CN112733334A - 一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法及系统，属于阵列天线设计技术领域，包括以下步骤：S1：多频段不重叠矩阵合成；S2：多频段阵元位置筛选；S3：多频段等间距网格扫描操作；S4：适应值计算；S5：迭代优化计算。本发明可应用于多频段多种阵元间距限制条件下有效排布阵元的求解问题，大幅度提高了优化效率；采用等间距网格扫描操作将阵元移动面积放大至全区域，可对扫描参数自定义，提高了阵元位置的多样性及寻得最优解的可能性；优化获得的阵列天线可具有低副瓣、高增益特性；应用于大型地面通信或预警雷达系统时，可有效提高雷达的工作距离，降低雷达系统的成本和重量。

Description

一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法及系统

技术领域

本发明涉及阵列天线设计技术领域，具体涉及一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法及系统。

背景技术

雷达跟踪、生物医学成像、卫星与地面通信和远程感知应用等均对天线方向图副瓣、零深、主瓣宽度和形状以及方向性有较高要求。为了合成笔形波束，基于等间距排布的多种方法已经发展较为成熟。虽然等间距排布应用较为广泛，当使用该排布形式设计大口径阵列天线时存在造价高和重量大的问题，因为大量的阵元需按照半个波长的间距排布以避免出现栅瓣。为了解决上述问题，非等间距排布开始被研究。基于进化算法的多种优化方法被应用于稀疏阵列优化中，并经过多次改进使算法可有效避免局部解。

天线方向图的特性中副瓣电平决定了所应用系统在发射和接收电磁波时的性能，低副瓣电平可使雷达系统具有高隐身性和抗干扰性能，系统接收到的能量均从主瓣进入，提高了系统识别待探测物体的方向和位置信息的能力。基于低副瓣电平优化的大型阵列稀疏设计可使雷达或通信系统天线阵列单元数大幅度减小，通过减少后端T/R数量降低系统成本。传统阵列天线稀疏优化方法针对单一阵元的优化，即仅存在一种天线单元，在规定的区域内对这种天线单元进行位置优化，使其方向图具有低副瓣特性。这种情况下天线阵列稀疏优化时天线单元之间需满足一种单元间距限制，即任意两个单元之间的间距需大于天线单元尺寸。随着系统性能要求不断提升和天线阵列设计不断发展，天线需具有超宽带特性，在天线本身带宽受限的情况下尝试使用多种不同频段的天线进行共口径设计，此时天线单元之间需满足多种不重叠的间距限制。此时不仅需要考虑每种频段的天线阵列内部的单元是否交叠，还需判断不同频段之间的天线单元是否存在交叠现象，优化过程较为复杂。上述问题亟待解决，为此，提出一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法及系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：在实现多种频段阵列天线共口径设计的同时如何提高大型阵列天线稀疏优化效率，提供了一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，基于随机阵元位置生成方法，对生成的阵元位置进行间距筛选，接着按照区域扫描规则对重叠的随机点进行处理。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：

S1：多频段不重叠矩阵合成

建立坐标系，根据各种频段阵列天线的阵元尺寸构建阵元集合需满足的不重叠间距限制矩阵；

S2：多频段阵元位置筛选

根据步骤S1中的多频段不重叠矩阵，对随机产生的阵元集合进行间距判断，输出所有不符合间距要求的阵元编号组，每个阵元编号组包括两个重叠阵元的编号，命名为#1和#2；

S3：多频段等间距网格扫描操作

对步骤S2中获得的所有阵元编号组中的#1进行筛选，去除所有#1中相同的编号，获得两两互异的#1集合；对该#1集合中的每个编号的阵元分别进行等间距网格扫描，并进行多频段阵元位置筛选判断是否存在重叠阵元；

