CN112615158A - 超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法及装置。该方法包括以下步骤：建立所述阵列天线的迭代凸优化综合模型，对阵列天线的观测角度θ进行采样，以确定所述阵列天线的副瓣区域的分布，所述副瓣区域包括多个波瓣；迭代过程中自适应获取满足保证天线最大副瓣电平稳步下降的目标副瓣约束域，从而实现超宽带扫描稀疏阵列天线的快速综合，可以提高效率以及降低复杂度。

Description

超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法及装置

技术领域

本申请涉及阵列天线技术领域，具体而言，涉及一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法及装置。

背景技术

近年来，超宽带(Ultra-wideband/UWB)天线阵列已应用于各个领域，例如，局域网、无线通信、雷达成像和医学检测。而其中无线通信领域，由于发射和接收对象的相对位置时刻发生变化，所以要求天线波束具有扫描能力。在窄带研究中，均匀间隔的阵列为了防止可视区内出现栅瓣，阵元间距不能大于半波长，但这样一来由于阵元间距过小，不可避免会出现阵元互耦效应。所以，一般采用非均匀间隔的稀布阵列来抑制栅瓣，同时非均匀布局可以在满足相同口径的情况下让阵列更加轻量化，节约了成本。而对于可扫描的超宽带稀疏阵列来说，由于天线工作的频带展宽以及相控扫描更会导致栅瓣出现。因此，研究可扫描的超宽带稀疏阵列综合意义重大。目前已经有很多稀疏阵列的合成方法，例如压缩感知算法、遗传算法以及一些其他的随机优化算法。但是这些算法大多用于窄带，同时具有超大计算复杂度的缺陷。

现有技术中存在一种基于升幂级数(Raised Power Series/RPS)表示的迭代凸优化综合算法，以RPS解析形式的阵元位置作为初始布局，在此基础上利用经典的迭代凸优化算法进一步降低栅/副瓣，很好地解决了可扫描的超宽带稀疏阵列中的栅瓣问题。凸优化算法的鲁棒性对于求解此类最小化副瓣问题有着十分显著的优势，同时相比其他优化算法也能实现更好的低副瓣性能。然而由于迭代凸优化算法具有一定的局限性，其计算复杂度取决于约束条件的维数，所以阵列规模一旦变大或者约束条件变多就会使求解时间显著增加，加之为了使得收敛稳定，迭代次数不能过少，所以这个方法面临着巨大的时间消耗问题。

针对上述问题，目前尚未有有效的技术解决方案。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法及装置，可以提高效率。

第一方面，本申请实施例提供了一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法，其特征在于，包括：

建立所述阵列天线的迭代凸优化综合模型：

其中，u₀＝cosθ是观测角θ(θ∈[-90°，90°])在u空间的表示，U_sp是副瓣约束域，u₀ ^sl代表约束域内由后述步骤对θ进行采样得到的采样点；d_min是最小的阵列单元间距，A是阵列最大允许孔径，μ是控制迭代收敛精度的参数；

对观测角θ进行采样确定采样精度，在对阵元位置进行迭代凸优化的过程中动态确定确定副瓣区域U_SL；

每次迭代时依据自适应公式确定优化需要约束的目标副瓣区域，求解关于阵元位置的凸优化问题，不断迭代使天线最大副瓣电平SLL_max逐步下降直至收敛，得到满足所述的阵列天线布局。

可选地，在本申请实施例所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法中，所述每次迭代时依据自适应公式确定优化需要约束的目标副瓣区域，包括：

将副瓣区域U_SL内的所有波瓣按照峰值电平大小进行降序排序，表示为U_SL1，U_SL2，...，U_SLM；

第一次迭代时只约束U_SL1内的角度采样点，之后的每次迭代依据优化所得SLL_max较前一次迭代不会上升的准则，判断约束域是否需要依次增加其他波瓣区域内的采样点；

