一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，包括：确定有源相控阵天线结构参数，建立有限元模型；通过模态分析得到天线的固有频率、位移和应变模态；建立多类型测量信息下的状态空间方程和离散状态空间方程，估计激励值；数据更新，更新此时刻天线的真实状态值；对时间状态进行更新，预测出下时刻天线的状态值，重复卡尔曼滤波迭代过程直至达到时间离散段数；估计出每一时刻天线的真实状态，继而重构出时域内天线整个阵面的形变。本发明专利技术根据天线少数点的测量信息，重构整个阵面的形貌特征，提高了后续重构精度，使重构结果更加准确，保障天线服役性能稳定可靠。

A method of surface reconstruction for active phased array antenna based on Calman filtering

The invention discloses an active phased array antenna shape reconstruction method based on Kalman filter, which includes: determining the structure parameters of the active phased array antenna, establishing the finite element model; obtaining the natural frequency, displacement and strain mode of the antenna through modal analysis; establishing the state space equation and discretization under multi-type measurement information. The state space equation is used to estimate the excitation value; the data is updated to update the real state value of the antenna at this time; the time state is updated to predict the state value of the antenna at the next time; the Kalman filter iteration process is repeated until the number of discrete time intervals is reached; the real state of the antenna at each time is estimated, and then the time domain is reconstructed. Deformation of the entire antenna array. According to the measurement information of the few points of the antenna, the invention reconstructs the topographic characteristics of the whole antenna, improves the subsequent reconstructing precision, makes the reconstructing result more accurate, and ensures the stable and reliable performance of the antenna in service.