S4：适应值计算

根据步骤S3中多频段阵元位置筛选判断结果，计算或设置优化适应值；

S5：迭代优化计算

重新生成随机阵元集合并重复步骤S1～S4，根据遗传算法进行迭代和优化。

更进一步地，多频段共口径阵列天线共包括N种频段阵列天线，各种频段阵列天线的阵元数分别为(n₁,n₂,n₃,…,n_N)，各种频段阵列天线的阵元尺寸分别为(D₁,D₂,D₃,…,D_N)，阵元集合P为总数为(n₁+n₂+n₃+…+n_N)的阵列中阵元的位置矩阵，对所有阵元进行编号(1,2,3,…,(n₁+n₂+n₃+…+n_N))，初始阵元集合为随机数。

更进一步地，在所述步骤S1中，多频段不重叠矩阵合成的具体过程如下：

S11：选取原点O，设置x和y轴建立直角坐标系；位置矩阵P包括两列数据，第1列为所有阵元x轴坐标，第2列为所有阵元y轴坐标；

S12：构建间距限制向量如下：

S13：设天线阵元外形为圆形，构建多频段不重叠矩阵M₀如下：

其中，T表示向量的转置。

更进一步地，在所述步骤S2中，多频段阵元位置筛选的具体过程如下：

S21：提取初始位置矩阵P₀的x轴坐标向量V_x及y轴坐标向量V_y：

S22：分别构建所有阵元在x轴和y轴方向上的间距矩阵M_x和M_y：

S23：计算所有阵元位置的间距矩阵M₁：

S24：根据M₀和M₁进行间距筛选，分别选取M₀和M₁的上半三角矩阵M_U0和M_U1，计算两个矩阵的差矩阵M₂＝M_U1-M_U0；筛选出M₂中小于0的元素所在的行序号与列序号，每个元素的行序号和列序号形成1个阵元编号组；输出所有的阵元编号组。

更进一步地，在所述步骤S3中，多频段等间距网格扫描操作的具体过程如下：

S31：去除所有编号组中#1相同的编号，获得两两互异的#1编号集合；

S32：对#1编号集合中的阵元进行等间距网格扫描操作，并进行多频段阵元位置筛选判断是否存在重叠阵元。

更进一步地，在所述步骤S32中，对阵元进行等间距网格扫描操作的具体过程为：以该阵元位置为中心沿着x轴和y轴选择扫描范围，扫描范围为矩形区域(含正方形)，并设置扫描点数，扫描点为等间距网格化排布；尝试将该阵元移动至上述扫描点位置处，进行多频段阵元位置筛选判断，若该阵元与周围阵元不存在位置重叠，固定阵元于当前扫描点位置处，若所有扫描点均无法实现该阵元与周围阵元不重叠特性，对下一个#1编号集合中的阵元进行上述操作，直到所有#1编号集合中的阵元完成上述操作。

更进一步地，在所述步骤S4中，适应值计算前对完成等间距网格扫描操作后的阵元集合进行多频段阵元位置筛选判断，若不存在重叠阵元，计算该阵列的方向图副瓣电平并作为适应度值，若存在重叠阵元，设置适应值为固定值。

本发明还公开了一种多频段共口径阵列天线稀疏优化系统，采用上述的优化方法对多频段共口径阵列天线的阵元位置进行优化，包括：

多频段不重叠矩阵合成模块，用于构建阵元集合需满足的不重叠间距限制矩阵；

多频段阵元位置筛选模块，用于判断随机产生的阵元集合进行间距，并输出所有不符合间距要求的阵元编号组；

多频段等间距网格扫描操作模块，用于对阵元编号组中的阵元进行等间距网格扫描，并进行多频段阵元位置筛选判断是否存在重叠阵元；

适应值计算模块，用于计算或设置优化适应值；

算法迭代计算模块，用于重新生成随机阵元集合并根据遗传算法进行迭代和优化；

控制处理模块，用于向各模块发出指令，完成相关动作；

所述多频段不重叠矩阵合成模块、多频段阵元位置筛选模块、多频段等间距网格扫描操作模块、适应值计算模块、算法迭代计算模块均与所述控制处理模块电连接。

本发明相比现有技术具有以下优点：

1、采用矩阵思想构建多频段不重叠矩阵以及对阵元间距进行判断获得重叠阵元的编号，大幅度提高了阵元间距判断的效率，有助于精确识别重叠的阵元；

2、适用于多频段共口径阵列天线，在大幅度展宽天线阵列工作频带的同时可有效获得方向图低副瓣特性，优化所得的不同频段的阵列天线阵元相互交错排布，排布具有较高均匀性，适用于大范围大角度扫描的阵列天线设计；