若需要增加，则按照自适应公式确定增加的波瓣数。

可选地，在本申请实施例所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法中，在所述每次迭代依据优化所得SLL_max较前一次迭代不会上升的准则，判断约束域是否需要依次增加其他波瓣区域内的采样点的步骤中：

若前一次迭代的约束域在优化时可以满足所述天线最大副瓣电平SLL_max稳步下降或保持不变，则约束域内无需增加其他波瓣区域的采样点；

若不能使所述天线最大副瓣电平SLL_max稳步下降或保持不变，则依次增加其他波瓣区域内的采样点直至SLL_max不再上升或副瓣区域U_SL内所有波瓣全部被约束。

可选地，在本申请实施例所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法中，在所述按照自适应公式确定增加的波瓣数的步骤中：

自适应公式如下：

m^(k，1)＝m^(k-1)

SLL_max ^(k，i)＞SLL_max ^(k-1)

m^(k)＝m^(k，i)，SLL_max ^(k，i)≤SLL_max ^(k-1)；

其中，m^(k-1)表示第k-1次迭代时副瓣约束域内最终确定的波瓣个数，σ∈[0.1，0.3]是自适应参数，σ的取值决定波瓣个数增加速率。

可选地，在本申请实施例所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法中，所述对观测角θ进行采样确定采样精度，在对阵元位置进行迭代凸优化的过程中动态确定确定副瓣区域U_SL，包括：

方向图的观测角分为[-90°，0°]和[0°，90°]两个对称的区域；

将所述阵列方向图区域中的副瓣区域划分为对称的左半副瓣区域(位于[-90°，0°]内)以及右半副瓣区域(位于[0°，90°]内)；

由方向图共轭对称性，本次迭代凸优化仅考虑右半副瓣区域(位于[0°，90°]内)的采样点，点集表示为U_SL。

第二方面，本申请实施例还提供了一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合装置，包括：

建立模块，用于建立所述阵列天线的综合优化模型：

其中，u₀＝cosθ是观测角θ(θ∈[-90°，90°])在u空间的表示，U_sp是副瓣约束域，u₀ ^sl代表约束域内由后述步骤对θ进行采样得到的采样点；d_min是最小的阵列单元间距，A是阵列最大允许孔径，μ是控制迭代收敛精度的参数；

确定模块，用于对观测角θ进行采样确定采样精度，在对阵元位置进行迭代凸优化的过程中动态确定确定副瓣区域U_SL；

优化模块，用于每次迭代时确定优化需要约束的目标副瓣区域，求解关于阵元位置的凸优化问题，不断迭代使天线最大副瓣电平SLL_max逐步下降直至收敛，得到满足所述的阵列天线布局。

可选地，在本申请实施例所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合在装置中，所述确定模块用于：

将副瓣区域U_SL内的所有波瓣按照峰值电平大小进行降序排序，表示为U_SL1，U_SL2，...，U_SLM；

第一次迭代时只约束U_SL1内的角度采样点，之后的每次迭代依据优化所得SLL_max较前一次迭代不会上升的准则，判断约束域是否需要依次增加其他波瓣区域内的采样点；

若需要增加，则按照自适应公式确定增加的波瓣数。

可选地，在本申请实施例所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合在装置中，所述确定模块还用于：

若所述约束区域在优化时可以使所述波瓣SLL_max稳步下降或保持不变，则无需扩大区域；若所述约束区域在优化时不能可以使所述波瓣SLL_max稳步下降或保持不变，则增加波瓣个数直至电平下降或副瓣区域内所有波瓣全部被约束。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。

第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。

由上可知，本申请实施例提供的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法及装置通过建立所述阵列天线的综合优化模型，对阵列天线的观测角θ进行采样，以确定所述阵列天线的副瓣区域的分布，所述副瓣区域包括多个波瓣；迭代过程中自适应获取满足保证天线最大副瓣电平稳步下降的目标副瓣约束域，从而实现超宽带扫描稀疏阵列天线的快速综合，可以提高效率以及降低复杂度。

本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请一些实施例中的一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法的流程图；

