CN111984911B - 基于电磁对消的阵列天线辐射与散射综合优化方法 - Google Patents

基于电磁对消的阵列天线辐射与散射综合优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于电磁对消的阵列天线辐射与散射综合优化方法,旨在实现良好辐射特性的同时,有效降低阵列天线的RCS,实现步骤为:构建电磁对消场景模型;获取阵列天线的辐射场;获取阵列天线的散射场;计算阵列天线总场;定义优化算法适应度函数fit(x);利用优化算法获取阵列天线辐射和散射特性的综合优化结果。本发明解决了阵列天线辐射和散射特性综合优化的问题,实现了良好辐射特性的同时,有效降低阵列天线的RCS。

Description

基于电磁对消的阵列天线辐射与散射综合优化方法
技术领域
本发明属于天线技术领域,涉及一种阵列天线辐射与散射综合优化方法,具体涉及一种基于电磁对消的阵列天线辐射与散射综合优化方法,可用于阵列天线综合优化问题。
背景技术
随着探测技术的发展,目标雷达截面的减缩无疑具有重大的意义。天线作为发射和接收电磁波的散射体,随着其在军事平台的广泛应用,降低其RCS即有效降低设备被探测到的几率,因而研究阵列天线的RCS是一个关键课题。到目前为止,国内外仍然没有找到一种完全理想的途径:既可显著降低阵列天线的RCS又完全不影响其辐射性能。因此,针对阵列天线的辐射与散射综合优化有着重要的意义和广阔的应用前景。
近年来提出的RCS减缩技术主要有:外形技术、吸波材料技术、频率选择表面和阻抗加载技术等。外形技术通过合理设计目标外形和改善目标内部结构等方式减缩目标RCS;吸波材料技术通过对入射波电磁能量的消耗从而有效减少目标RCS;当双方雷达波处于不同工作频段时,可利用频率选择表面来实现对带外威胁雷达波的RCS减缩。这些传统的技术属于一种被动的技术,虽然发展迅速,应用范围很广,但也存在很多弊端。如吸波材料研制复杂、不便维护且对天线的辐射性能有负面影响;采用外形设计加工制造难度大,影响飞行器气动性能;频率选择表面对同频率同极化的威胁雷达波没有RCS减缩效果;阻抗加载技术只能在窄频带内降低天线的RCS。
由于阵列天线的辐射特性和低散射特性往往是一对难以调和的矛盾,现阶段关于阵列天线的辐射与散射综合优化尚处于初始研究阶段,相关理论与技术也相对匮乏,实现阵列天线良好辐射特性的同时有效降低阵列天线的RCS的研究报道极为有限。更进一步地,考虑到阵列天线的天然优势以及其在相控阵雷达系统的广泛应用,开展阵列天线的辐射与散射性能综合优化有着重要意义。例如,申请公布号为CN109950704A,名称为“一种用于强耦合宽带相控阵天线的带内RCS控制方法”的专利申请,公开了一种用于强耦合宽带相控阵天线的带内RCS控制方法,该方法主要基于阵列综合思想中的馈电相位优化的方法,在强耦合宽带相控阵天线各个单元端口与馈电网络之间接入一组不等长传输延时线的移相相位为优化变量,采用优化算法同时对阵列天线的辐射性能和散射性能进行优化,最终在辐射特性不被明显恶化的情况下,实现强耦合宽带相控阵天线带内RCS减缩。但存在的缺陷是接入了一段优化传输延时线,利用传输延时线相位贡献的阵列天线模式项RCS预估表达式对阵列天线模式项RCS进行预估近似。但是,阵列天线的RCS由天线模式项RCS和结构模式项RCS两部分组成,因阵列天线的各阵元馈电端口均匹配良好,天线模式项RCS的量级往往远低于结构模式项RCS。因此,该方法中的RCS控制方法仅能对阵列天线的天线模式项RCS进行优化控制,并不能降低结构模式项RCS,故而不能有效降低阵列天线的RCS。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷,提出了一种基于电磁对消的阵列天线辐射与散射综合优化方法,旨在实现良好辐射特性的同时,有效降低阵列天线的RCS。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案包括如下步骤:
(1)构建电磁对消场景模型:
在三维坐标系XYZ下构建放置在XOY平面内且包括N个周期性排布的天线单元的阵列天线A=[A1,A2,…,An,…,AN];在远区放置M个雷达T=[T1,T2,…,Tm,…,TM];设三维坐标系XYZ下一远区观察点P到坐标原点的距离为r,俯仰角为θ,方位角为其中,N≥2,第n个天线单元An的馈电幅度、馈电相位和激励电流分别为αn、βn和In,/>M≥1,第m个雷达Tm的方向为/>