3、采用等间距网格扫描方法对重叠阵元进行处理，效率高，大幅度提高了初始随机阵元位置的有效率，通过设置网格扫描区域参数实现扫描自定义，提高了优化过程的自由度；

4、采用矩阵思想解决多种频段天线共口径时存在的相互交叠的问题，为高效求解如何在多频段多种阵元间距限制条件下有效排布阵元提供了新途径；通过将多种频段的天线阵列交错排布可有效展宽阵列天线带宽，实现超宽带工作；该方法中的等间距网格扫描操作将阵元移动面积放大至全区域，可对扫描参数自定义，提高了阵元位置的多样性及寻得最优解的可能性；本发明中的方法也适用于单一形式阵列天线的优化，可大幅度提高稀疏阵列优化效率，由本方法获得的阵列天线可具有低副瓣、高增益特性，当该方法应用于大型地面通信或预警雷达系统时，可有效提高雷达的工作距离，降低雷达系统的成本和重量。

附图说明

图1是本发明实施例一中多频段共口径阵列天线稀疏优化方法流程图；

图2是本发明实施例二中经过优化获得的1个阵元集合；

图3是本发明实施例二中图2中区域H的局部放大图；

图4是本发明实施例二中低频阵列天线经过优化后2GHz处的法向φ＝0°切面方向图；

图5是本发明实施例二中高频阵列天线经过优化后6GHz处的法向φ＝0°切面方向图；

图6是本发明实施例三中经过优化获得的1个阵元和子阵位置集合；

图7是本发明实施例三中图6中区域J的局部放大图；

图8是本发明实施例三中阵列天线一经过优化后6GHz处的扫描30°时φ＝0°切面方向图；

图9是本发明实施例三中阵列天线二经过优化后18GHz处的扫描30°时φ＝0°切面方向图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例一

本实施例提供一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，最终得到最优稀疏阵列的子阵分布以及最低副瓣时阵列方向图。如图1所示，图1为本实施例中的多频段共口径阵列天线稀疏优化方法流程图，本实施例基于遗传算法，该算法通过数学的方法，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。为实现该阵列天线超宽带工作性能，假设实现所需带宽共需N种不同频段的阵列天线，相邻频段的阵列天线之间存在频段重叠以确保该频段各频点均可正常工作。根据所需建造成本设置N种频段阵列天线的阵元数分别为(n₁,n₂,n₃,…,n_N)，各种频段阵列天线的阵元尺寸为(D₁,D₂,D₃,…,D_N)。本发明采用矩阵化的思想，阵元集合P为总数为(n₁+n₂+n₃+…+n_N)的阵列中阵元的位置矩阵，对所有阵元进行编号(1,2,3,…,(n₁+n₂+n₃+…+n_N))，初始阵元集合为随机数，具体实现过程包括以下步骤：

S1：多频段不重叠矩阵合成

建立坐标系，根据上述各种频段阵列天线的阵元尺寸构建阵元集合需满足的不重叠间距限制矩阵；

S2：多频段阵元位置筛选

根据多频段不重叠矩阵，对随机产生的阵元集合进行间距判断，输出所有不符合间距要求的阵元编号组，每个阵元编号组包括两个重叠阵元的编号，命名为#1和#2；由于仅需对两个编号组中的一组进行处理，本发明只对#1编号组中的阵元进行处理，当#1编号组中的阵元满足条件后，便不存在重叠阵元；

S3：多频段等间距网格扫描操作

对上述获得的所有阵元编号组中的#1进行筛选，去除所有#1中相同的编号，获得两两互异的#1集合(这样后续等间距网格扫描处理中只需针对编号不同的阵元，已经处理过的阵元无需再进行等间距网格扫描处理)；对该#1集合中的每个编号的阵元分别进行等间距网格扫描，并进行多频段阵元位置筛选判断是否存在重叠阵元；

