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多约束稀布矩形平面阵列天线的方向图综合

本站小编 Free考研考试/2022-01-03

戴定成1,,,
姚敏立1,
贾维敏2,
金伟2,
张峰干1
1.火箭军工程大学作战保障学院 ??西安 ??710025
2.火箭军工程大学核工程学院 ??西安 ??710025
基金项目:国家自然科学基金(61179004, 61179005)

详细信息
作者简介:戴定成:男,1991年生,博士生,研究方向为阵列天线的优化设计、阵列信号处理
姚敏立:男,1966年生,教授,博士生导师,主要研究方向为宽带移动卫星通信、阵列信号处理
贾维敏:女,1971年生,教授,博士生导师,主要研究方向为阵列信号处理、宽带移动卫星通信等
金伟:男,1984年生,博士,讲师,主要研究方向为阵列信号处理、雷达数据处理
张峰干:男,1985年生,博士,讲师,主要研究方向为阵列信号处理、阵列天线优化
通讯作者:戴定成 ddc264@163.com
中图分类号:TN821

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出版历程

收稿日期:2018-03-21
修回日期:2018-09-14
网络出版日期:2018-10-08
刊出日期:2019-01-01

Synthesis of Multi-constrained Sparse Rectangular Arrays

Dingcheng DAI1,,,
Minli YAO1,
Weimin JIA2,
Wei JIN2,
Fenggan ZHANG1
1. School of Military Operation Support, Rocket Force University of Engineering, Xi’an 710025, China
2. School of Nuclear Engineering, Rocket Force University of Engineering, Xi’an 710025, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61179004, 61179005)


摘要
摘要:针对多约束稀布矩形阵列天线的优化设计问题,该文提出一种新的矩阵映射(NMM)方法。首先,综合考虑阵元的可分布范围与可分布数量,重新定义阵元坐标矩阵的维数以提高阵元分布的自由度。其次,当坐标矩阵定义的阵元数量大于实际阵元数量时,建立选择矩阵以确定各阵元的取舍。再次,针对现有矩阵映射方法无法完全避免不可行解的问题,构建了一种NMM方法,通过两种不同的矩阵映射函数将多约束优化问题转换为无约束优化问题。最后进行仿真对比实验,实验结果证明了算法的有效性。
关键词:阵列天线/
稀布平面阵列/
约束优化/
旁瓣电平
Abstract:A Novel Matrix Mapping (NMM) method is proposed for the synthesis of sparse rectangular arrays with multiple constraints. Firstly, the sizes of element coordinate matrices are resized to improve the Degree Of Freedom (DOF) of elements by taking account of both placeable number and distributable range of elements. Then, a selection matrix is established to determine which elements should be turned off when the coordinate matrices should be thinned. By establishing two different mapping functions, a NMM method is presented to overcome the drawbacks of existing methods in terms of flexibility and effectiveness. Finally, comparison experiments are conducted to verify the effectiveness of the proposed method. The numerical validation points out that the proposed method outperforms the existing methods in the design of sparse rectangular arrays.
Key words:Antenna arrays/
Sparse planar arrays/
Constrained optimization/
Sidelobe level



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