图2为本申请实施例中选取副瓣约束区域的示意图；

图3为本申请在不同自适应参数下优化耗时最短对应的阵列规模统计图；

图4为本申请具体实施例中的非均匀线性阵列的阵因子方向图；

图5为本申请具体实施例中的副瓣迭代曲线；

图6为本申请具体实施例中的阵元布局；

图7为本申请具体实施例中的超宽带最大副瓣电平分布图；

图8为本申请一些实施例中的一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合装置的结构图；

图9为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

请参照图1，图1是本申请一些实施例中的一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法的流程图，该超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法，包括：

S101、建立所述阵列天线的迭代凸优化综合模型：

其中，u₀＝cosθ是观测角θ(θ∈[-90°，90°])在u空间的表示，U_sp是副瓣约束域，u₀ ^sl代表约束域内由后述步骤对θ进行采样得到的采样点；d_min是最小的阵列单元间距，A是阵列最大允许孔径，μ是控制迭代收敛精度的参数；

S102、对观测角θ进行采样确定采样精度，在对阵元位置进行迭代凸优化的过程中动态确定确定副瓣区域U_SL；

S103、每次迭代时依据自适应公式确定优化需要约束的目标副瓣区域，求解关于阵元位置的凸优化问题，不断迭代使天线最大副瓣电平SLL_max逐步下降直至收敛，得到满足所述的阵列天线布局。

其中，在该步骤S101中，考虑一个放置在z轴上的2N+1个天线阵列，带宽是f_H-f_L，扫描范围为

其中θ_max是最大扫描角。均匀激励时，阵因子方向图表示为

其中，

u＝cosθ-cosθ₀。

是波束指向角。z_n(n＝-N，...，N)是阵元位置。对于可扫描的超宽带天线阵列来说，优化过程中需要考虑每个频点和每个扫描角度信息，如此一来计算的时间和内存成本就会增加。为了解决这个问题，提出了设计频率f_D的概念，将超宽带扫描稀疏阵列的综合问题转化为单频点上的侧射阵优化问题，如下所述：f_D＝R_fR_uf_L。

其中，

代表高低频比，

表示扫描范围比，u₀∈[-1，1]是固定频点上的侧射阵的可见区域。如此，f_D＝R_fR_uf_L可以改写为：

表示设计频点上的波数。

阵列非均匀布局优化时，一般将

表示为：

其中δ_n(n＝-N，...N)是位置扰动量。然后利用一阶泰勒公式

将

近似为线性表达式：

由于泰勒公式使用时有一定限制，即|jβ_Dδ_nu₀|＜＜1，考虑到|u₀|≤1，所以引入辅助变量μ使得|β_Dδ_n|≤μ作为满足泰勒展开的约束条件。同时天线设计人员可以根据实际需求设置最小阵元间距d_min以及阵列孔径大小A。至此，凸优化问题描述为：

min∈

其中d_min是最小阵元间距，A表示最大允许孔径，U_sp是根据后续步骤设置的优化过程中位于u₀空间的副瓣约束域。

其中，在该步骤S102中，可以对整个副瓣区域的角度采样点进行约束，也可以是其中一半进行约束，另一半与其中一半对称，从而得到最终的结果。在一些实施例中，该步骤S102包括：S1021、方向图的观测角分为[-90°，0°]和[0°，90°]两个对称的区域；S1022、将所述阵列方向图区域中的副瓣区域划分为对称的左半副瓣区域(位于[-90°，0°]内)以及右半副瓣区域(位于[0°，90°]内)；S1023、由方向图共轭对称性，本次迭代凸优化仅考虑右半副瓣区域(位于[0°，90°]内)的采样点作为副瓣约束域去冗余的第一步，点集表示为USL。