S4：适应值计算

结合上述多频段阵元位置筛选判断结果，计算或设置优化适应值；

S5：算法迭代计算

重新生成随机阵元集合并重复S1～S4，根据遗传算法进行迭代和优化。

更进一步地，在所述步骤S1中，多频段不重叠矩阵合成的具体过程如下：

S11：选取原点O，设置x和y轴建立直角坐标系；位置矩阵P包含两列数据，第1列为所有阵元x轴坐标，第2列为所有阵元y轴坐标；

S12：构建间距限制向量如下：

S13：假设天线阵元外形为圆形(天线阵元的外形只要是规则几何形状，都可适用本方法)，构建多频段不重叠矩阵M₀如下(T表示向量的转置)：

更进一步地，在所述步骤S2中，多频段阵元位置筛选的具体过程如下：

S21：提取初始位置矩阵P₀的x轴坐标向量V_x及y轴坐标向量V_y：

S22：分别构建所有阵元在x轴和y轴方向上的间距矩阵M_x和M_y：

S23：计算所有阵元位置的间距矩阵M₁：

S24：根据M₀和M₁进行间距筛选，分别选取M₀和M₁的上半三角矩阵M_U0和M_U1，计算两个矩阵的差矩阵M₂＝M_U1-M_U0；筛选出M₂中小于0的元素所在的行序号与列序号，每个元素的行序号和列序号形成1个阵元编号组；输出所有的阵元编号组。

更进一步地，在所述步骤S3中，多频段等间距网格扫描操作的具体过程如下：

S31：去除所有阵元编号组中#1相同的编号，获得两两互异的#1编号集合；

S32：对#1编号集合中的阵元进行等间距网格扫描操作，并进行多频段阵元位置筛选判断是否存在重叠阵元。

更进一步地，在所述步骤S32中，对阵元进行等间距网格扫描操作的具体过程为：以该阵元位置为中心沿着x轴和y轴选择扫描范围，扫描范围为矩形区域(含正方形)，并设置扫描点数，扫描点为等间距网格化排布；尝试将该阵元移动至上述扫描点位置处，进行多频段阵元位置筛选判断，若该阵元与周围阵元不存在位置重叠，固定阵元于当前扫描点位置处，若所有扫描点均无法实现该阵元与周围阵元不重叠特性，对下一个#1编号集合中的阵元进行上述操作，直到所有#1编号集合中的阵元完成上述操作。

更进一步地，在所述步骤S4中，适应值计算前对完成等间距网格扫描操作后的阵元集合进行多频段阵元位置筛选判断，若不存在重叠阵元，计算该阵列的方向图副瓣电平并作为适应值，若存在重叠阵元，设置适应值为固定值。

实施例二

本实施例优化了半径为10m的圆口径天线方向图副瓣电平，设置x轴和y轴如图2所示。待优化阵列天线工作于1～6GHz频段，拟分成两个频段阵列天线工作，低频阵列天线工作频段为1～2GHz，阵元数为500个，阵元尺寸为150mm；高频阵列天线工作频段为2～6GHz，阵元数为800个，阵元尺寸为75mm。所有阵元均以独立单元形式布局，等间距网格扫描时扫描间距沿着x轴和y轴均为50mm，扫描点数均为180个。待优化方向图为两个频段阵列的法向φ＝0°切面，目标副瓣为-20dB。优化过程中待优化参数由1300个阵元的阵元集合组成，随机生成一组阵元集合作为初始值代入优化过程中，依次进行位置筛选和等间距网格扫描操作，直到所产生的阵元集合为有效坐标。优化时设置低频阵元间距为160mm，高频阵元间距为80mm。以两个频段阵列的目标副瓣构建适应度函数，将阵元集合初始值和适应度函数代入遗传算法中计算，过程中新生成的阵元集合均需进行位置筛选和等间距网格扫描操作。种群个数设置为600个，优化次数设置为100次。

