一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法技术

一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法，涉及天线的波束形成以及波束图优化领域。为了解决传统的L型阵列由于阵元数较少形成的波束图测角分辨率和测角精度不高的问题，本发明专利技术首先针对L型阵利用二维空间波束形成方法建立天线的波束图F，对L型阵列的阵列结构进行编码，然后对编码进行调整并构建适应度函数，以波束图性能为优化目标，利用遗传算法对L型阵列进行布阵进行优化，得到一个优化后非均匀L型阵列阵元排布；在此基础上，进一步建立适应度函数，利用遗传算法，针对L型阵列每个阵元计算最优的加权值w；将优化后非均匀L型阵列阵元排布和加权值w带入波束图F，完成波束图优化。本发明专利技术适用于L型阵列天线的波束形成及波束图的优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及天线的波束形成以及波束图优化的方法。
技术介绍
近年来，使用线性阵列测量角度信息的技术得到了飞快的发展，然而线性阵列测 角存在着它的局限性，即只能得到一维的角度信息。对于信号的二维角度信息，必须使用面 阵进行测量。根据华英博等人在1991年的研宄表明，对于二维角的测量，L型阵列比其他 的简单二维阵（如环形阵，十字阵等）具有更高的潜在测角精确度。同时，由于L型阵列还 具有结构简单，易于布阵等优点而成为研宄热点。然而L型阵列存在一个严重的问题，相比 于均匀矩形二维阵来说，L型阵列的直接波束形成方向图性能较差，它的测角分辨率和测角 精度由于阵元数较少的缘故并不理想。针对L型阵列的这一个缺点，对L型阵列进行波束 形成以及波束图优化的意义十分重要，通过对L型阵列进行布阵优化，可以进一步的增强L 型阵列结构简单，阵元数目少的优势，同时也可以改善L型阵列的劣势，即使得其波束形成 方向图的性能得到优化。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决传统的L型阵列由于阵元数较少形成的波束图测角分 辨率和测角精度不高的问题。 一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法，包括下述步骤： 步骤1 :将矩形阵中央部分阵元除去，只保留相邻边界两列阵元所得到的阵列基 本结构即为L型阵列；建立一个空间直角坐标系xyz，设天线阵列存在于xy轴组成的平面 内，L型阵列的两列阵元分别与x轴，y轴重合，由空间坐标为P(0 k，（K，r)入射的某一波 束与y、z轴的夹角分别为0k，<i>k; 9k命名为入射信号的俯仰角，巾k命名为入射信号的方 位角，r是目标到原点的距离； 步骤2 :利用二维空间波束形成方法建立天线的波束图F，如公式⑴所示； 其中，J和K分别是x轴、y轴上的阵元个数；i是复数；A是接收信号的波长；X、 Y是波束图的坐标（波束图为若干个点组成，X、Y是波束图每个点的坐标）；dx、dy分别是x 轴、y轴上阵元间的单位距离间隔；*表示相乘；0 k、％分别为入射信号的俯仰角与方位角； w为各阵元对应的加权值； 步骤3 :通过L型阵列的阵元数算出阵列最大口径Da，然后对L型阵列的阵列结构 进行编码、调整，将结构信息转化为数字信息，并且保存为遗传算法的初始种群，构建适应 度函数，利用遗传算法对初始种群进行遗传操作，以波束图性能为优化目标对L型阵列进 行布阵优化，遗传数代后，得到一个优化后非均匀L型阵列阵元排布； 在遗传过程中，初始的第一代种群由编码得到，之后每进行一代遗传时，进行一次 调整，并对这代遗传基因构建一次适应度函数； 步骤4 :在步骤3已经得到阵列排布的基础上，进一步建立适应度函数，利用遗传 算法，针对L型阵列每个阵元计算最优的加权值w ; 将步骤3得到的阵列排布带入公式（1);将得到L型阵列每个阵元的加权值W带 入公式（1)，计算出相同阵元条件下性能最优的波束图F，完成波束图优化。 步骤4使用的适应度函数与步骤3中阵元结构优化时使用的适应度函数相同，因 为这两步优化的关系是递进的，步骤4优化的目的是使得步骤3优化的结果得到进一步优 化，若两次优化的适应度函数不同，这种递进式的优化是无法达成且没有意义的。 本专利技术具有以下有益效果： 本专利技术基于遗传算法对结构阵列进行了多次优化，解决了传统的L型阵列由于阵 元数较少形成的波束图测角分辨率和测角精度不高的问题；波束图中主瓣宽度越窄，测角 分辨率越高，最高旁瓣水平越低测角精度越高，本专利技术的测角分辨率和测角精度可以得到 很大优化，优化后的主瓣宽度可以达到到原来的3%，最高旁瓣水平可以比优化前降低约 2db。而且在实际的工程中利用L型阵列进行测角时，利用本专利技术公布的方法可以得到相同 阵元条件下最佳的阵列布阵方式以及加权方法，由于优化过程中没有增加阵元，所以对于 实际雷达阵的规模与成本没有影响。