其中，在该步骤S103中，由于使用凸优化方法时，约束条件的维数越少，优化效率越高。同时，并非副瓣区域内所有采样点都要考虑，只有可能产生最大副瓣电平SLL_max或栅瓣的采样区域需要被约束，例如，初始峰值电平就很高的那些波瓣。因此，使用一种自适应确定优化时需要被约束的副瓣区域的算法对约束条件降维。一般地，副瓣区域内会有若干波瓣，将它们按照峰值电平大小进行降序排序，迭代初始只约束峰值副瓣电平最高的波瓣所包含的角度采样点，然后依循当前迭代优化所得SLL_max较前一次迭代不会上升的准则，自适应地将其他波瓣所含角度采样点依次纳入约束区域。

具体地，在一些实施例中，该步骤S103包括：S1031、将所述副瓣区域的多个波瓣按照峰值电平大小进行降序排序，如图2所示；S1032、第一次迭代时只约束U_SL1内的角度采样点，之后的每次迭代依据优化所得SLL_max较前一次迭代不会上升的准则，判断约束域是否需要依次增加其他波瓣区域内的采样点；S1033、若需要增加，则按照自适应公式确定增加的波瓣数。

其中，在该步骤S1032中，若前一次迭代的约束域在优化时可以满足所述天线最大副瓣电平SLL_max稳步下降或保持不变，则约束域内无需增加其他波瓣区域的采样点；若不能使所述天线最大副瓣电平SLL_max稳步下降或保持不变，则依次增加其他波瓣区域内的采样点直至SLL_max不再上升或副瓣区域U_SL内所有波瓣全部被约束。

其中，在该步骤S1033中，需要增加的波瓣个数按照以下公式进行：

其中，m^(k-1)表示第k-1次迭代时副瓣约束区域内最终确定的波瓣数，σ∈[0.1，0.3]是自适应参数，σ的取值σ的取值决定波瓣个数增加速率。在相同带宽下对30组不同阵元规模的阵列进行σ参数学习，分别计算了σ从0.01到0.31(步长为0.05)时这些阵列规模所耗时间，找出每种规模耗时最短对应的σ进行统计，结果如图3所示，大部分最优结果落在[0.1，0.3]区间内。

具体仿真实施例1：

以现有技术中的可扫描的超宽带线阵综合实例为参考来对比验证本方法的高效性。考虑一个均匀激励的65元线阵，频带宽度为2-6GHz，扫描范围从45°到135°。则换算成设计频率f_D≈5.12GHz。最小阵元间距d_min设置为0.5λ_L，即2.56λ_D，本例不设置孔径约束。文献[4]中将RPS形式的位置分布作为初始解，然后使用凸优化算法进行迭代优化，副瓣优化的约束域是所有副瓣区域。

为了与这个方法进行对比，突出本发明在副瓣去冗余后取得的效果，采用同样的阵列参数设置以及初始布局，在同一台计算机(Intel(R)Core(TM)i5-8400 CPU@2.80GHz)上对RPS解析法、文献[4]中的方法(基于RPS的ICO算法)以及本发明的方法进行了仿真验证。我们在不同精度μ的情况下，设置相同的迭代次数，而本发明中的自适应参数σ设为0.16。综合后得到的设计频点上的方向图，如图4所示，从图中可以看出，本发明的方法具有非常良好的鲁棒性，同时对低副瓣的综合也取得了非常不错的效果，成功将SLL_max从-8.46dB降低到-14.22dB。副瓣收敛曲线对比如图5所示(基于设计频点)，由图可见，μ精度越大，收敛稳定性越好，所以实际操作时

图6给出了优化后的阵元布局对比，孔径约为43.13λ_L。进一步，为了体现算法的高效性，时间成本对比如下表：

表一：时间成本(单位：时)

所以，在同时保证鲁棒性和低副瓣的前提下，本发明提出的两种算法相比于全副瓣区域优化算法在时间效率方面提升了超过50％，且约束参数μ精度越高时节约时间越多。充分说明了本发明中对于副瓣去冗余工作的显著成效。

