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      共形球面陣天線的三維方向圖綜合算法*

      2014-03-16 05:29:32藍(lán)雪梅
      電子技術(shù)應(yīng)用 2014年5期
      關(guān)鍵詞:共形遠(yuǎn)場(chǎng)指向

      姜 興,張 凱,藍(lán)雪梅

      (桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林541004)

      近年來(lái),將智能優(yōu)化算法比如遺傳算法、粒子群算法等用于解決陣列方向圖綜合問題,已經(jīng)司空見慣。從最近幾年關(guān)于各種算法的改進(jìn)和討論來(lái)看,主要包括對(duì)算法具體參數(shù)變量的調(diào)整[1-3]、混合各種算法的優(yōu)勢(shì)[4-7]這兩方面的改進(jìn)。

      主要目的都是為了彌補(bǔ)各種算法的不足,發(fā)揮各種算法的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)揚(yáng)長(zhǎng)避短的初衷。然而稍顯不足的是,這些算法目前主要集中在解決陣列的二方向圖波束賦形,例如筆形波束、平頂波束、余割波束等。實(shí)際上,共形陣方向圖綜合是一個(gè)三維優(yōu)化問題,僅僅用二剖面賦形結(jié)果代替實(shí)質(zhì)上的三維優(yōu)化,難免與最終的實(shí)際情況有所差異。尤其是共形球面陣的波束成形問題,用二優(yōu)化算法顯然有些無(wú)能為力,比如空間波束指向就是一個(gè)三維問題。因此,本文研究了一種共形球面陣天線的三維方向圖綜合算法。

      1 三維方向圖綜合算法

      本算法由3個(gè)子算法組成:核心算法、陰影算法、波束成形算法。

      算法具體流程如下:

      (1)預(yù)處理階段。首先完成球面陣的建模,在實(shí)際陣列前提下,通過電磁仿真軟件提取各陣元的遠(yuǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù),或者得到實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。這種情況下的數(shù)據(jù),考慮到了互耦以及載體的影響;

      (2)核心算法階段。調(diào)入第一步得到的每個(gè)陣元的遠(yuǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù),并進(jìn)行處理。進(jìn)入下一步;

      (3)陰影算法階段。根據(jù)期望主波束指向,計(jì)算陰影區(qū)域的具體陣元。進(jìn)入下一步;

      (4)波束成形階段。結(jié)合前兩步,得到實(shí)際工作陣元的遠(yuǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù),進(jìn)行方向圖加權(quán)處理;

      (5)迭代階段。重復(fù)(2)~(4)步驟的過程,達(dá)到目標(biāo)值或者迭代次數(shù)后算法終止。

      1.1 核心算法

      目前主流進(jìn)化算法有遺傳算法(GA),粒子群算法(PSO)等。GA雖具有全局搜索優(yōu)勢(shì),但收斂慢,原因在于GA存在編解碼過程,即便采用實(shí)數(shù)編碼的方式,仍然需要解碼。而PSO不需要編解碼的過程,直接對(duì)變量?jī)?yōu)化,并且PSO原理簡(jiǎn)單,實(shí)現(xiàn)容易,參數(shù)少且收斂快。因此,核心算法采用PSO為主體,可以避免GA初期的編碼過程。然而,PSO容易陷入局部最優(yōu),因此在PSO基礎(chǔ)上,引入GA的交叉變異機(jī)制,一旦算法判定粒子陷入局部最優(yōu),則進(jìn)行交叉變異,使其迅速擺脫束縛;變異之后,再進(jìn)行二次插值,使粒子進(jìn)一步突破,飛向全局最優(yōu)解。

      為了進(jìn)一步提高收斂速度,本算法提出了自適應(yīng)加速因子。標(biāo)準(zhǔn)PSO的速度和位置更新公式如下:

      其中,t是進(jìn)化代數(shù),ω是慣性權(quán)值,c1、c2是加速因子,c1表示粒子的自我認(rèn)知,c2表示粒子的社會(huì)認(rèn)知,xt、vt分別是粒子在當(dāng)前迭代時(shí)的位置和速度,pt、gt分別是粒子的個(gè)體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置。標(biāo)準(zhǔn)算法中,c1、c2為定值,典型值為c1=c2=2。

      在算法前期加速因子取的較大,使得粒子飛得更快,快速找到局部最優(yōu),到了算法中后期為避免陷入局部最優(yōu),加速因子則慢慢變小。同時(shí),一旦算法判定當(dāng)前最優(yōu)值長(zhǎng)時(shí)間沒有更新,則進(jìn)行變異,跳出局部最優(yōu)。從而找到全局最優(yōu)解。因此,把標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的定值加速因子改成如下動(dòng)態(tài)因子,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)加速。

