稀布共形阵列天线综合方法及波束形成技术的研究

摘要

近年来，各种先进的飞行器，比如导弹、飞机、巡航导弹、卫星等，为了获得更高的空气动力学性能和武器性能，越来越希望将它们所携带的电子设备(包括雷达天线单元)安装在飞行器表面上，使阵列天线的阵面与飞行器表面相吻合，形成共形阵列天线。为了解决在飞行器上安装和固定孔径尽可能大的阵列天线的难题，采用稀布的共形天线阵列是一种既优越又现实的技术方案。在飞行器表面稀疏布阵有利于有效利用飞行体的几何形状，设计出孔径尽可能大、成本容易控制的强方向性天线阵列，且利于降低飞行器自身的RCS。 本文主要针对对共形阵列天线的基础-圆形阵列和圆柱阵列天线，将共形阵列天线和稀布阵列天线的相关技术相结合起来，进行稀布和稀疏布阵综合方法及波束形成技术研究，主要包括以下几个方面： 首先，介绍了遗传算法和差分进化算法的基本概念、工作原理、算法流程及其应用范围；再次，介绍了阵列信号的基本理论和相关技术，推导了任意阵列的方向图函数，进行了均匀圆形阵列的方向图综合：采用有向阵元来优化旁瓣电平；运用基本的遗传算法，进行唯相位、唯幅值、相位一幅值综合方法，进行旁瓣电平的优化；然后，建立了稀布均匀圆形阵列的优化模型，运用改进的遗传算法、改进的差分进化算法和两者的结合对全向阵元和有向阵元的圆形阵列天线单元进行稀布；最后，推导了均匀圆柱阵列的方向图函数，建立了优化模型，运用标准的遗传算法进行全向阵元和有向阵元的均匀圆柱阵列的稀疏。本文的研究成果可以为稀布共形阵列的进一步研究提供参考。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 发展及研究现状

1.3 论文结构及内容安排

第二章 算法介绍

2.1 遗传算法简介

2.1.1 遗传算法及其特点

2.1.2 遗传算法的基本概念

2.1.3 遗传算法的工作原理

2.2 差分进化算法简介

2.2.1 算法描述

2.2.2 基本DE算法

2.2.3 DE算法的其它形式

2.2.4 DE算法流程

2.2.5 控制参数的选择

第三章 均匀圆阵方向图综合

3.1 窄带信号模型

3.1.1 窄带信号定义及模型

3.1.2 阵列中的窄带信号模型

3.2 任意阵列模型

3.2.1 方向图乘积原理

3.2.2 任意阵列方向图函数

3.2.3 典型阵列模型

3.3 均匀圆阵波束形成

3.3.1 均匀圆阵方向图函数

3.3.2 均匀圆阵方向图仿真及性能分析

3.4 均匀圆阵旁瓣电平优化

3.4.1 优化模型

3.4.2 遗传算法的运用

3.4.3 数值仿真

第四章 圆形阵列稀布方法

4.1 优化模型

4.2 基于改进的遗传算法

4.2.1 初始化

4.2.2 选择

4.2.3 交叉

4.2.4 变异

4.2.5 数值仿真

4.3 基于改进的差分进化算法

4.3.1 初始化

4.3.2 变异

4.3.3 交叉

4.3.4 边界条件的处理

4.3.5 选择

4.3.6 数值仿真

4.4 两者的综合

第五章 圆柱阵列稀疏方法

5.1 圆柱阵列方向图函数

5.2 优化模型

5.3 算法流程

5.3.1 编码

5.3.2 选择

5.3.3 交叉

5.3.4 变异

5.4 数值仿真

5.4.1 全向阵元

5.4.2 有向阵元

第六章 全文总结

致谢

参考文献

个人简历

攻读硕士学位期间的研究成果