[发明专利]天线罩系统结构一体化优化算法

摘要

本发明提供了一种天线罩系统结构一体化优化算法，属于天线罩设计技术领域，包括：通过远场计算，获取天线罩与天线参数，建立带罩天线系统的空间模型，计算相控阵天线单元激励电流；借助算子分离的思想，对天线罩结构参数和天线辐射参数采用不同的优化策略；利用变厚度天线罩优化方法对天线罩结构参数进行优化，并采用粒子群算法对天线辐射参数进行优化，实现天线罩系统结构的一体化优化。实验结果表明，与传统的变厚度天线罩优化算法相比，该算法的瞄准误差更低，透波率更高，有助于降低天线罩的总体设计难度。

主权项

1.一种天线罩系统结构一体化优化算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过远场计算，获取天线罩与天线参数，得到天线罩阵列单元，计算天线罩阵列单元的激励电流；用一组无限长电流源代表罩内的阵列天线，每个阵元天线罩阵列单元的电流为：其中，m为阵元序号，A与φ分别代表电流的幅度与相位，M为阵列单元数，e为自然常数，j为虚数单位；步骤2、辐射场计算步骤2.1、罩内辐射场天线阵的辐射电场仅有z向分量，天线罩内表面第p个剖分单元处的入射电场为：其中，d是罩内总的剖分单元数，ω是电磁波角频率，μ₀是自由空间导磁率，为第二类零阶汉克尔函数，k是自由空间波数，ρ_pn为源点n与场点p的距离；罩内表面入射磁场的x分量为：其中，y_n和y_p分别是源点n与场点p的y坐标，为第一类零阶汉克尔函数，j为虚数单位；罩内表面入射磁场的y分量为：其中，xn和xp分别是源点n与场点d的x坐标；将电流激励源、罩内表面入射电场、入射磁场的x分量和y分量分别用矩阵表示，即针对全部d个罩内离散点，罩内表面入射电场、入射磁场表示为矩阵形式：E＝W1I   (9)Hx＝W2I    (10)Hy＝W3I     (11)其中，在进行天线罩内辐射场计算时，预先计算矩阵W1、W2和W3并存储；步骤2.2、罩外辐射场天线罩外表面上的切向电场Et与切向磁场Ht分别为：Et＝[(b·Ei)b]T⊥+[(t·Ei)t]T//   (15)Ht＝[(b·Hi)b]T//+[(t·Hi)t]T⊥   (16)其中，Ei为天线罩内表面上的入射电场，Hi为天线罩内表面上的入射磁场，T//为平行极化传输系数，T⊥为垂直极化传输系数，b为入射面的垂直极化方向单位矢量，t为平行极化方向单位矢量；基于局部平板近似原理，根据入射角、罩厚、罩介电常数ε，借助传输线矩阵法求得T//与T⊥；罩外表面上的等效电磁流可表示为：J＝a×Ht    (17)M'＝Et×a   (18)其中，J为等效电流，M'为等效磁流，a为该等效面的单位外法向矢量；二维空间中的等效电磁流的辐射场为：其中，ρ为罩外表面点与远场点之间的距离矢量，l为罩的外表面轮廓；当ρ→∞时，利用汉克尔函数对公式(19)进行渐进展开简化，并将其表示为标量形式：其中，π为圆周率，e为自然常数，为远场单位方向矢量，ρ′为罩外表面点的位置矢量，n′为罩外表面点的外法向方向矢量，η为无耗媒质本质阻抗；将公式(20)转换为数值积分，得到罩外第q个表面点处的远场：其中，d为罩外表面剖分单元的编号，为第d单元的远场单位方向矢量，np为第d单元的外法向方向矢量，Mp为第d单元的等效磁流，Jp为第d单元的等效电流，ρp为第d单元的位置矢量，lp为罩外表面第d单元的剖分区间长度；假定罩外共有Q个远场点，将远场辐射场用矩阵形式表示：则罩外辐射远场表示为矩阵形式：Efar＝wW4M‑wW5J     (23)且当天线和天线罩确定后，天线罩外形与位置并不发生变化，系数w与矩阵W4、W5可预先计算并存储；步骤3、天线罩系统结构一体化优化算法步骤3.1、天线罩系统结构一体化优化模型设定天线罩的结构参数用Xr表示，代表天线罩上有限个站位点处的可变厚度芯层的厚度，天线罩其他站位点处的芯层厚度通过对Xr样条插值得到；设定天线辐射参数用Xa表示，代表天线各个天线罩阵列单元上的激励变化，包括相位的补偿与幅值的调整，其维数由天线罩阵列单元数目决定；设定G代表带罩天线阵列的指标参数，包括瞄准误差G1与透波率G2；根据天线罩结构参数Xr和天线辐射参数Xa，计算带罩天线在空间各个方向上的远场辐射强度，画出差方向图，然后找到差方向图的零深方向，该方向与天线期望指向的偏差称为瞄准误差，用G1＝B(Xr，Xa，θ)表示，其中θ表示天线扫描角，也即天线的期望指向角；透波率是指加罩前后，最大辐射方向上的远场强度比值，用G2＝P(Xr，Xa，θ)表示；将所有扫描角下的瞄准误差与透波率作为整体目标进行优化，建立的天线罩系统结构一体化优化模型为：其中，F为对带罩天线系统的总体评价，S为扫描角的总数，s为扫描角的编号，U为带罩天线阵列的指标参数总数，u为指标参数的编号，v(θs)是对应于扫描角θs的权重函数，wu代表指标参数Gu的权重因子，Dr与Da是Xr与Xa的取值空间；在公式(27)代表的一体化优化模型中，调节罩参数Xr与天线参数Xa，以使多个扫描角下的瞄准误差G1与透波率G2达到最优；步骤3.2、一体化优化算法的实现过程利用算子分离思想对优化模型进行求解，采用两步优化策略；首先，保持天线辐射参数Xa不变，利用传统的变厚度天线罩优化方法对天线罩结构参数Xr进行优化；然后，保持天线罩结构参数Xr不变，利用粒子群算法对天线辐射参数Xa进行优化；利用粒子群算法对天线辐射参数进行优化的实现过程如下；每个粒子都代表优化问题的一个潜在最优解，用位置、速度和适应度值三项指标表示该粒子特征；假设搜索空间的维数是L，M'个粒子组成种群Z＝(Z1,Z2,...,Zi,...,ZM)，其中第i个粒子的位置表示为向量Zi＝(zi1,zi2,...,zil,...,ziL)，速度表示为Vi＝(vi1,vi2,...,vil,...,viL)，l＝1,2,...,L；根据适应度函数即可计算出粒子Zi对应的适应度值，其个体极值为Pbesti＝(Pi1,Pi2,...,Pil,...,PiL)，种群的群体极值为Gbest＝(G1,G2,...,Gl,...,GL)；粒子通过跟踪个体极值Pbest和群体极值Gbest更新自身的速度和位置，即：其中，c为惯性权重，iter为迭代次数；c1和c2是非负的常数，称为加速度因子；r1和r2是分布于[0,1]区间的随机数；利用粒子群算法实现天线辐射参数优化的实现过程包括三个方面：粒子位置和适应度、粒子初始化及粒子更新；(1)粒子位置和适应度当天线罩阵列单元个数为M'时，搜索空间为L＝2M'，前M'维是天线罩阵列单元电流的相位，后M'维是天线罩阵列单元电流的幅度；定义粒子为一个2M'维的向量，向量元素的取值范围是Da；为同时优化瞄准误差与透波率，将适应度函数定义为：其中，w1与w2是瞄准误差B(Xr，Xa，θs)与透波率P(Xr，Xa，θs)的权重系数，决定了两个优化目标的优先程度；v(θs)是对应于扫描角θs的权重函数；Bmax是优化之前，各扫描角的最大瞄准误差，Pmax与Pmin是优化之前的最大与最小透波率；(2)粒子初始化第i个粒子的初始位置为初始群体为计算每个粒子的适应度，设置第i个粒子的最优位置为初始群体极值设置为同时设置每个粒子的初始速度，其每个变量的速度范围是对应位置范围的一半；(3)粒子更新在迭代过程中，根据公式(28)更新每个粒子的速度，更新后需要检查粒子速度是否在速度范围内，如果否，则用边界值替代.然后根据公式(29)更新每个粒子的位置；计算更新后粒子的适应度，如果粒子适应度小于它的个体极值，即则更新个体极值位置否则保持不变；同时根据更新后的个体极值，更新群体极值位置G_best；通过不断的迭代，则可搜索到具有最小适应度值的天线辐射参数Xa，并对天线罩阵列单元电流的相位和幅度进行调整，实现带罩天线系统的一体化优化设计。