基于WCA的阵列天线方向图综合算法研究及实现

阵列天线通过给定的目标要求调整激励、相位等参数综合得到需要的波束方向图,这是一个复杂的非线性优化问题.与传统的综合方法相比,一些新的智能优化算法被广泛应用在工程领域,比如遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、入侵杂草优化算法(IWO)、水循环算法(WCA)等,其中水循环算法起步较晚,目前在天线工程领域应用不多,但其优化过程简单、易于理解、参数好调节且具有较强的搜索能力等优点,目前受到国内外学者的广泛关注.本文将水循环算法应用到阵列天线方向图综合问题中,经与遗传算法优化测试结果比较,水循环算法收敛精度高,优化时间短,在测试过程中均能找到目标最优解,证明水循环算法适用于天线方向图综合问题.

基于GaAs工艺的Ku波段高增益低噪声放大器

文章采用0.13μm GaAs PHEMT工艺技术设计了一款MMIC低噪声放大器(LNA),该低噪声放大器工作频段为13~17 GHz,采用了双电源供电的两级放大结构,偏置电路采用电感加并联电容的滤波结构来隔离直流信号与射频信号,在第二级放大器的栅极和漏极之间引入负反馈网络来增加电路的稳定性、拓展放大器的带宽和改善增益平坦度。仿真结果表明:在13~17GHz频带范围内,低噪声放大器的噪声系数小于1.8dB,增益大于23dB,增益平坦度为±1.4dB,输入驻波比小于1.58 dB,输出驻波比小于1.45 dB,芯片面积仅为1.8 mm×1.2 mm。