基于多任务学习方向图可重构稀疏阵列天线设计

方向图可重构天线能够根据实际需要实时改变阵列天线的方向图,稀疏天线阵在满足方向图要求的前提下可以有效降低天线设计的复杂度。提出了一种基于多任务学习的方向图可重构稀疏阵列天线设计方法。将稀疏阵列优化设计及其方向图综合问题转换成为稀疏矩阵的线性回归问题,利用多任务学习能同时对多个相关任务优化学习的特性,建立了多个方向图联合赋形的多任务学习模型。通过迭代收缩阈值的方法,对多任务学习问题进行优化求解,使得阵列天线能够使用更少的阵元实现多个方向图的重构。仿真结果表明,该方法可以生成相同阵列结构的稀布天线阵,并通过动态改变其权值向量,实现多个方向图的精确赋形。

基于序列二阶锥的平面稀疏阵方向图重构

针对稀疏阵列天线多方向图可重构问题提出了一种基于序列二阶锥的算法。通过引入共轭对称激励,将方向图的上下界约束转化成凸问题;通过辅助变量的迭代加权,将稀疏阵列的阵元位置优化和多方向图的赋形转化为序列二阶锥问题。文中将算法从线阵推广至面阵,在任意主瓣宽度、响应波纹、零陷及副瓣电平的约束下,通过改变阵元的激励,皆可优化阵元位置排布。仿真结果验证了算法的有效性,可以达到降低天线系统成本的目的。