[发明专利]一种离散化区域扫描子阵级稀疏优化方法及系统

说明书

本发明公开了一种离散化区域扫描子阵级稀疏优化方法及系统，属于阵列天线设计技术领域，包括以下步骤：S1：初始种群离散化；S2：区域扫描处理；S3：优化处理。本发明应用于大型圆口径天线子阵级稀疏优化时，在子阵间距符合间距要求的情况下，大幅度减少优化时间并降低了副瓣电平，为快速求解在特定阵元间距限制条件下阵元的有效位置排布提供了新途径，提高了优化过程中解集的多样性，提高了寻得最优解的概率，有效避免了优化算法的局部收敛；并且设计出的阵列天线应用于大型雷达系统中时，雷达具有作用距离远、分辨率高、低成本、轻量化和工程可实现性强等优点，值得被推广使用。

技术领域

本发明涉及阵列天线设计领域，具体涉及一种离散化区域扫描子阵级稀疏优化方法及系统。

背景技术

随着雷达探测与侦察技术的发展，对雷达工作距离的需求逐渐提高。天线负责雷达信号的发射和接收，对其增益的需求促使天线阵列的口径面越来越大。天线阵列设计中，大型雷达采用等间距阵元排布时需大量的天线阵元以及T/R组件，生产成本高。为了降低天线阵元数量和通道数，稀疏阵列设计得到快速发展。遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法通过迭代和进化可找到最优解，为避免陷入局部较优解，不断有基于上述三种算法的改进算法提出。

基于上述算法，大型阵列稀疏优化设计使阵元数大幅度减少，同时可满足阵列方向图性能的需求。副瓣电平为方向图重要性能之一，影响雷达系统的隐身性和抗干扰性能。基于遗传算法将天线方向图副瓣电平设置为目标函数，对阵元位置进行优化。初始化时算法产生随机数表征初始种群阵元的位置，接着根据每次迭代的适应度值对种群单元进行更新和替换，并进入下一次迭代，最后重复上述过程获得最优解。对于大型阵列优化过程，阵列口径面常为圆形且直径和阵元数为定值，天线阵列常采用子阵形式，使用优化算法时种群初始化和迭代进化过程中产生的位置点存在两点间距过小的情况；考虑到子阵自身尺寸，若在当前位置点处放置子阵，存在相邻子阵重叠的现象，因此子阵级稀疏优化时需充分考虑生成子阵位置任意两点之间的间距限制。

现有的位置点生成方案，所有阵元可随机排布于目标区域内任意位置，判断任意两点之间的最小间距，当任意两点之间的间距满足距离限制条件时该组位置点为有效点组；但当限制距离较大或阵元数较多时，产生的位置点组中两两点之间的最小距离难以满足距离限制条件，导致绝大多数生成的点组为无效点组，进而导致优化效率很低。另外，存在分时生成点组方案，逐个生成位置点后将当前排布区域除去，便可确保所生成的点不会重叠，但该方法判断次数多，优化效率低；同时生成点组的方案效率高，但当阵元数多时产生有效点组的概率很低，对于超大规模阵列不具备工程实现的可能。上述问题亟待解决，为此，基于随机点同时生成方案，对该方案进行改进，按照特定规则对重叠的随机点进行区域扫描处理。因此，提出一种离散化区域扫描子阵级稀疏优化方法及系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何在间距限制条件下提高大型圆口径阵列天线稀疏优化效率，提供了一种离散化区域扫描子阵级稀疏优化方法，本发明基于迭代进化算法，包括遗传算法、粒子群算法等。待优化阵列天线口径为圆形，半径为R，阵列排布采用子阵形式，子阵间互不重叠的最小间距为D₀，子阵数为N₀。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：

S1：初始种群离散化

随机生成离散的位置点组，位置点组包含所有子阵的初始位置信息；

S2：区域扫描处理

计算位置点组中任意两点的间距并筛选不符合间距要求的点，对不符合间距要求的点采用区域扫描处理，直到任意两点的间距均满足间距要求；

S3：优化处理

构建以副瓣电平为优化目标的适应度函数，并通过优化方法寻找最优副瓣电平时的子阵排布。

更进一步地，在所述步骤S1中，初始种群离散化的具体过程如下：