【技术实现步骤摘要】
一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法
本专利技术属于微波天线
，具体涉及一种基于多类型传感器和卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法。本专利技术主要根据天线少数点的测量信息，在含有系统与测量噪声的情况下，重构整个阵面的形面信息，为后续有源相控阵天线的动力学建模、天线阵面的调整及电性能的实时补偿奠定基础，以保障天线服役性能。
技术介绍
随着天线技术近年来的快速发展，有源相控阵天线以波束的快速扫描、高速灵活的波束调度、信号能量的分配与转换、自适应调整等技术为雷达发展开辟了更广阔的空间。目前有源相控阵天线已广泛应用于侦查干扰、星载成像、地面防空等领域中，成为当今雷达发展的主流。随着军事需求的不断发展和变化，有源相控阵天线主要朝超宽带、多功能、轻量化和一体化的方向发展。有源相控阵天线本身是一个复杂的柔性结构，随着天线朝多功能一体化的方向发展，当其受到外界载荷作用时，有源相控阵天线形面将发生变化，导致天线电性能的恶化，因此在服役中如何快速准确的获得天线的形面信息是后续电性能改善的重要前提。在实际工程中，由于天线单元数量大及安装位置的限制，不可能在所有位置安装传感器，所以如何通过少量测量点的信息重构整个阵面的形面信息是有源相控阵天线研究的重要课题之一。目前，结构动态响应重构主要分为两类方法：：(1)基于模态分析的响应重构，如Xiao‐HuaZhang,You‐LinXu,Song‐yeZhu,Dual‐typesensorplacementformulti‐scaleresponsereconstruction,Mechatronics,2014,24:376–384.中基于模态分析融合了两种传感器的重构理论；(2)基于传递率的响应重构，如RibeiroA,SilvaJ,MaiaN.Onthegeneralisationofthetransmissibilityconcept[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2000,14(1):29‐35.中首次进行频域内动态响应重构方法的研究。
技术实现思路
基于上述问题，本专利技术建立了基于卡尔曼滤波的重构方法，通过卡尔曼滤波方法结合有限元模态理论，利用状态空间方程实现重构。此专利技术将滤波概念引入重构中，可有效的滤除系统和测量噪声，同时该方法还考虑了多类型测量信息的情况，可有效的提高重构精度同时更加适用于工程实际。实现本专利技术目的的技术解决方案是，一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，该方法包括下述步骤：(1)确定有源相控阵天线模型的结构参数及材料属性，用ANSYS软件建立天线APAA有限元模型；(2)通过ANSYS软件对APAA有限元模型进行模态分析，并根据模态分析结果，分别提取天线模态的固有频率w、位移模态Φ和应变模态Ψ；(3)利用步骤(2)得到的天线模态分析结果，建立包含位移d、应变ε和加速度a多类型测量信息下天线的状态空间方程；(4)将系统(建模误差)和测量噪声加入步骤(3)中建立的连续状态空间方程并将其转化为离散形式，建立含噪声情况下天线的离散状态空间方程；(5)利用k时刻传感器测量信息yk和第一次k-1时刻迭代时使用给定的初始值x0|-1，结合步骤(4)中建立的方程，通过卡尔曼滤波方法估计k时刻的激励值uk；(6)利用传感器测量信息yk、预测值xk|k-1和步骤(5)中得到的激励值uk，结合状态空间方程，通过卡尔曼滤波方法更新k时刻天线的真实状态值xk|k；(7)利用步骤(6)中得到的天线真实状态值xk|k和步骤(5)中激励值uk，结合状态空间方程，通过卡尔曼滤波方法预测k+1时刻天线的状态xk+1|k，判断k≤离散的时间段数，是则返回步骤(5)继续迭代，不是则结束循环进入下一步；(8)利用步骤(5)到(7)循环迭代后，得到所有时刻天线的真实状态，再结合重构方程计算出天线整个阵面时域内的形变情况。所述步骤(1)中，有源相控阵天线的结构参数包括天线口径、阵面辐射单元的行、列数和单元间距，以及阵面框架和安装骨架；天线结构的材料属性包括密度、弹性模量以及泊松比；利用上述参数在ANSYS中建立有源相控阵天线APAA有限元模型。所述步骤(5)中通过卡尔曼滤波方法对激励进行估计，结合传感器测量的信息和天线的预测状态值估计此时刻激励值(说明：初始迭代时步骤(5)中所用的xk|k-1为给定的初值x0|-1，其后都是用前一次迭代中步骤(7)中所得的xk+1|k)，总结卡尔曼滤波迭代过程步骤(5)、(6)、(7)如下：步骤(5)激励估计：步骤(6)测量更新：步骤(7)时间更新：xk+1|k＝Adxk|k+Bduk判断k≤总的离散时间段数，如果满足继续此迭代过程，不满足则进入下一步。所述步骤(8)中通过卡尔曼滤波算法估计出每一时刻天线的真实状态重构出时域内天线整个阵面的形变，利用上述迭代过程中得到的天线真实状态xk|k依据下式重构出整个阵面时域内的形变：其中，由所需重构位置的模态信息组成，其形式与C、D一致。本专利技术与现有技术相比，具有以下特点：1.由于不同服役环境导致天线结构不同部位发生形变的机理不同，因此针对不同类型的形变机理，提出了多类型传感器进行测量的理论，使采集的少数点信息更能反映天线模型特征，提高后续重构精度。2.由于传感器测量时存在测量噪声，天线建模时存在系统噪声，传统重构方法并不能处理噪声，本文通过卡尔曼滤波理论对噪声进行处理，使重构结果更加准确，也使该方法更适用于工程实际。另外该方法重构的天线形面信息为后续电性能的实时补偿奠定基础，保障天线服役性能稳定可靠。附图说明图1是一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法的流程图；图2是有源相控阵天线的单元排列示意图；图3是有源相控阵天线ANSYS模型图；图4是有源相控阵天线简化模型图；图5是有源相控阵天线网格模型图；图6是传感器布置示意图；图7是重构13位置处位移响应图；图8是重构14位置处位移响应图；图9是重构15位置处应变响应图；图10是重构16位置处应变响应图；图11是重构激励图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明参照图1，一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，具体步骤如下：步骤1，确定有源相控阵天线(APAA)结构参数，建立有限元模型。1.1.确定有源相控阵天线的结构参数，包括天线口径，阵面内(x，y方向)长度Lx和宽度Ly、阵面内辐射单元的行数M、列数N、天线单元在x、y方向上的间距dx,dy(如图2所示)，天线单元形式，T/R组件、冷板、阵面框架和安装骨架的参数等。1.2.根据结构的材料属性天线结构的材料属性包括密度、弹性模量以及泊松比，使用ANSYS软件建立结构的APAA有限元模型。步骤2，通过模态分析得到天线的固有频率、位移模态、应变模态。利用ANSYS软件对机翼模型的有限元模型进行模态分析，并根据模态分析结果，提取模态的固有频率w和其对应的位移模态Φ和应变模态Ψ。步骤3，建立存在位移、应变、加速度多类型测量信息下的状态空间方程。3.1基于结构有限元法，天线动力学系统的运动方程可以写成式中，M、C、K分别表示质量、阻尼和刚度矩阵，p(t)分别表示加速度、速度和位移，u(t)表示激励，Bu表示激励的位置信息，符号本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)确定有源相控阵天线模型的结构参数及材料属性，用ANSYS软件建立天线APAA有限元模型；(2)通过ANSYS软件对APAA有限元模型进行模态分析，并根据模态分析结果，分别提取天线模态的固有频率w、位移模态Φ和应变模态Ψ；(3)利用步骤(2)得到的天线模态分析结果，建立包含位移d、应变ε和加速度a多类型测量信息下天线的连续状态空间方程；(4)将系统建模误差和测量噪声加入步骤(3)中建立的连续状态空间方程并将其转化为离散形式，建立含噪声情况下天线的离散状态空间方程；(5)利用k时刻传感器测量信息yk和第一次迭代k‑1时刻给定的天线预测状态初始值x0|‑1，结合步骤(4)中建立的方程，通过卡尔曼滤波方法估计k时刻的激励值uk；(6)利用传感器测量信息yk、预测值xk|k‑1和步骤(5)中得到的激励值uk，结合状态空间方程，通过卡尔曼滤波方法更新k时刻天线的真实状态值xk|k；(7)利用步骤(6)中得到的天线真实状态值xk|k和步骤(5)中激励值uk，结合状态空间方程，通过卡尔曼滤波方法预测k+1时刻天线的状态xk+1|k，判断k≤离散的时间段数，是则返回步骤(5)继续迭代，否则结束循环进入下一步；(8)利用步骤(5)‐(7)循环迭代后，得到所有时刻天线的真实状态，再结合重构方程计算出天线整个阵面时域内的形变情况。...