      其中,tmax為最大迭代次數(shù)。并且c1、c2的公式相同,這表示粒子的自我認(rèn)知部分和社會(huì)認(rèn)知部分對(duì)粒子速度的權(quán)重影響相同,同等重要。

      目前報(bào)道的大多數(shù)關(guān)于共形球面陣的文獻(xiàn),均假設(shè)單元為理想點(diǎn)源,并為簡(jiǎn)化,忽略了陣元之間互耦的影響[8-10]。然而這與實(shí)際情況不符,因此優(yōu)化得到的方向圖與理論結(jié)果有很大差異。所以需要采用實(shí)際的陣元來(lái)進(jìn)行優(yōu)化,還要考慮互耦。故在預(yù)處理階段,提取了各陣元的遠(yuǎn)場(chǎng)仿真數(shù)據(jù),采用方向圖疊加原理來(lái)處理共形陣的優(yōu)化問題,自然也考慮了互耦的影響[11]。

      1.2 陰影算法

      以圖1所示的共形圓環(huán)陣為例來(lái)說(shuō)明陰影問題,圓環(huán)上均勻分布10個(gè)陣元,各陣元最大波束指向均為圓環(huán)徑向,假設(shè)期望共形陣主波束指向角度為(θ,φ),要求波束寬度為α;對(duì)于陣元來(lái)說(shuō),由于它們最大波束指向各不相同,在偏離陣元最大波束指向后,各陣元在遠(yuǎn)區(qū)輻射場(chǎng)逐漸減小,因此,在陣列主波束覆蓋范圍α內(nèi),某些陣元實(shí)際上并沒有貢獻(xiàn),反而在主波束以外區(qū)域增大了副瓣。換言之,對(duì)于陣列主波束來(lái)說(shuō),存在一個(gè)陰影區(qū),在這個(gè)區(qū)域內(nèi)的陣元沒有起到有效作用,則讓其停止工作,不參與陣列主波束成形。因此,陰影算法的作用就是確定不工作的陣元。算法關(guān)鍵步驟如下:

      圖1 共形圓環(huán)陣

      1.3 波束成形算法

      將工作陣元的方向圖數(shù)據(jù)分別進(jìn)行加權(quán),再把所有加權(quán)后的陣元方向圖進(jìn)行疊加,即可得到陣列總場(chǎng)方向圖,然后評(píng)價(jià)目標(biāo)函數(shù)。

      目標(biāo)函數(shù)的選擇至關(guān)重要,特別是對(duì)于三維方向圖優(yōu)化而言,約束參數(shù)較多。本算法從兩個(gè)方面來(lái)構(gòu)造目標(biāo)函數(shù),一個(gè)是主波束區(qū)域,另一個(gè)就是干擾區(qū)域。在主波束區(qū)域里,需要關(guān)注的是主波束3 dB波束寬度,包括θ 和 φ 兩個(gè)方向波束寬度;而主波束指向?yàn)?θ,φ),確定了指向和波束寬度之后,就可以確定主波束區(qū)域的成形要求。

      干擾區(qū)域包括兩部分,一個(gè)是在主波束以外區(qū)域的旁瓣,另一個(gè)就是主波束區(qū)域的交叉極化分量。為此,把遠(yuǎn)場(chǎng)方向圖數(shù)據(jù)矩陣作進(jìn)一步處理,分成主極化分量矩陣和交叉極化分量矩陣(交叉極化采用Ludwig第三定義計(jì)算)。每次迭代中,分別對(duì)這兩個(gè)矩陣加權(quán),然后根據(jù)方向圖疊加原理得到加權(quán)后的主極化方向圖矩陣Comatrix和交叉極化方向圖矩陣Cross-matrix。主波束區(qū)域的數(shù)據(jù)位于Co-matrix中;干擾區(qū)域的數(shù)據(jù)由兩部分組成,一部分是Co-matrix中主波束區(qū)域以外的數(shù)據(jù),另一部分是Cross-matrix中的所有數(shù)據(jù)。

      然后構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)。假設(shè)目標(biāo)方向圖為Ed,實(shí)際加權(quán)方向圖為Eo,F(xiàn)表示目標(biāo)方向圖Ed的波動(dòng)大小。因此主波束區(qū)域的目標(biāo)函數(shù)可以表示為:

      主波束適應(yīng)性函數(shù)取為目標(biāo)函數(shù)的均方差,c為主波束區(qū)域點(diǎn)數(shù):

      干擾區(qū)域則相對(duì)簡(jiǎn)單,只要給定一個(gè)上限值SL即可。因此干擾區(qū)域的目標(biāo)函數(shù)表示為:

      干擾區(qū)適應(yīng)性函數(shù)也取為目標(biāo)函數(shù)的均方差,h為干擾區(qū)點(diǎn)數(shù):

      因此總適應(yīng)性函數(shù)為:

      其中γ為權(quán)值比重。

      2 共形球面陣三維方向圖波束形成

      共形球面陣模型如圖2所示。半球面上均勻分布了4層共37個(gè)圓極化天線單元,每層單元按逆時(shí)針編號(hào)。假定指標(biāo)要求如下:主波束指向(θ,φ)為(15°,180°),θ方向 3 dB波束寬度為 20°,φ方向?yàn)?40°,旁瓣小于-15 dB。優(yōu)化后的主波束方向圖如圖3所示,其中圖3(a)為俯仰面方向圖,圖3(b)為方位面方向圖;三維遠(yuǎn)場(chǎng)方向圖如圖 4所示,圖 4(a)為主極化遠(yuǎn)場(chǎng)方向圖,圖 4(b)為交叉極化遠(yuǎn)場(chǎng)方向圖。表1為優(yōu)化后各陣元的幅相權(quán)值。

      本文研究了一種共形球面陣天線的三維方向圖綜合算法,詳細(xì)說(shuō)明了該算法原理及關(guān)鍵步驟,并將其運(yùn)用到共形球面陣的波束成形設(shè)計(jì)中,取得了良好效果。該算法主要特點(diǎn)是:(1)在核心子算法方面,以粒子群算法為基礎(chǔ),吸收了主流優(yōu)化算法的優(yōu)勢(shì),并采用自適應(yīng)因子和二次插值算子改進(jìn)性能;(2)提出了陰影算法,用于解決共形陣的單元選取問題;(3)在波束成形方面,分別構(gòu)造主波束區(qū)域和干擾區(qū)域的目標(biāo)函數(shù),并且主極化和交叉極化方向圖分開優(yōu)化,更有利于研究和分析主極化分量和交叉極化分量對(duì)總場(chǎng)方向圖的影響。仿真計(jì)算結(jié)果表明,該算法可以解決共形球面陣天線的方向圖綜合問題。

      圖2 共形球面陣模型

      圖 3主波束指向在(15°,180°)時(shí)優(yōu)化后的方向圖

      圖 4主波束指向在(15°,180°)時(shí)優(yōu)化后的三維遠(yuǎn)場(chǎng)方向圖

      表1 優(yōu)化后的陣元幅相權(quán)值

      [1]NIKNAM T,GOLESTANE F,BAHMANIFIROUZI B.Modified adaptive PSO algorithm to solve dynamic economic dispatch[C].Power Engineering and Automation Conference(PEAM),IEEE,2011,1(1):108-111.

      [2]MODIRI A,KIASALEH K,Efficient design of microstrip antennas for SDR applications using modified PSO algorithm[J].IEEE Transactions on Magnetics,2011,47(5):1278-1281.

      [3]KRISHNAMOORTHY H S,VADALI M K,SUPEDA P.A novel,empirical equation-based shunt active filter for harmonic elimination and power factor correction,using a modified PSO algorithm[C].India Conference(INDICON),Annual IEEE,2011,1(5):16-18.

      [4]胡瑞,丁香乾,張峰,等.基于混合遺傳算法的多約束集裝箱裝載問題研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2006,32(2):24-26.

      [5]Wu Junqiang,AIJIA O,Liu Libin.A self-adaptive hybrid algorithm of PSO and BFGS method[C].International Conference on Industrial Control and Electronics Engineering(ICICEE),2012,1690:23-25.

      [6]GRIMACCIA F,MUSSETTA M,ZICH R E.Genetical swarm optimization:Self-adaptive hybrid evolutionary algorithm for electromagnetics[J].IEEE Trans on Antennas Propag,2007,55(3):781-785.

      [7]BABAEE H,KHOSRAVI A.An improve PSO based hybrid Algorithms[C].2011 International Conference on Management and Service Science(MASS),2011,1(5):12-14.

      [8]Huang Zhiyong,BALANIS C A.Adaptive beamforming using spherical array[C].Antennas and Propagation Society International Symposium,2005 IEEE,2005,4A:126-129.

      [9]楊繼波,陳客松,胡進(jìn)峰,等.共形球面陣建模及其旁瓣控制的研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2010,36(11):154-157.

      [10]MANDRIC V,RUPCIC S,ZAGAR D.Optimization of the spherical antenna arrays[J].ELMAR,Proceedings,2012,287(292):12-14.

      [11]歐陽(yáng)駿.共形天線及陣列的分析和綜合研究[D].成都:電子科技大學(xué),2008:131-140.

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