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      一種數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法

      文檔序號(hào):8472065閱讀:1306來(lái)源:國(guó)知局
      一種數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明涉及一種數(shù)字陣列雷達(dá)系統(tǒng)中數(shù)字波束形成技術(shù),特別是一種數(shù)字陣列雷 達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 數(shù)字陣列雷達(dá)(DAR)是一種接收和發(fā)射波束都采用數(shù)字波束形成技術(shù)的全數(shù)字 陣列掃描雷達(dá),與傳統(tǒng)的相控陣?yán)走_(dá)相比,數(shù)字陣列雷達(dá)具有很多優(yōu)點(diǎn):(1)易于實(shí)現(xiàn)超低 收發(fā)副瓣;(2)信號(hào)處理方式靈活;(3)可以利用直接頻率合成(DDS)技術(shù);(4)不需要射頻 或微波移相器;(5)雷達(dá)的整機(jī)功耗低、可靠性高。
      [0003] 常規(guī)賦形波束設(shè)計(jì)通常使用一些分析技術(shù),如泰勒級(jí)數(shù)和切比雪夫法,但會(huì)在賦 形區(qū)域產(chǎn)生很大的波紋,所以為了得到更好的賦形效果,隨機(jī)類優(yōu)化算法在賦形波束設(shè) 計(jì)中得到了廣泛應(yīng)用。例如遺傳算法(GA),模擬退火法,粒子群算法(PSO)和微分進(jìn)化 算法(DE)等,單一的隨機(jī)優(yōu)化算法可以求取全局最優(yōu)解,但是賦形效果一般??梢允褂?組合優(yōu)化算法來(lái)彌補(bǔ)單優(yōu)化算法某些方面的不足。將GA和直接搜索算法進(jìn)行結(jié)合,先 使用GA進(jìn)行初步優(yōu)化,再使用直接搜索算法進(jìn)行二次優(yōu)化,這樣既保持了 GA全局尋優(yōu) 的特點(diǎn),又避免了在接近最優(yōu)解時(shí)出現(xiàn)的小幅度隨機(jī)波動(dòng)。如果將步長(zhǎng)加速法作為一個(gè) 局部搜索算子,融入到基于實(shí)數(shù)編碼的GA中,步長(zhǎng)加速法在局部搜索中搜索較快的優(yōu)點(diǎn) 加入到了組合算法中,可以改良GA算法計(jì)算速度慢的缺陷。Electron. Lett (Electron. Lett. ,1999, 35,(8),ρρ· 625 - 627)刊載的《互親下的共形陣列合成》(Conformal array synthesis including mutual Coupling) 一文中,在16陣元均勾線陣上使用正交投影法實(shí) 現(xiàn)了余割平方波束綜合,賦形效果較好,但是當(dāng)陣元數(shù)減少時(shí),該方法設(shè)計(jì)出的賦形波束方 向圖的副瓣電平較高。
      [0004] 以上這些優(yōu)化算法,優(yōu)化復(fù)雜度和賦形區(qū)域的波紋難以同時(shí)達(dá)到最好,而本發(fā)明 采用基于凸優(yōu)化算法的方法進(jìn)行余割平方賦形波束設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)出的賦形波束方向圖具有副 瓣電平低、賦形區(qū)最大波紋小等優(yōu)良性能,而且在小陣元數(shù)時(shí)仍然能保持良好的波束賦形 效果。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0005] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題,本發(fā)明提供一種數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè) 計(jì)方法,該算法使得當(dāng)陣元數(shù)較小時(shí),優(yōu)化得出的方向圖副瓣電平、賦形區(qū)最大波紋電平等 仍然能維持良好的性能,且算法復(fù)雜度相對(duì)較低。
      [0006] -種數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法,包括:
      [0007] 步驟1,將M個(gè)陣元垂直均勻排布為M陣元線陣;
      [0008] 步驟2,使用陣元線陣的陣列加權(quán)矢量的自相關(guān)系數(shù)作為優(yōu)化變量,建立凸優(yōu)化模 型并求解,獲得陣列方向圖函數(shù)幅度平方的全局最優(yōu)解和賦形區(qū)域最大波紋電平:
      [0009] 基于空間仰角采樣得到一組離散的仰角值對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行半無(wú)界條件估計(jì),
      [0010] 基于內(nèi)點(diǎn)法求解凸優(yōu)化模型,得到陣列方向圖函數(shù)幅度平方的全局最優(yōu)解,
      [0011] 獲得陣列方向圖賦形區(qū)域的最大波紋電平;
      [0012] 步驟3,若賦形區(qū)域最大波紋電平大于最大波紋電平的要求值,改變陣元線陣中的 陣元數(shù)M = M+1,重新進(jìn)行步驟2的凸優(yōu)化模型的建立和凸優(yōu)化模型的求解;若賦形區(qū)域最 大波紋電平滿足設(shè)計(jì)要求,轉(zhuǎn)步驟4 ;
      [0013] 步驟4,對(duì)陣列方向圖函數(shù)幅度平方進(jìn)行譜分解得到陣列加權(quán)矢量的最優(yōu)解,將其 輸出作為數(shù)字陣列雷達(dá)的最優(yōu)波束賦形向量。
      [0014] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比,具有以下優(yōu)點(diǎn):本發(fā)明通過(guò)使用陣列加權(quán)矢量的自相關(guān) 系數(shù)作為賦形波束優(yōu)化設(shè)計(jì)的優(yōu)化變量,將非凸優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為凸優(yōu)化問(wèn)題,得到最優(yōu)自 相關(guān)系數(shù)后通過(guò)譜分解得到最優(yōu)陣列加權(quán)矢量,與GA算法、步長(zhǎng)加速法等經(jīng)典算法相比, 本發(fā)明的副瓣電平和最大波紋電平較小,抗干擾性能強(qiáng),且天線陣元數(shù)較小時(shí)仍能保持良 好的性能,算法復(fù)雜度較低,易于實(shí)現(xiàn)。
      [0015] 下面結(jié)合說(shuō)明書附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步描述。
      【附圖說(shuō)明】
      [0016] 圖1為本發(fā)明方法流程圖。
      [0017] 圖2為M陣元線陣垂直均勻排布的示意圖。
      [0018] 圖3為陣元數(shù)M = 12時(shí),本發(fā)明設(shè)計(jì)出的余割平方賦形波束方向圖。
      [0019] 圖4為陣元數(shù)M = 16時(shí),本發(fā)明設(shè)計(jì)出的余割平方賦形波束方向圖。
      【具體實(shí)施方式】
      [0020] 結(jié)合圖1,一種數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法,包括以下步驟:
      [0021] 步驟1,將M個(gè)陣元垂直均勻排布為M陣元線陣;
      [0022] 步驟2,使用陣元線陣的陣列加權(quán)矢量的自相關(guān)系數(shù)作為優(yōu)化變量,建立凸優(yōu)化模 型并求解,獲得陣列方向圖函數(shù)幅度平方的全局最優(yōu)解和賦形區(qū)域最大波紋電平:
      [0023] 基于空間仰角采樣得到一組離散的仰角值對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行半無(wú)界條件估計(jì),
      [0024] 基于內(nèi)點(diǎn)法求解凸優(yōu)化模型,得到陣列方向圖函數(shù)幅度平方的全局最優(yōu)解,
      [0025] 獲得陣列方向圖賦形區(qū)域的最大波紋電平;
      [0026] 步驟3,若賦形區(qū)域最大波紋電平大于最大波紋電平的要求值,改變陣元線陣中的 陣元數(shù)M = M+1,重新進(jìn)行步驟2的凸優(yōu)化模型的建立和凸優(yōu)化模型的求解;若賦形區(qū)域最 大波紋電平滿足設(shè)計(jì)要求,轉(zhuǎn)步驟4 ;
      [0027] 步驟4,對(duì)陣列方向圖函數(shù)幅度平方進(jìn)行譜分解得到陣列加權(quán)矢量的最優(yōu)解,將其 輸出作為數(shù)字陣列雷達(dá)的最優(yōu)波束賦形向量。
      [0028] 結(jié)合圖1和2,步驟1中形成的M陣元線陣每個(gè)陣元均為各向同性天線,陣元間 距為d;載波波長(zhǎng)為λ ;陣列發(fā)射的窄帶信號(hào)為只〇;仰角為Θ ;最大波紋電平的要求值 為%;發(fā)射信號(hào)的導(dǎo)向矢量
      【主權(quán)項(xiàng)】
