稀疏阵列天线综合的遗传算法优化

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1、万方数据第22卷第6期2006年12月微波学报JOURNALOFMICROWAVESV01．22No．6Dec．2006文章编号：l005缶122(2006)06枷48讲稀疏阵列天线综合的遗传算法优化8张浩斌1杜建春2聂在平3(1，电子对抗国防重点实验室，成都610036；2．电子科技集团公司29所，成都610036；3．电子科技大学电子工程学院，成都610054)摘要：通过遗传算法优化选择常规满阵中一定比例的工作单元，使阵列在欠饱和状态下达到窄波束低副瓣的要求。以单元的工作状态和激励幅度为优化参量，波束宽度和

2、副瓣电平为适值函数，通过适值缩放和多种群进化竞争使遗传进化稳定地收敛到全局最优。详细分析了稀疏阵的单元布局、稀疏率及单元激励对优化阵列特性的影响。关键词：稀疏阵，遗传算法，阵列综合，副瓣电平ThinnedArraySynthesisUsingGeneticAlgorithmZHANGHao-binl，DUJian-chun2，NIEZai．pin93(1．肫￡如砌fE形如60mfD哆，Ck昭也610036，傩i眦；2．z‰29琥风疵“￡eo，∞北，Ckngd¨610036，吼；船；3．‰讹聃蚵旷眈甜ron如sc

3、诂，黜n以死如加锄矿饥i眦，仇，唱du610054，吼i瑚)Abst船ct：Genetic触godthm(GA)isusedto叩timizetheselectedelementsfromafuUamy，soastoaehievenar．rowmainlobeandminimizedsidelobespanem．Settingtheworkingsateandexcitationofelementsasvariables，mainlobewidthandsidelobelevelasfitnessfunctio

4、nofGA，fitnessrankingandmulti—populationscompetitiontechniqueswereappliedtoassurethattheGAconvergetotheoptimumresult．Theeffectsoflayouts，sparserateandtheexcitationtothepattemofthinnedarrayaI℃analyzedindetail．Keywords：弧innedarray，Geneticalgo甜lm，Arraysynthesis，

5、Sidelobe1evel引言相控阵天线能够灵活、无惯性地使波束扫描至预期的方向上，在空间功率合成大功率，在指定的区域中进行搜索、识别和跟踪多个目标，对目标的捕获率大、稳定可靠，因此在雷达、电子战、通信系统中的应用越来越广泛。但相控阵的缺点是制造成本很高，为了降低制造成本，同时为解决处理多通道的数据量问题，从天线阵列中选择以较少工作单元形成接收或发射的稀疏子阵¨’2]，而不像常规满阵那样让所有单元都同时工作，是解决问题的一项有效措施。假设一个线阵口径尺寸为50A，网格间距为o．5A，即满阵由101个单元组成；若

6、选择50个工作单元组成稀疏阵列时，那么可供选择的布阵方式就s收稿日期：2005讲．11；定稿日期：2005旬7—25有250种，因此搜索合理布局方式是令人头疼的，特别是大型阵列。空间锥削法旧。使邻近单元间距反比于一个理想连续窗函数，但对于间距一定的离散单元阵列，中心单元的间距和连续函数期望的间距相比太大，且容易在内部产生周期性大于o．5A的单元间距，使观察区域内出现栅瓣。随机法【41单元位置的选择取决于和期望激励函数成正比的一个概率密度分布。这种方法一方面不能直接应用于固定间距分布的阵列网格，同时其搜索过程是随

7、机的，而不是逐步趋近于期望结果。遗传算法(GA)作为一种全局优化方法，近年来在阵列天线的优化方面十分活跃，文献[5]将稀疏阵的单元工作状态和副瓣电平作为适应函数进行优化，没有考虑稀疏阵波束宽度对旁瓣电平的影响；文献[6]对工作单元的位置采用二进制编码进行优万方数据第22卷第6期张浩斌等：稀疏阵列天线综合的遗传算法优化49化，当位置的个数不是2的整数次幂时，这样的步长不能使工作单元处在规定的位置上，必须作近似，因此难以得到最佳的优化结果。本文在给定的工作单元条件下，采用遗传算法对稀疏阵列主瓣宽度和副瓣电平进行了优

8、化，同时考虑了工作单元分布、幅度的影响，得到了令人满意的结果。1稀疏阵列如图1所示，M个单元组成的线阵，单元间距为d，阵元的激励幅度为{oi}，相位为{咖。}，单元是否激励用{ci}表示，假设只选择其中m