具体仿真实施例2：

为了进一步说明本发明提出的算法对于阵列天线在超宽带方面综合的优势以及不依赖初始布局的特点，本例选择了另外两个有孔径限制的不同规模线阵进行仿真。考虑一个阵元间距限制为0.5λ_L＜z_n＜5λ_L的46元线阵(无带宽约束)以及一个阵元间距限制为10λ_H＜z_n＜30λ_H的55元线阵(带宽20∶1)。随机给出五组符合孔径限制的初始非均匀布局，然后基于此进行优化，优化精度μ设置为

46元阵迭代150次，55元阵迭代200次。同样的，本发明算法的自适应参数σ＝0.16。图7给出了五组初始布局中优化的最佳布局计算得到在整个频带上SLL_max的分布。与均匀阵列相比，本发明提出的非均匀布局的优化方法对低副瓣综合十分有效。对于46元阵，本发明中的算法在五次优化后得到的高频点上的方向图的SLL_max平均值是-25.06dB，平均耗时50.09s，；对于55元阵来说，五次优化后得到的SLL_max平均值是-12.31dB，平均耗时3106.00s。

由上可知，本申请实施例提供的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法通过建立所述阵列天线的迭代凸优化综合模型，对阵列天线的观测角度θ进行采样，以确定所述阵列天线的副瓣区域的分布，所述副瓣区域包括多个波瓣；迭代过程中自适应获取满足保证天线最大副瓣电平稳步下降的目标副瓣约束域，从而实现超宽带扫描稀疏阵列天线的快速综合，可以提高效率以及降低复杂度。

请参照图8所示，图8是本申请实施例一些实施例中的一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合装置的结构示意图。该装置包括：建立模块201、确定模块202以及优化模块203。

其中，建立模块201用于建立所述阵列天线的综合优化模型：

其中，u₀＝cosθ是观测角θ(θ∈[-90°，90°])在u空间的表示，U_sp是副瓣约束域，u₀ ^sl代表约束域内由后述步骤对θ进行采样得到的采样点；d_min是最小的阵列单元间距，A是阵列最大允许孔径，μ是控制迭代收敛精度的参数；

确定模块202用于对观测角θ进行采样确定采样精度，在对阵元位置进行迭代凸优化的过程中动态确定确定副瓣区域U_SL；

优化模块203用于每次迭代时确定优化需要约束的目标副瓣区域，求解关于阵元位置的凸优化问题，不断迭代使天线最大副瓣电平SLL_max逐步下降直至收敛，得到满足所述的阵列天线布局。。

请参照图8，图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，本申请提供一种电子设备3，包括：处理器301和存储器302，处理器301和存储器302通过通信总线303和/或其他形式的连接机构(未标出)互连并相互通讯，存储器302存储有处理器301可执行的计算机程序，当计算设备运行时，处理器301执行该计算机程序，以执行时执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法。

本申请实施例提供一种存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random AccessMemory,简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory,简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable ProgrammableRead Only Memory,简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory,简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法，其特征在于，包括：

建立所述阵列天线的迭代凸优化综合模型：

其中，u₀＝cosθ是观测角θ(θ∈[-90°，90°])在u空间的表示，U_sp是副瓣约束域，u₀ ^sl代表约束域内由后述步骤对θ进行采样得到的采样点；d_min是最小的阵列单元间距，A是阵列最大允许孔径，μ是控制迭代收敛精度的参数；

对观测角θ进行采样确定采样精度，在对阵元位置进行迭代凸优化的过程中动态确定确定副瓣区域U_SL；

每次迭代时依据自适应公式确定优化需要约束的目标副瓣区域，求解关于阵元位置的凸优化问题，不断迭代使天线最大副瓣电平SLL_max逐步下降直至收敛，得到满足所述的阵列天线布局。

2.根据权利要求1所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法，其特征在于，所述每次迭代时依据自适应公式确定优化需要约束的目标副瓣区域，包括：