【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)确定有源相控阵天线模型的结构参数及材料属性，用ANSYS软件建立天线APAA有限元模型；(2)通过ANSYS软件对APAA有限元模型进行模态分析，并根据模态分析结果，分别提取天线模态的固有频率w、位移模态Φ和应变模态Ψ；(3)利用步骤(2)得到的天线模态分析结果，建立包含位移d、应变ε和加速度a多类型测量信息下天线的连续状态空间方程；(4)将系统建模误差和测量噪声加入步骤(3)中建立的连续状态空间方程并将其转化为离散形式，建立含噪声情况下天线的离散状态空间方程；(5)利用k时刻传感器测量信息yk和第一次迭代k-1时刻给定的天线预测状态初始值x0|-1，结合步骤(4)中建立的方程，通过卡尔曼滤波方法估计k时刻的激励值uk；(6)利用传感器测量信息yk、预测值xk|k-1和步骤(5)中得到的激励值uk，结合状态空间方程，通过卡尔曼滤波方法更新k时刻天线的真实状态值xk|k；(7)利用步骤(6)中得到的天线真实状态值xk|k和步骤(5)中激励值uk，结合状态空间方程，通过卡尔曼滤波方法预测k+1时刻天线的状态xk+1|k，判断k≤离散的时间段数，是则返回步骤(5)继续迭代，否则结束循环进入下一步；(8)利用步骤(5)‐(7)循环迭代后，得到所有时刻天线的真实状态，再结合重构方程计算出天线整个阵面时域内的形变情况。2.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，其特征在于，步骤(1)中，有源相控阵天线的结构参数包括天线口径、阵面辐射单元的行、列数和单元间距，以及阵面框架和安装骨架；天线结构的材料属性包括密度、弹性模量以及泊松比；利用上述参数在ANSYS中建立有源相控阵天线APAA有限元模型。3.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，其特征在于，步骤(3)按如下过程进行：(3a)基于结构有限元法，天线动力学系统的运动方程可以写成式中，M、C、K分别表示质量、阻尼和刚度矩阵，p(t)分别表示加速度、速度和位移，u(t)表示激励，Bu表示激励的位置信息；由模态分析理论可知，结构的位移可通过模态变换得到p(t)＝Φq(t)(2)其中，q(t)表示模态坐标，Φ表示位移模态；(1)式可写成：根据结构有限元模态理论得到ΦTMΦ＝ΙΦTKΦ＝ΛΦTCΦ＝ΓΛ＝diag(wi)Γ＝diag(2ξiwi)其中，wi是系统的第i阶频率，ζi是系统第i阶阻尼率，Ι表示单位矩阵；(3)式可写成：将(4)式写成状态空间形式其中，x(t)表示结构状态，y(t)表示响应，A、B、C、D分别表示状态传递矩阵、激励位置矩阵、响应传递矩阵和激励传递矩阵；(3b)当测量信息为位移、应变、加速度多类型时，(5)式中的C和D矩阵为如下形式：其中，d、ε、a分别表示位移、应变和加速度，Ψ表示应变模态。4.根据权利要求3所述的一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，其特征在于，步骤(4)按如下过程进行：(4a)给出含噪声的状态空间方程：其中，w(t)、v(t)分别表示系统误差和测量误差，且其服从高斯分...

【专利技术属性】
技术研发人员：王从思，李飞，王艳，杜敬利，周金柱，王伟，朱诚，王猛，姜潮，王飞朝，许万业，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61