      1. 一種數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法,其特征在于,包括: 步驟1,將M個(gè)陣元垂直均勻排布為M陣元線陣; 步驟2,使用陣元線陣的陣列加權(quán)矢量的自相關(guān)系數(shù)作為優(yōu)化變量,建立凸優(yōu)化模型并 求解,獲得陣列方向圖函數(shù)幅度平方的全局最優(yōu)解和賦形區(qū)域最大波紋電平: 基于空間仰角采樣得到一組離散的仰角值對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行半無(wú)界條件估計(jì), 基于內(nèi)點(diǎn)法求解凸優(yōu)化模型,得到陣列方向圖函數(shù)幅度平方的全局最優(yōu)解, 獲得陣列方向圖賦形區(qū)域的最大波紋電平; 步驟3,若賦形區(qū)域最大波紋電平大于最大波紋電平的要求值,改變陣元線陣中的陣元 數(shù)M=M+1,重新進(jìn)行步驟2的凸優(yōu)化模型的建立和凸優(yōu)化模型的求解;若賦形區(qū)域最大波 紋電平滿足設(shè)計(jì)要求,轉(zhuǎn)步驟4 ; 步驟4,對(duì)陣列方向圖函數(shù)幅度平方進(jìn)行譜分解得到陣列加權(quán)矢量的最優(yōu)解,將其輸出 作為數(shù)字陣列雷達(dá)的最優(yōu)波束賦形向量。
      2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法,其特征在于, 步驟2中所述凸優(yōu)化模型為: minimizea^ subjecttol/a2《R(0)/|D(目)Ia2, 0G[0pi,0的] R(目)《52, 0G[-90。,0JU[0班,9〇。]; R(日)> 0forall0G[-90。,90。] 其中,a為賦形區(qū)域的最大波紋電平,D(0)為目標(biāo)函數(shù),[0pi,0p2]為波束賦形區(qū) 域,[-90。,0JU[0日2,9〇。]為低旁瓣區(qū),0pi為賦形區(qū)的下邊界,0P2為賦形區(qū)的 上邊界,0^為左低旁瓣區(qū)的上邊界,0S2為右低旁瓣區(qū)的下邊界;5為旁瓣衰減電平,
      為r(k)的傅里葉變換形式,r(k)為陣列加權(quán)矢量W的自相 關(guān)系數(shù):
      W= ....wjT,記矢量r= (r(0),r(l),…,r(M-l))GRM, 0為仰角,7 = >/立表示虛數(shù)單位,人為陣元載波波長(zhǎng),(1為陣元間距,陣列方向圖函 數(shù)
      a(0)為陣列發(fā)射的窄帶信號(hào);^/;)的導(dǎo)向矢量
      3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法,其特征在于,步 驟2中基于空間仰角采樣方法將仰角-90°《0《90°進(jìn)行采樣,得到一組離散的仰角 值-90°《日0 《0 90。,其中N= 15M,M為陣元數(shù)。
      4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法,其特征在于,賦形 區(qū)域最大波紋電平為
      【專利摘要】本發(fā)明提供一種數(shù)字陣列雷達(dá)的數(shù)字賦形波束設(shè)計(jì)方法,包括:將M個(gè)陣元垂直均勻排布為M陣元線陣;使用陣元線陣的陣列加權(quán)矢量的自相關(guān)系數(shù)作為優(yōu)化變量,建立凸優(yōu)化模型并求解,獲得陣列方向圖函數(shù)幅度平方的全局最優(yōu)解和賦形區(qū)域最大波紋電平;將賦形區(qū)域最大波紋電平與最大波紋電平的要求值進(jìn)行比較,判斷優(yōu)化結(jié)果是否滿足設(shè)計(jì)要求;若優(yōu)化結(jié)果滿足設(shè)計(jì)要求,對(duì)陣列方向圖函數(shù)幅度平方進(jìn)行譜分解,得到陣列加權(quán)矢量的最優(yōu)解,輸出作為最優(yōu)波束賦形向量。本發(fā)明提供的賦形波束設(shè)計(jì)方法使得當(dāng)陣元數(shù)較小時(shí),優(yōu)化得出的方向圖副瓣電平、賦形區(qū)最大波紋電平等仍然能維持良好的性能,且算法復(fù)雜度相對(duì)較低。
      【IPC分類】G01S7-02
      【公開(kāi)號(hào)】CN104793187
      【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510192119
      【發(fā)明人】秦夷, 朱唯唯, 張家慶, 王芮, 謝仁宏, 芮義斌, 郭山紅, 李鵬
      【申請(qǐng)人】南京理工大學(xué)
      【公開(kāi)日】2015年7月22日
      【申請(qǐng)日】2015年4月21日
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