将副瓣区域U_SL内的所有波瓣按照峰值电平大小进行降序排序，表示为U_SL1，U_SL2，...，U_SLM；

第一次迭代时只约束U_SL1内的角度采样点，之后的每次迭代依据优化所得SLL_max较前一次迭代不会上升的准则，判断约束域是否需要依次增加其他波瓣区域内的采样点；

若需要增加，则按照自适应公式确定增加的波瓣数。

3.根据权利要求2所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法，其特征在于，在所述每次迭代依据优化所得SLL_max较前一次迭代不会上升的准则，判断约束域是否需要依次增加其他波瓣区域内的采样点的步骤中：

若前一次迭代的约束域在优化时可以满足所述天线最大副瓣电平SLL_max稳步下降或保持不变，则约束域内无需增加其他波瓣区域的采样点；

若不能使所述天线最大副瓣电平SLL_max稳步下降或保持不变，则依次增加其他波瓣区域内的采样点直至SLL_max不再上升或副瓣区域U_SL内所有波瓣全部被约束。

4.根据权利要求2所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法，其特征在于，在所述按照自适应公式确定增加的波瓣数的步骤中：

自适应公式如下：

m^(k，1)＝m^(k-1)

SLL_max ^(k，i)＞SLL_max ^(k-1)

m^(k)＝m^(k，i)，SLL_max ^(k，i)≤SLL_max ^(k-1)；

其中，m^(k-1)表示第k-1次迭代时副瓣约束域内最终确定的波瓣个数，σ∈[0.1，0.3]是自适应参数，σ的取值决定波瓣个数增加速率。

5.根据权利要求1所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法，其特征在于，所述对观测角θ进行采样确定采样精度，在对阵元位置进行迭代凸优化的过程中动态确定确定副瓣区域U_SL，包括：

方向图的观测角分为[-90°，0°]和[0°，90°]两个对称的区域；

将所述阵列方向图区域中的副瓣区域划分为对称的左半副瓣区域(位于[-90°，0°]内)以及右半副瓣区域(位于[0°，90°]内)；

由方向图共轭对称性，本次迭代凸优化仅考虑右半副瓣区域(位于[0°，90°]内)的采样点，点集表示为U_SL。

6.一种超宽带扫描稀疏阵列天线的综合装置，其特征在于，包括：

建立模块，用于建立所述阵列天线的综合优化模型：

其中，u₀＝cosθ是观测角θ(θ∈[-90°，90°])在u空间的表示，U_sp是副瓣约束域，u₀ ^sl代表约束域内由后述步骤对θ进行采样得到的采样点；d_min是最小的阵列单元间距，A是阵列最大允许孔径，μ是控制迭代收敛精度的参数；

确定模块，用于对观测角θ进行采样确定采样精度，在对阵元位置进行迭代凸优化的过程中动态确定确定副瓣区域U_SL；

优化模块，用于每次迭代时确定优化需要约束的目标副瓣区域，求解关于阵元位置的凸优化问题，不断迭代使天线最大副瓣电平SLL_max逐步下降直至收敛，得到满足所述的阵列天线布局。

7.根据权利要求6所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合装置，其特征在于，所述优化模块用于：

将副瓣区域U_SL内的所有波瓣按照峰值电平大小进行降序排序，表示为U_SL1，U_SL2，...，U_SLM；

第一次迭代时只约束U_SL1内的角度采样点，之后的每次迭代依据优化所得SLL_max较前一次迭代不会上升的准则，判断约束域是否需要依次增加其他波瓣区域内的采样点；

若需要增加，则按照自适应公式确定增加的波瓣数。

8.根据权利要求7所述的超宽带扫描稀疏阵列天线的综合方法，其特征在于，所述确定模块用于：

若所述约束区域在优化时可以使所述波瓣SLL_max稳步下降或保持不变，则无需扩大区域；若所述约束区域在优化时不能可以使所述波瓣SLL_max稳步下降或保持不变，则增加波瓣个数直至电平下降或副瓣区域内所有波瓣全部被约束。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-5任一所述方法中的步骤。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-5任一所述方法中的步骤。

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