(2)获取阵列天线A的辐射场
(2a)令N个天线单元的馈电相位均为0,天线单元An的馈电幅度αn=1,其余N-1个天线单元的馈电幅度为0,并对An在远区观察点处的阵中辐射场/>进行测量:
其中,a表示辐射,B表示与天线单元An形式有关的比例系数,表示天线单元An的归一化场强方向函数,/>表示天线单元An相对于天线单元A1在空间产生场的相对相位;
(2b)对N个天线单元的阵中辐射场进行叠加,得到阵列天线A的辐射场
其中,∑表示求和;
(3)获取阵列天线A的散射场
(3a)令N个天线单元的馈电幅度与馈电相位均为0,当M=1时,雷达T1方向以单位幅度均匀平面波对阵列天线A进行照射,则雷达T1探测到的阵列天线A的单站散射场为/>
其中,s表示散射,o表示单站,表示阵列环境中An的远区散射场;
(3b)令N个天线单元的馈电幅度与馈电相位均为0,当M≥2时,雷达T1方向以单位幅度均匀平面波对阵列天线A进行照射,则其余M-1个雷达[T2,…,Tm,…,TM]在方向探测到的阵列天线A的双站散射场为/>
其中,d表示双站,表示阵列环境中An的远区散射场;
(4)计算阵列天线A的总场
其中,当M=1时,表示/>当M≥2时,/>表示/>
(5)定义优化算法的适应度函数fit(x):
其中,x表示优化变量,x=[α12,…,αn,…,αN;β12,…,βn,…,βN]T,[]T表示转置,max[Gain(x)]表示A的最大辐射方向增益,表示A扫描过程中主波束指向,Psll表示峰值副瓣电平,Psll0表示对Psll进行抑制的期望值,/>表示A的散射方向图在探测雷达方向上的雷达截面,σ0表示对A在探测雷达方向的雷达截面水平进行抑制的期望值,ω1,ω2,ω3和ω4表示权值系数;
(6)利用优化算法获取阵列天线A的辐射特性与散射特性的综合优化结果:
(6a)利用优化算法对优化变量x进行优化,得到优化后的优化变量为x*
x*=x′+x″
其中,x′=[α′1,α′2,…,α′n,…,α′N;β′1,β′2,…,β′n,…,β′N]T,x″=[α″1,α″2,…,α″n,…,α″N;β″1,β″2,…,β″n,…,β″N]T,α′n和α″n的取值范围为[0,1],β′n和β″n的取值范围为[0,2π];
(6b)将x′代入An的辐射场得到优化后An的辐射场/>并对所有天线单元优化后的辐射场进行叠加,得到阵列天线A优化后的辐射场/>
(6c)设定适应度函数fit(x*)中权值系数ω1,ω2,ω3和ω4的值,并利用优化算法,通过辐射场对阵列天线A的散射场/>进行电磁对消,实现对阵列天线A的单站RCS减缩、双站RCS减缩、全角域内的峰值RCS减缩以及整个工作频带内的RCS减缩;
(6d)将x″代入An的辐射场得到An优化后的辐射场/>对An优化后的辐射场/>进行叠加,得到阵列天线A优化后的辐射场/>
(6e)设定适应度函数fit(x*)中权值系数ω1,ω2,ω3和ω4的值,并利用优化算法对辐射场进行优化,实现但不限于最大辐射方向增益损失最小、峰值副瓣电平抑制在较低水平和扫描角最大程度的拓宽。
本发明与现有技术相比,具有如下优点:
本发明采用优化算法对每个天线单元的辐射场进行优化加权,产生一组阵列天线的辐射总场,该辐射总场分为两部分作用,其中一部分辐射场用来对阵列天线的散射场进行电磁对消,显著降低了阵列天线的RCS,另一部分用于优化阵列天线的辐射场,完成阵列天线的良好辐射特性,与现有技术相比,在实现良好辐射特性的同时,有效降低了阵列天线的RCS。
附图说明
图1为本发明的实现流程图;
图2为本发明的电磁对消场景模型图;
图3为本发明实施例的平面阵列天线的结构示意图;
图4为本发明实施例电磁对消前后沿方向的照射雷达波入射时,面内的双站RCS曲线图;
图5为本发明实施例电磁对消前后沿方向的照射雷达波入射时,阵列天线全角域内的双站RCS峰值减缩曲线图;
图6为本发明实施例电磁对消前后沿方向的照射雷达波入射时,阵列天线整个工作频带内的RCS减缩曲线图;
图7为本发明实施例的优化前后阵列天线主波束指向处的辐射方向图;
图8为本发明实施例的优化前后阵列天线主波束指向处的辐射方向图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例,对本发明作进一步详细描述。
参照图1、本发明包括如下步骤:
步骤1)构建电磁对消场景模型:
参照图2,在三维坐标系XYZ下构建放置在XOY平面内且包括N个周期性排布的天线单元的阵列天线A=[A1,A2,…,An,…,AN];在远区放置M个雷达T=[T1,T2,…,Tm,…,TM];设三维坐标系XYZ下一远区观察点P到坐标原点的距离为r,俯仰角为θ,方位角为其中,N≥2,本实施例中N=80,第n个天线单元An的馈电幅度、馈电相位和激励电流分别为αn、βn和InM≥1,第m个雷达Tm的方向为/>本发明适用于直线阵列、平面阵列和共形阵列等多种阵列形式,本实施例采用平面阵列天线,如图3所示,包含80个天线单元,从坐标原点处开始放置第一个天线单元,以x轴为列,y轴为行,每列等间距均匀放置5个单元,每行等间距均匀放置16个单元。
步骤2)获取阵列天线A的辐射场
(2a)令N个天线单元的馈电相位均为0,天线单元An的馈电幅度αn=1,其余N-1个天线单元的馈电幅度为0,并对An在远区观察点处的阵中辐射场/>进行测量:
其中,a表示辐射,B表示与天线单元An形式有关的比例系数,表示天线单元An的归一化场强方向函数,/>表示天线单元An相对于天线单元A1在空间产生场的相对相位;
(2b)对N个天线单元的阵中辐射场进行叠加,得到阵列天线A的辐射场
其中,∑表示求和;
步骤3)获取阵列天线A的散射场
(3a)令N个天线单元的馈电幅度与馈电相位均为0,当M=1时,雷达T1方向以单位幅度均匀平面波对阵列天线A进行照射,则雷达T1探测到的阵列天线A的单站散射场为/>
其中,s表示散射,o表示单站,表示阵列环境中An的远区散射场;
(3b)令N个天线单元的馈电幅度与馈电相位均为0,当M≥2时,雷达T1方向以单位幅度均匀平面波对阵列天线A进行照射,则其余M-1个雷达[T2,…,Tm,…,TM]在方向探测到的阵列天线A的双站散射场为/>
其中,d表示双站,表示阵列环境中An的远区散射场;
步骤4)计算阵列天线A的总场
其中,当M=1时,表示/>当M≥2时,/>表示/>
步骤5)定义优化算法的适应度函数fit(x):
其中,x表示优化变量,x=[α12,…,αn,…,αN;β12,…,βn,…,βN]T,[]T表示转置,max[Gain(x)]表示A的最大辐射方向增益,表示A扫描过程中主波束指向,Psll表示峰值副瓣电平,Psll0表示对Psll进行抑制的期望值,/>表示A的散射方向图在探测雷达方向上的雷达截面,σ0表示对A在探测雷达方向的雷达截面水平进行抑制的期望值,ω1,ω2,ω3和ω4表示权值系数;优化算法可以为粒子群算法、蚁群算法、差分进化算法、空间映射算法和遗传算法等,本实施例采用遗传算法;
步骤6)利用遗传算法获取阵列天线A的辐射特性与散射特性的综合优化结果:
(6a)利用遗传算法对优化变量x进行优化,得到优化后的优化变量为x*
x*=x′+x″
其中,x′=[α′1,α′2,…,α′n,…,α′N;β′1,β′2,…,β′n,…,β′N]T,x″=[α″1,α″2,…,α″n,…,α″N;β″1,β″2,…,β″n,…,β″N]T,α′n和α″n的取值范围为[0,1],β′n和β″n的取值范围为[0,2π];本实施例利用遗传算法随机产生取值范围为[0,1]的[α′1,α′2,,α′n,,α′N]T、[α″1,α″2,…,α″n,…,α″N]T和取值范围为[0,2π]的[β′1,β′2,…,β′n,…,β′N]T、[β″1,β″2,…,β″n,…,β″NN]T,并通过选择、交叉、变异优化算子进一步优化,即可得到所有天线单元优化后的馈电幅度和馈电相位;
(6b)将x′代入An的辐射场得到优化后An的辐射场/>并对所有天线单元优化后的辐射场进行叠加,得到阵列天线A优化后的辐射场/>
本实施例产生的辐射场与散射场/>的幅度相同,相位相反,从而形成电磁对消;
(6c)设定适应度函数fit(x*)中权值系数ω1,ω2,ω3和ω4的值,并利用遗传算法,通过辐射场对阵列天线A的散射场/>进行电磁对消,实现对阵列天线A的单站RCS减缩、双站RCS减缩、全角域内的峰值RCS减缩以及整个工作频带内的RCS减缩;本实施例中权值系数的设定值为ω1=1,ω2=3,ω3=2ω4=1;
(6d)将x″代入An的辐射场得到An优化后的辐射场/>对An优化后的辐射场/>进行叠加,得到阵列天线A优化后的辐射场/>
(6e)设定适应度函数fit(x*)中权值系数ω1,ω2,ω3和ω4的值,并利用遗传算法对辐射场进行优化,实现了阵列天线A最大辐射方向增益损失在0.6dB以内、峰值副瓣电平抑制至-20dB以下、零波瓣宽度展宽小于2°和扫描角正负60°;本实施例权值系数的设定值为ω1=1,ω2=3,ω3=2,ω4=1。
