申请/专利权人：电子科技大学;中国电子科技集团公司第十研究所

申请日：2021-11-17

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN114239380B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F111/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2022.04.12#实质审查的生效;2022.03.25#公开

摘要：本发明公开了一种基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法，利用了求解最优化问题确定阵元位置矩阵维数，更加充分地利用阵列孔径信息。同时提出一种自调整映射法则，对可调整空间相对小的方向的映射矩阵进行比较交换操作，使得映射后的阵元位置满足多约束条件。同时，相对于相同仿真条件下稀疏布阵和现有映射法则下的布阵，得到更优的方向图，实现方向图的综合优化。本发明能在满足多约束条件下获得更低的峰值旁瓣电平的矩阵稀布阵列。

主权项：1.基于自调整映射法则的矩形稀布阵列优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1设置极坐标系下的非对称矩形稀布阵列的阵元总数N、矩形平面阵列尺寸L×H、x方向和y方向最小阵元间距dc；要求非对称矩形稀布阵列有四个阵元分别固定在矩形边界的四个角上；步骤2通过求解最优化问题确定阵元位置矩阵维数P、Q；其中最优化问题为： 其中，Pm表示x方向能放置阵元的最大数量，Qm表示y方向能放置阵元的最大数量；步骤3构造阵元状态矩阵W，W∈RP×Q，R表示实数域；W由随机生成N个1和P*Q-N个0组成；步骤4随机产生两个矩阵A∈RP×Q和B∈RP×Q分别作为x方向和y方向的初始映射矩阵；其中，A中的各元素为取值范围在[0,Rx]的随机数，B中的各元素为取值范围在[0,Ry]的随机数，Rx为x方向的可分配空间，Ry为y方向的可分配空间；步骤5对x方向的初始映射矩阵A的每一行，按从小到大的顺序排序行内元素，完成所有行的排序后得到横坐标映射矩阵A'，通过横坐标映射矩阵A'确定横坐标矩阵X；横坐标矩阵X中各元素为各阵元的横坐标位置；步骤6对y方向的初始映射矩阵B的每一列，按从小到大的顺序排序列内元素，完成所有列的排序后得到矩阵B'，再对矩阵B'中的元素进行比较交换得到纵坐标映射矩阵所述比较交换使得矩阵中任意两行满足：序号较小的行中最大的元素值小于序号较大的行中的最小的元素值；步骤7通过纵坐标映射矩阵确定纵坐标矩阵Y；纵坐标矩阵Y中各元素为各阵元的纵坐标位置；步骤8基于横坐标映射矩阵X和纵坐标映射矩阵Y确定各阵元的横、纵坐标位置；步骤9根据当前得到的W、X和Y确定天线平面阵列结构得到整个阵列的总辐射方向图，再构造旁瓣区域内各方向上的适应度函数；步骤10构造稀布矩形面阵优化模型，稀布矩形面阵优化模型的目标函数为求解使得适应度函数的最小时的阵元状态矩阵、横坐标矩阵、纵坐标矩阵；求解稀布矩形面阵优化模型将得到的阵元状态矩阵、横坐标矩阵、纵坐标矩阵作为优化后的阵元状态矩阵Wopt、横坐标矩阵Xopt和纵坐标矩阵Yopt；所述稀布矩形面阵优化模型为： 1≤i,k≤P,1≤j,l≤Q；i,j≠k,l0≤xi,j≤L,0≤yi,j≤H；x1,1,y1,1＝0,0,xP,1,yP,1＝0,Hx1,Q,y1,Q＝L,0,xP,Q,yP,Q＝L,H其中，f为适应度函数，xi,j、xk,l分别为横坐标矩阵X中第i行j列、第k行l列的元素值，yi,j、yk,l分别为纵坐标矩阵Y中第i行j列、第k行l列的元素值；步骤11根据优化后的阵元状态矩阵Wopt、横坐标矩阵Xopt和纵坐标矩阵Yopt完成矩形稀布阵列中各阵元的优化布置。

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