【摘 要】
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共形阵列天线不仅可以较好地保持载体空气动力学特征,而且易于实现宽角扫描和减少雷达散射截面积,被广泛应用于船舶、导弹、卫星及飞机等领域。但是庞大的阵元数量增加了阵列系统的设计复杂度、成本和重量。对阵列进行稀疏化设计,可以在减少阵元数量的同时优化阵列的辐射性能,具有巨大的应用需求和研究价值。本文将共形阵列作为研究对象,对共形阵列的稀疏优化方法展开研究。研究分为两个方面,最少阵元稀疏阵列优化和最小副瓣稀
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共形阵列天线不仅可以较好地保持载体空气动力学特征,而且易于实现宽角扫描和减少雷达散射截面积,被广泛应用于船舶、导弹、卫星及飞机等领域。但是庞大的阵元数量增加了阵列系统的设计复杂度、成本和重量。对阵列进行稀疏化设计,可以在减少阵元数量的同时优化阵列的辐射性能,具有巨大的应用需求和研究价值。本文将共形阵列作为研究对象,对共形阵列的稀疏优化方法展开研究。研究分为两个方面,最少阵元稀疏阵列优化和最小副瓣稀疏阵列优化。着重讨论了最小阵元间距约束下,共形阵列如何布阵的问题,具体工作如下:1.共形阵列受载体曲率的影响,各阵元的最大能量辐射方向不一致,本文利用旋转变换将各单元方向图统一在同一坐标系下,完成单元指向不同情况下的方向图函数构建,同时分析了共形阵列的遮挡效应。最后通过MATLAB与HFSS联合仿真验证共形阵列特殊性对方向图的影响。2.对共形阵列最少阵元数稀疏优化展开研究。利用压缩感知理论（CS）将阵元间距约束下的最少阵元数稀疏综合问题转化为交替求解的l1范数最小化问题。求解包含两个凸优化进程,第一步对阵元激励优化,第二步对阵元间距优化,两个优化进程相互影响,彼此交叉。最后将该方法应用于单波束和扫描波束共形阵列稀疏综合,仿真结果验证了该算法可以利用较少的阵元数实现与参考方向图的高度拟合,相比于满阵,稀疏后阵元减少了近20%。3.对共形阵列最小副瓣稀疏优化展开研究。（1）针对经典遗传算法容易“早熟”问题,本文提出了分两个阶段进化的改进算法（MGA）。第一阶段利用混沌搜索确定交叉位置,同时将固定的变异率修改为随迭代和适应度值自适应变化的动态值;第二阶段采用多种群协同进化策略引入了移民操作。最后利用改进算法对圆柱共形阵列和半球面共形阵列进行低副瓣稀疏和稀布优化,与满阵相比在减少阵元的同时有效降低了最大副瓣。（2）针对大型共形阵列稀疏优化问题,本文提出了一种基于口径投影综合和概率密度稀疏的混合算法（AP-PDS）。混合算法将共形阵列投影到与主波束方向垂直的平面获得映射平面阵列,然后利用非均匀傅里叶变换对平面阵列综合获得激励权重,最后对共形阵列展开低副瓣稀疏优化,阵元减少了50%的同时,最大副瓣降低了约7.8d B。混合算法快捷、有效,特别适合应用于大型共形阵列的稀疏优化。
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