(4e)进化结束条件判断
本实施例中，最大进化次数gen＝3000，当进化次数小于最大进化次数时，返回步骤(4b)，当进化次数等于最大进化次数时，进化结束。
(4f)输出优化变量：
本实施例中，输出的优化变量分布图分别如图3、图4所示。
步骤五：根据优化所得的各天线单元静态激励幅度值An和脉冲持续时间τn，计算最终优化所得时间调制直线阵列辐射方向图。
最终优化所得的时间调制直线阵列辐射方向图如图5所示，中心频率f0的最大副瓣电平达到-50dB，第一边带f0+fprf处辐射场方向图的最大电平达到-32.3dB，均完成了优化目标。本实施例的优化时间为343.15s，而不使用FFT进行快速计算优化同等条件的含互耦时间调制阵列，则需要1053.35s，证明了本发明方法可以有效的提高运算速度，减少运算时间。
以上所述的实施例仅是本发明的一种具体实现方法，并不能理解为对本发明专利范围的限制。本技术领域的技术人员在本发明的思想框架下，可做出其它改进和变动。

Claims (2)

1.基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法，其特征在于包括以下步骤：
1)根据系统应用指标确定时间调制直线阵列的阵元数目、单元形式、阵元间距、中心频率、时间调制频率，设置目标参数；
2)全波电磁仿真得到N单元时间调制直线阵列中每个单元天线的有源单元方向图gn(u)(n＝1,…,N)，其中u＝sinθ，θ是空间俯仰角；
3)将各单元的有源单元方向图展开，得到可利用FFT加速计算的含互耦时间调制阵列方向图表达式；
4)将静态激励幅度和脉冲持续时间作为优化变量，将中心频率f0处辐射场方向图的最大副瓣电平和第一边带f0+fprf处辐射场方向图的最大电平作为优化目标，使用差分进化算法对时间调制直线阵列辐射方向图进行优化，得到满足优化目标的各天线单元静态激励幅度值An和脉冲持续时间τn；
5)根据优化所得的各天线单元静态激励幅度值An和脉冲持续时间τn，计算最终优化所得时间调制直线阵列辐射方向图。
2.如权利要求1所述的基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法，其特征在于在步骤1)中，所述目标参数包括但不限于中心频率f0处辐射场方向图的最大副瓣电平期望值SLLd、第一边带f0+fprf处辐射场方向图的最大电平期望值SBLd、静态激励幅度值An的搜索范围、脉冲持续时间τn的搜索范围。
CN201611200997.0A 2016-12-22 2016-12-22 基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法 Pending CN106602282A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611200997.0A CN106602282A (zh) 2016-12-22 2016-12-22 基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611200997.0A CN106602282A (zh) 2016-12-22 2016-12-22 基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106602282A true CN106602282A (zh) 2017-04-26

