基于凸优化理论的可扫描稀疏阵列综合

摘要

提出了一种基于迭代算法的可扫描稀疏阵综合方法.该方法包含凸优化算法,将控制主瓣宽度的非凸优化问题转化成凸约束问题,并结合压缩感知理论,将构建理想辐射性能方向图的具有周期结构的稀疏阵列综合问题转化为迭代加权L1范数最小化的稀疏重构问题,收敛过程中将本次迭代获得的激励权值闭式解作为下次迭代的初值,由完成迭代过程后获得的激励向量中的非零解来确定激励权值以及可用阵元位置.本文实现的扫描最大化稀疏阵列低副瓣设计与竞争算法综合结果相比,在方向图主瓣不展宽的情况下需要的阵列单元总数明显减少.