如图2～图5所示，图2是本实施例中经过优化获得的1个阵元集合，图3是本实施例中对图2中区域H的局部放大图，图4是本实施例中经过优化获得的低频阵列天线2GHz处法向φ＝0°切面方向图，图5是本实施例中经过优化获得的高频阵列天线6GHz处法向φ＝0°切面方向图。图2中“1”为低频阵列阵元，“2”为高频阵列阵元。

由上述可得，本实施例优化过程所用时间小于5h，优化所得阵列的法向副瓣电平实现-20dB以下，±45°范围内未出现栅瓣。

实施例三

本实施例优化了半径为20m的圆口径天线方向图副瓣电平，设置x轴和y轴如图6所示。待优化阵列天线工作于2～18GHz频段，拟分成两个频段阵列天线工作，阵列天线一工作频段为2～6GHz，阵元数为600个，阵元尺寸为80mm；阵列天线二工作频段为6～18GHz，阵元数为1200个，阵元尺寸为75mm。阵列天线一以独立单元形式布局，待优化参数为600个阵元的位置坐标；阵列天线二以2*2子阵形式稀疏排布，子阵内部为等间距密集排布，待优化参数为300个子阵的中心位置坐标。等间距网格扫描时扫描间距沿着x轴和y轴均为40mm，扫描点数均为400个。待优化方向图为两个频段阵列扫描30°的φ＝0°切面，目标副瓣为-20dB。优化过程中待优化参数由600个阵列天线一阵元和300个阵列天线二子阵的阵元集合组成，随机生成一组阵元集合作为初始值代入优化过程中，依次进行位置筛选和等间距网格扫描操作，直到所产生的阵元集合为有效坐标。优化时设置阵列天线一阵元间距为90mm，阵列天线二子阵间距为160mm。以两个频段阵列的目标副瓣构建适应度函数，将阵元集合初始值和适应度函数代入遗传算法中计算，过程中新生成的阵元集合均需进行位置筛选和等间距网格扫描操作。种群个数设置为500个，优化次数设置为100次。

如图6～图9所示，图6是本实施例中经过优化获得的1个阵元集合，图7是本实施例中对图6中区域J的局部放大图，图8是本实施例中经过优化获得的阵列天线一6GHz处扫描30°时φ＝0°切面方向图，图9是本实施例中经过优化获得的阵列天线二18GHz处扫描30°时φ＝0°切面方向图。图6中“1”为阵列天线一阵元，“2”为阵列天线二子阵。

由上述可得，本实施例优化过程所用时间小于7h，优化所得阵列的扫描30°时副瓣电平实现-20dB以下，±30°范围内未出现栅瓣。

综上所述，上述实施例中的多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，可应用于多频段多种阵元间距限制条件下有效排布阵元的求解问题，大幅度提高了优化效率；采用等间距网格扫描操作将阵元移动面积放大至全区域，可对扫描参数自定义，提高了阵元位置的多样性及寻得最优解的可能性；优化获得的阵列天线可具有低副瓣、高增益特性；应用于大型地面通信或预警雷达系统时，可有效提高雷达的工作距离，降低雷达系统的成本和重量，值得被推广使用。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：多频段不重叠矩阵合成

建立坐标系，根据各种频段阵列天线的阵元尺寸构建阵元集合需满足的不重叠间距限制矩阵；

S2：多频段阵元位置筛选

根据步骤S1中的多频段不重叠矩阵，对随机产生的阵元集合进行间距判断，输出所有不符合间距要求的阵元编号组，每个阵元编号组包括两个重叠阵元的编号，命名为#1和#2；

S3：多频段等间距网格扫描操作

对步骤S2中获得的所有阵元编号组中的#1进行筛选，去除所有#1中相同的编号，获得两两互异的#1集合；对该#1集合中的每个编号的阵元分别进行等间距网格扫描，并进行多频段阵元位置筛选判断是否存在重叠阵元；

