GA-DE混合优化算法在双频非周期阵列波束综合中的应用

针对双频非周期阵列波束综合问题,提出了一种将遗传算法与差分进化算法结合的优化算法(GA-DE混合优化算法)。该优化算法在每轮迭代时先利用差分进化算法生成与遗传算法相同规模的种群,将该种群与原种群混合后保留适应度较好的个体,然后再由遗传算法进行迭代优化;同时对遗传算法的选择、交叉、变异算子做出改进,提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。通过与其他算法对比验证,混合优化算法可以优化得到更优的副瓣电平和增益,仿真结果表明该算法具有良好的性能。利用混合优化算法在保证阵列增益的条件下,以降低峰值副瓣电平为目标优化Ku/Ka双频混排标准化子阵和Ku/Ka双频混排整阵。优化后Ku和Ka整阵在扫描范围内最大峰值副瓣电平分别为-13.10 dB和-13.13 dB,最小增益分别为44.81 dB和44.58 dB,达到了指标要求,优化结果说明混合优化算法可以有效抑制非周期阵列栅瓣的出现和降低阵列的峰值副瓣电平。

基于改进鸽群算法的稀疏阵列优化问题研究

针对平面稀疏阵列阵形优化算法搜索策略单一问题,提出了一种改进鸽群优化算法,对阵元间距为半波长、最大阵元数目为400的矩形平面稀疏阵列阵型进行优化。仿真结果表明,与粒子群算法、传统鸽群算法相比,改进鸽群优化算法针对平面稀疏阵列阵形优化问题有更好的效果。

基于改进遗传算法的天波超视距雷达二维阵列稀疏优化设计

针对均匀矩形平面阵在2维阵天波超视距雷达(OTHR)工程应用时阵元数目庞大问题,该文提出利用改进遗传算法进行稀疏优化设计的解决办法。从波束赋形角度出发建立了稀疏矩形平面阵的布阵优化模型;以俯仰波束能分辨OTHR多模传播的波达角(DOA)为原则确定了遗传算法的初始种群;为避免遗传进化中出现早熟和随机漫游现象修正了适应度函数;为实现稀疏率精确控制改进了交叉和变异算子。仿真结果表明,该文算法不仅实现了稀疏率的精确控制,同时提高了优化性能。该文最后对2维稀疏阵列在OTHR工程应用时的可行性进行了分析,指出其应用条件和存在的技术难点,并给出了相应的解决方案。

基于循环差集与模拟退火法的阵列综合

介绍了循环差集的基本原理,提出将循环差集与模拟退火法相结合的阵列综合方法。利用循环差集综合稀疏程度较高的非均匀线性阵列以及可双频工作的孔径共享线性阵列,得到的阵列方向图的旁瓣电平较低,且服从均匀分布。利用模拟退火法对由循环差集综合得到的稀疏阵列的电流幅度分布进行优化,可以使阵列方向图的旁瓣电平进一步降低,同时优化后的馈电电流幅值比较低。仿真结果表明,该方法是一种有效的阵列综合方法。

TDS-OFDM雷达通信共享信号波形设计

在使用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号的雷达通信一体化系统中,循环前缀(Cyclic Prefix,CP)和导频的存在,使得共享信号在自相关运算中出现较高的副瓣电平,严重影响雷达检测性能。针对这个问题,提出一种新的基于时域同步OFDM(Time Domain Synchronization OFDM,TDS-OFDM)的共享信号形式,该信号利用训练序列填充保护间隔,同时完成同步与信道估计,从而避免了CP副瓣和导频副瓣的出现。首先分析TDS-OFDM共享信号的模糊函数,然后通过训练序列的优化设计,有效降低TDS-OFDM信号的距离峰值副瓣,同时保持训练序列自身良好的自相关性能。理论分析与仿真表明,相对于CP-OFDM,TDS-OFDM共享信号更加适用于雷达通信一体化系统。

平板端射阵列栅瓣抑制研究

平板端射天线通过优化产生了特殊的组阵规律即天线间距为1.5倍波长的阵列形式,该阵列形式存在栅瓣问题。本文通过提出一种解决栅瓣的途径——正交信号激励的阵列形式,建立了阵列模型,针对阵列模型开展了大量仿真计算,仿真结果证明该阵列形式可以有效抑制栅瓣,实现较低的峰值副瓣电平。

宽带稀布线阵的多约束优化设计

针对有阵列孔径、单元数、最小和最大单元约束的宽带稀布直线阵的综合问题,提出一种基于目标向量映射的差分进化算法。通过引入目标向量与需要布阵单元间距之间的映射关系,使单元间距的多约束转化为非约束优化问题,从根本上消除了优化过程中的不可行解,减小了布阵空间,降低了优化算法的计算量。以改善稀布线阵峰值旁瓣电平为目的进行仿真,仿真实验结果表明,稀布阵可以在给定的工作频段内有效的抑制阵列方向图的副瓣,能比现有方法处理更多的约束条件且算法具有好的收敛性和稳健性。

一种稀布矩形平面阵的多约束优化方法

针对矩形孔径平面稀布阵的多约束优化问题(包括阵元数、阵列孔径和最小阵元间距约束),提出了一种基于矩阵映射的差分进化算法.该方法把差分进化算法的优化变量与阵元位置坐标按照特定的关系进行矩阵映射,使含有多约束的阵元分布优化问题转换为仅含差分进化算法优化变量上、下限约束的优化问题,从根本上避免了进化过程中的不可行解.通过抑制阵列峰值副瓣电平进行仿真实验,结果显示了该算法的高效性和稳健性,且能获得比现有方法更好的优化结果.

有源相控阵雷达多通道幅相校准研究

为实现有源相控阵天线的超低副瓣性能,对通道校准的剩余误差控制,以及通道间的幅相一致性提出了更高的要求。文中介绍了收/发校准的流程,阐述了基于快速傅里叶变换的天线阵面校准原理,对影响天线性能的误差进行了分析,提出了为提高校准精度采用的校准方法。仿真结果表明,在误差控制范围内,雷达的收发天线性能满足设计要求。

阵列多台阶稀疏技术

本文探讨了用多个幅度台阶（包括0和1）对阵列进行稀疏的多台阶稀疏技术，与统计密度锥削稀疏技术（幅度仅用0和1）相比，该技术能明显改善稀疏阵天线的副瓣电平，文中用概率方法和最佳一致逼近概念进行了详细阐述，并给出了峰值副瓣电平低于给定值的概率．

用遗传算法优化任意稀布率的平面阵列

通过给经典遗传算法(GA)的变异算子赋予新的功能,实现了任意稀布率的平面阵或线阵方向图的优化。研究了遗传算法参数和优化结果之间的关系,仿真结果表明,同时考虑峰值副瓣电平和波束宽度才能获得更满意的稀布结果。归纳得出一个平面稀布阵峰值副瓣电平的估计公式,并和随机稀布阵的公式进行了比较,数值结果表明该公式有一定的工程意义。

基于量子粒子群算法的大型阵稀疏优化方法

本文提出了一种基于量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)的大型阵稀疏优化方法。该方法在约束主瓣宽度的条件下,以阵列的阵元位置和节点的相位中心为优化参量,以方向图的峰值副瓣电平为优化目标,有效结合了QPSO算法,并将其应用于大型阵的稀疏优化。相对于传统稀疏优化方法,本文所提方法不受更新速度和轨迹的约束,并提高了全局搜索能力、加快了收敛速度。仿真结果验证了该方法的有效性。