以下结合实验结果,对本发明的技术效果作进一步说明:
1、实验条件和内容:
实验条件:Ansys 2019,Fortran 2013,Intel(R)Core(TM)i7-8700 CPU 3.20GHz,Windows 10(Pro);
实验内容:沿方向入射的单位幅度平面波对图3所示阵列天线进行照射,对阵列天线的辐射场与散射场进行测量,并利用遗传算法对每个天线单元辐射场进行优化加权,实现对阵列天线辐射与散射特性的综合优化。
2、实验结果分析:
参照图4,给出了电磁对消前后阵列天线的双站RCS(Bistatic RCS,BCS)结果对比图,可见通过电磁对消,在θ=0°方向的单站RCS得到了完全抑制,实现了超过40dB的减缩。
参照图5,给出了电磁对消前后阵列天线全角域内RCS峰值减缩结果图,可见阵列的总双站RCS峰值出现在θ=0°方向,幅值为-7.4dBsm,电磁对消后,阵列天线的双站RCS曲线基本保持在同一水平,幅值为-21.3dBsm,相比电磁对消前,实现了阵列天线双站RCS峰值减缩13.9dB,阵列天线在全角域范围内的RCS峰值得到了显著减缩。
参照图6,给出了电磁对消前后阵列天线在工作频带内的RCS减缩结果对比图,表明阵列天线相比电磁对消前可以在绝大部分工作频带内实现良好的减缩效果,且在20GHz频率入射波处获得了40.8dB的RCS减缩。
参照图7,给出了优化前后阵列天线主波束指向的辐射特性结果对比图,可见通过优化,阵列天线的最大辐射方向保持不变、峰值副瓣电平抑制在-25dB以下,最大辐射方向增益仅损失0.5dB,具备良好的辐射特性。
参照图8,给出了优化前后阵列天线主波束指向的辐射特性结果对比图,可见通过优化,阵列天线的最大辐射方向保持不变、峰值副瓣电平抑制在-25dB以下,最大辐射方向增益仅损失0.59dB,实现了阵列天线具备良好辐射特性的同时能够大角度扫描。
参考图4到图8的实验结果,可以看出,与现有技术相比本发明在实现良好辐射特性的同时,有效降低了阵列天线的RCS。

Claims (2)

1.一种基于电磁对消的阵列天线辐射与散射综合优化方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)构建电磁对消场景模型:
在三维坐标系XYZ下构建放置在XOY平面内且包括N个周期性排布的天线单元的阵列天线A=[A1,A2,…,An,…,AN];在远区放置M个雷达T=[T1,T2,…,Tm,…,TM];设三维坐标系XYZ下一远区观察点P到坐标原点的距离为r,俯仰角为θ,方位角为其中,N≥2,第n个天线单元An的馈电幅度、馈电相位和激励电流分别为αn、βn和In,/>第m个雷达Tm的方向为/>
(2)获取阵列天线A的辐射场
(2a)令N个天线单元的馈电相位均为0,天线单元An的馈电幅度αn=1,其余N-1个天线单元的馈电幅度为0,并对An在远区观察点处的阵中辐射场/>进行测量:
其中,a表示辐射,B表示与天线单元An形式有关的比例系数,表示天线单元An的归一化场强方向函数,/>表示天线单元An相对于天线单元A1在空间产生场的相对相位;
(2b)对N个天线单元的阵中辐射场进行叠加,得到阵列天线A的辐射场
其中,∑表示求和;
(3)获取阵列天线A的散射场
(3a)令N个天线单元的馈电幅度与馈电相位均为0,当M=1时,雷达T1方向以单位幅度均匀平面波对阵列天线A进行照射,则雷达T1探测到的阵列天线A的单站散射场为
其中,s表示散射,o表示单站,表示阵列环境中An的远区散射场;
(3b)令N个天线单元的馈电幅度与馈电相位均为0,当M≥2时,雷达T1方向以单位幅度均匀平面波对阵列天线A进行照射,则其余M-1个雷达[T2,…,Tm,…,TM]在方向探测到的阵列天线A的双站散射场为/>
其中,d表示双站,表示阵列环境中An的远区散射场;
(4)计算阵列天线A的总场
其中,当M=1时,表示/>当M≥2时,/>表示/>
(5)定义优化算法的适应度函数fit(x):
其中,x表示优化变量,x=[α12,…,αn,…,αN;β12,…,βn,…,βN]T,[]T表示转置,max[Gain(x)]表示A的最大辐射方向增益,表示A扫描过程中主波束指向,Psll表示峰值副瓣电平,Psll0表示对Psll进行抑制的期望值,/>表示A的散射方向图在探测雷达方向上的雷达截面,σ0表示对A在探测雷达方向的雷达截面水平进行抑制的期望值,ω1,ω2,ω3和ω4表示权值系数;
(6)利用优化算法获取阵列天线A的辐射特性与散射特性的综合优化结果:
(6a)利用优化算法对优化变量x进行优化,得到优化后的优化变量为x*
x*=x′+x″
其中,x'=[α′1,α′2,…,α′n,…,α′N;β′1,β′2,…,β′n,…,β′N]T,x″=[α″1,α″2,…,α″n,…,α″N;β″1,β″2,…,β″n,…,β″N]T,α′n和α″n的取值范围为[0,1],β′n和β″n的取值范围为[0,2π];
(6b)将x'代入An的辐射场得到优化后An的辐射场/>并对所有天线单元优化后的辐射场进行叠加,得到阵列天线A优化后的辐射场/>
(6c)设定适应度函数fit(x*)中权值系数ω1,ω2,ω3和ω4的值,并利用优化算法,通过辐射场对阵列天线A的散射场/>进行电磁对消,实现对阵列天线A的单站RCS减缩、双站RCS减缩、全角域内的峰值RCS减缩以及整个工作频带内的RCS减缩;
(6d)将x”代入An的辐射场得到An优化后的辐射场/>对An优化后的辐射场/>进行叠加,得到阵列天线A优化后的辐射场/>
(6e)设定适应度函数fit(x*)中权值系数ω1,ω2,ω3和ω4的值,并利用优化算法对辐射场进行优化,实现但不限于最大辐射方向增益损失最小、峰值副瓣电平抑制在较低水平和扫描角最大程度的拓宽。
2.根据权利要求1所述的基于电磁对消的阵列天线辐射与散射综合优化方法,其特征在于,步骤(5)中所述的A的散射方向图在探测雷达方向上的雷达截面计算公式为:
其中,表示照射到阵列天线A上的入射波强度,/>表示阵列天线A在该入射波照射下产生的散射强度,r→∞表示在远场区。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113258991B (zh) * 2021-04-13 2023-02-14 西北大学 一种散射通信系统、微带天线、阵列及通信距离提升方法
CN114282340B (zh) * 2021-11-08 2024-09-20 电子科技大学 一种基于非端口匹配的rcs分析优化天线的方法
CN113964549B (zh) * 2021-12-22 2022-04-08 中国人民解放军海军工程大学 一种基于干扰对消的空间取样天线的设计方法及装置
CN114880616B (zh) * 2022-05-17 2024-04-05 中国人民解放军63660部队 一种获取瞬态电磁脉冲阵列天线辐射场的方法
CN116542159A (zh) * 2023-05-16 2023-08-04 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于相位优化的天线模式项散射预估及减缩方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5353035A (en) * 1990-04-20 1994-10-04 Consejo Superior De Investigaciones Cientificas Microstrip radiator for circular polarization free of welds and floating potentials
CN104182636A (zh) * 2014-08-22 2014-12-03 西安电子科技大学 一种阵列天线辐射场和散射场综合低副瓣快速实现方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5353035A (en) * 1990-04-20 1994-10-04 Consejo Superior De Investigaciones Cientificas Microstrip radiator for circular polarization free of welds and floating potentials
CN104182636A (zh) * 2014-08-22 2014-12-03 西安电子科技大学 一种阵列天线辐射场和散射场综合低副瓣快速实现方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张帅 ; 龚书喜 ; 关莹 ; 龚琦 ; .考虑互耦的半波振子线阵辐射和散射方向图综合.计算物理.2011,(03),全文. *

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