S4：适应值计算

根据步骤S3中多频段阵元位置筛选判断结果，计算或设置优化适应值；

S5：迭代优化计算

重新生成随机阵元集合并重复步骤S1～S4，利用遗传算法进行迭代和优化。

2.根据权利要求1所述的一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，其特征在于：多频段共口径阵列天线共包括N种频段阵列天线，各种频段阵列天线的阵元数分别为(n₁,n₂,n₃,…,n_N)，各种频段阵列天线的阵元尺寸分别为(D₁,D₂,D₃,…,D_N)，阵元集合P为总数为(n₁+n₂+n₃+…+n_N)的阵列中阵元的位置矩阵，对所有阵元进行编号(1,2,3,…,(n₁+n₂+n₃+…+n_N))，初始阵元集合为随机数。

3.根据权利要求2所述的一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，其特征在于：在所述步骤S1中，多频段不重叠矩阵合成的具体过程如下：

S11：选取原点O，设置x和y轴建立直角坐标系；位置矩阵P包括两列数据，第1列为所有阵元x轴坐标，第2列为所有阵元y轴坐标；

S12：构建间距限制向量如下：

S13：设天线阵元外形为圆形，构建多频段不重叠矩阵M₀如下：

其中，T表示向量的转置。

4.根据权利要求3所述的一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，其特征在于：在所述步骤S2中，多频段阵元位置筛选的具体过程如下：

S21：提取初始位置矩阵P₀的x轴坐标向量V_x及y轴坐标向量V_y：

S22：分别构建所有阵元在x轴和y轴方向上的间距矩阵M_x和M_y：

S23：计算所有阵元位置的间距矩阵M₁：

S24：根据M₀和M₁进行间距筛选，分别选取M₀和M₁的上半三角矩阵M_U0和M_U1，计算两个矩阵的差矩阵M₂＝M_U1-M_U0；筛选出M₂中小于0的元素所在的行序号与列序号，每个元素的行序号和列序号形成1个阵元编号组；输出所有的阵元编号组。

5.根据权利要求4所述的一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，其特征在于：在所述步骤S3中，多频段等间距网格扫描操作的具体过程如下：

S31：去除所有编号组中#1相同的编号，获得两两互异的#1编号集合；

S32：对#1编号集合中的阵元进行等间距网格扫描操作，并进行多频段阵元位置筛选判断是否存在重叠阵元。

6.根据权利要求5所述的一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，其特征在于：在所述步骤S32中，对阵元进行等间距网格扫描操作的具体过程为：以该阵元位置为中心沿着x轴和y轴选择扫描范围，扫描范围为方形区域，并设置扫描点数，扫描点为等间距网格化排布；尝试将该阵元移动至上述扫描点位置处，进行多频段阵元位置筛选判断，若该阵元与周围阵元不存在位置重叠，固定阵元于当前扫描点位置处，若所有扫描点均无法实现该阵元与周围阵元不重叠特性，对下一个#1编号集合中的阵元进行上述操作，直到所有#1编号集合中的阵元完成上述操作。

7.根据权利要求6所述的一种多频段共口径阵列天线稀疏优化方法，其特征在于：在所述步骤S4中，适应值计算前对完成等间距网格扫描操作后的阵元集合进行多频段阵元位置筛选判断，若不存在重叠阵元，计算该阵列的方向图副瓣电平并作为适应值，若存在重叠阵元，设置适应值为固定值。

8.一种多频段共口径阵列天线稀疏优化系统，其特征在于：采用如权利要求1～7任一项的优化方法对多频段共口径阵列天线的阵元位置进行优化，包括：

多频段不重叠矩阵合成模块，用于构建阵元集合需满足的不重叠间距限制矩阵；

多频段阵元位置筛选模块，用于判断随机产生的阵元集合进行间距，并输出所有不符合间距要求的阵元编号组；

多频段等间距网格扫描操作模块，用于对阵元编号组中的阵元进行等间距网格扫描，并进行多频段阵元位置筛选判断是否存在重叠阵元；

适应值计算模块，用于计算或设置优化适应值；

算法迭代计算模块，用于重新生成随机阵元集合并根据遗传算法进行迭代和优化；

控制处理模块，用于向各模块发出指令，完成相关动作；

所述多频段不重叠矩阵合成模块、多频段阵元位置筛选模块、多频段等间距网格扫描操作模块、适应值计算模块、算法迭代计算模块均与所述控制处理模块电连接。

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