Family

ID=58603060

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611200997.0A Pending CN106602282A (zh) 2016-12-22 2016-12-22 基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106602282A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107169181A (zh) * 2017-05-02 2017-09-15 西安电子科技大学 基于多目标离散差分进化算法的圆环阵天线设计方法
CN109950704A (zh) * 2019-04-18 2019-06-28 电子科技大学 一种用于强耦合宽带相控阵天线的带内rcs控制方法
CN111585045A (zh) * 2020-05-20 2020-08-25 西安黄河机电有限公司 一种多联骨牌稀布天线及其布阵方法
CN112016662A (zh) * 2020-08-21 2020-12-01 西安电子科技大学 基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法
CN115695129A (zh) * 2022-08-24 2023-02-03 电子科技大学 用于时间调制阵列的边带辐射抑制方法及天线系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GANG LI等: "Mutual-Coupling Compensation in Time-Modulated Antenna Arrays for Flat-Top Pattern Synthesis", 《ELECTROMAGNETICS》 *
PENGFEI YOU等: "Efficient phase-only linear array synthesis including coupling effect by GA-FFT based on least-square active element pattern expansion method", 《ELECTRONICS LETTERS》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107169181A (zh) * 2017-05-02 2017-09-15 西安电子科技大学 基于多目标离散差分进化算法的圆环阵天线设计方法
CN107169181B (zh) * 2017-05-02 2019-07-16 西安电子科技大学 基于多目标离散差分进化算法的圆环阵天线设计方法
CN109950704A (zh) * 2019-04-18 2019-06-28 电子科技大学 一种用于强耦合宽带相控阵天线的带内rcs控制方法
CN109950704B (zh) * 2019-04-18 2020-10-16 电子科技大学 一种用于强耦合宽带相控阵天线的带内rcs控制方法
CN111585045A (zh) * 2020-05-20 2020-08-25 西安黄河机电有限公司 一种多联骨牌稀布天线及其布阵方法
CN111585045B (zh) * 2020-05-20 2022-04-12 西安黄河机电有限公司 一种多联骨牌稀布天线及其布阵方法
CN112016662A (zh) * 2020-08-21 2020-12-01 西安电子科技大学 基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法
CN112016662B (zh) * 2020-08-21 2023-05-05 西安电子科技大学 基于混合差分进化算法与加权总体最小二乘法的阵列方向图综合法
CN115695129A (zh) * 2022-08-24 2023-02-03 电子科技大学 用于时间调制阵列的边带辐射抑制方法及天线系统
CN115695129B (zh) * 2022-08-24 2024-03-26 电子科技大学 用于时间调制阵列的边带辐射抑制方法及天线系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106602282A (zh) 基于差分进化算法的含互耦时间调制阵列综合方法
CN106898884B (zh) 基于混合算法的平面阵列天线和差波束方向图合成方法
CN103076596B (zh) 基于先验信息的mimo雷达发射方向图设计方法
CN106099393A (zh) 基于遗传算法的子阵稀布与阵元稀疏天线阵列综合布阵方法
CN106407723A (zh) 面向低副瓣的稀疏排布阵列天线激励电流幅度的确定方法
CN107302140B (zh) 基于量子蜘蛛群演化机制的平面天线阵列稀疏方法
CN101876704B (zh) 干涉合成孔径雷达三维陆地场景回波仿真方法
CN106772260A (zh) 基于凸优化算法的雷达阵列和差波束方向图优化方法
CN109597046A (zh) 基于一维卷积神经网络的米波雷达doa估计方法
CN107038299A (zh) 一种考虑互耦效应的变形阵列天线远场方向图补偿方法
CN105445718B (zh) 一种基于阵列重构的分布式多载舰超视距雷达的doa估计方法
CN103731189B (zh) 共形天线阵动态子阵划分方法及波达方向估计方法
CN107544063B (zh) 一种雷达跟踪状态下的目标rcs的预测方法
CN108845304B (zh) 一种五维台阵mimo雷达波形设计方法
Li et al. Improved GA and PSO culled hybrid algorithm for antenna array pattern synthesis
CN107657070A (zh) 基于遗传算法频率分集共形阵列波束的解耦合方法及天线
CN110501675A (zh) 一种基于mimo雷达低旁瓣发射方向图设计方法
CN106443633A (zh) 船载高频地波雷达海杂波时域抑制方法
CN105372633B (zh) 一种相控阵雷达降维四通道抗主副瓣干扰的方法
CN109597047A (zh) 基于有监督深度神经网络的米波雷达doa估计方法
CN104750944A (zh) 一种快速的平面稀疏阵列综合方法
CN108872930A (zh) 扩展孔径二维联合对角化doa估计方法
CN109597048A (zh) 基于二维卷积神经网络的米波雷达doa估计方法
CN112946599B (zh) 一种基于稀布阵列的雷达空间谱估计方法
CN104346532B (zh) 一种mimo雷达降维自适应波束形成方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170426