【附图说明】 图1为L型阵列示意图； 图2为空间坐标一点入射的某一波束与x、y、z轴的夹角示意图； 图3为13*13均匀矩形阵得到的波束图； 图4为13-13L型阵列得到的波束图； 图5为本专利技术得到的波束图。【具体实施方式】【具体实施方式】 一，一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法，包括下 述步骤： 步骤1 :将矩形阵中央部分阵元除去，只保留相邻边界两列阵元所得到的阵列基 本结构即为L型阵列，如图1所示；建立一个空间直角坐标系 xyz，设天线阵列存在于xy轴 组成的平面内，L型阵列的两列阵元分别与x轴，y轴重合，由空间坐标为P(0 k，（K，r)入 射的某一波束与y、z轴的夹角分别为0k，<i>k; 9 k命名为入射信号的俯仰角，巾k命名为入 射信号的方位角，r是目标到原点的距离，如图2所示； 步骤2 :利用二维空间波束形成方法建立天线的波束图F，如公式⑴所示； 其中，J和K分别是x轴、y轴上的阵元个数；i是复数；A是接收信号的波长；X、 Y是波束图的坐标（波束图为若干个点组成，X、Y是波束图每个点的坐标）；dx、dy分别是x 轴、y轴上阵元间的单位距离间隔；*表示相乘；0 k、％分别为入射信号的俯仰角与方位角； w为各阵元对应的加权值； 步骤3 :通过L型阵列的阵元数算出阵列最大口径Da，然后对L型阵列的阵列结构 进行编码、调整，将结构信息转化为数字信息，并且保存为遗传算法的初始种群，构建适应 度函数，利用遗传算法对初始种群进行遗传操作，以波束图性能为优化目标对L型阵列进 行布阵优化，遗传数代后，得到一个优化后非均匀L型阵列阵元排布； 在遗传过程中，初始的第一代种群由编码得到，之后每进行一代遗传时，进行一次 调整，并对这代遗传基因构建一次适应度函数； 步骤4 :在步骤3已经得到阵列排布的基础上，进一步建立适应度函数，利用遗传 算法，针对L型阵列每个阵元计算最优的加权值w ; 将步骤3得到的阵列排布带入公式⑴；将得到L型阵列每个阵元的加权值w带 入公式（1)，计算出相同阵元条件下性能最优的波束图F，完成波束图优化。 步骤4使用的适应度函数与步骤3中阵元结构优化时使用的适应度函数相同，因 为这两步优化的关系是递进的，步骤4优化的目的是使得步骤3优化的结果得到进一步优 化，若两次优化的适应度函数不同，这种递进式的优化是无法达成且没有意义的。 由于优化过程中没有增加阵元，所以对于实际雷达阵的规模与成本没有影响。 【具体实施方式】二，本实施方式所述步骤3中阵列最大口径Da的计算步骤如下： 针对JJ(阵列的L型阵列，利用公式⑵来分别计算阵列x轴和y轴的阵列最大 口径： 式中：N = J或者K，表示x轴或y轴的阵元个数；NK表示冗余的数目。 乂通过查表1得出 表1 N和乂对照表 其它步骤和参数与【具体实施方式】一相同。【具体实施方式】 三：本实施方式所述步骤3中对L型阵列的阵列结构进行编码、调整 的具体实施步骤如下： 步骤3. 1 :针对J_K阵列的L型阵列进行编码： 将L型阵列看做一个染色体，针当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于L型阵列天线的波束形成及波束图优化方法，其特征在于它包括下述步骤：步骤1：将矩形阵中央部分阵元除去，只保留相邻边界两列阵元所得到的阵列基本结构即为L型阵列；建立一个空间直角坐标系xyz，设天线阵列存在于xy轴组成的平面内，L型阵列的两列阵元分别与x轴，y轴重合，由空间坐标为P(θk,φk,r)入射的某一波束与y、z轴的夹角分别为θk，φk；θk命名为入射信号的俯仰角，φk命名为入射信号的方位角，r是目标到原点的距离；步骤2：利用二维空间波束形成方法建立天线的波束图F，如公式(1)所示；其中，J和K分别是x轴、y轴上的阵元个数；i是复数；λ是接收信号的波长；X、Y是波束图的坐标；dx、dy分别是x轴、y轴上阵元间的单位距离间隔；*表示相乘；θk、分别为入射信号的俯仰角与方位角；w为各阵元对应的加权值；步骤3：通过L型阵列的阵元数算出阵列最大口径Da，然后对L型阵列的阵列结构进行编码、调整，将结构信息转化为数字信息，并且保存为遗传算法的初始种群，构建适应度函数，利用遗传算法对初始种群进行遗传操作，以波束图性能为优化目标对L型阵列进行布阵优化，遗传数代后，得到一个优化后非均匀L型阵列阵元排布；步骤4：在步骤3已经得到阵列排布的基础上，进一步建立适应度函数，利用遗传算法，针对L型阵列每个阵元计算最优的加权值w；将步骤3得到的阵列排布带入公式(1)；将得到L型阵列每个阵元的加权值w带入公式(1)，计算出相同阵元条件下性能最优的波束图F，完成波束图优化。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：位寅生，陈文驰，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23