本文關(guān)鍵詞：相控陣雷達陣列天線子陣劃分優(yōu)化算法研究

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【摘要】：大型陣列天線由于具有高增益、高分辨率等優(yōu)點而被廣泛應用于相控陣雷達系統(tǒng)中,考慮到陣元數(shù)目過多帶來的高系統(tǒng)成本和復雜度,往往需要對陣列天線進行子陣劃分。子陣劃分結(jié)構(gòu)的好壞直接影響著陣列信號處理的性能,然而工程中普遍采用比較簡單的子陣劃分結(jié)構(gòu),這種設(shè)計缺乏充足的理論分析,嚴重制約了雷達的整體性能,因此如何得到最優(yōu)的子陣劃分結(jié)構(gòu)成為雷達系統(tǒng)設(shè)計需要重點考慮的問題之一。一種典型的子陣劃分應用是單脈沖測角技術(shù),該技術(shù)通過在陣元級上形成和波束,在子陣級上形成差波束,減少了模擬饋線網(wǎng)絡(luò)數(shù)目,降低了硬件制造成本。為了形成低副瓣的和差波束,本文首先在權(quán)矢量優(yōu)化準則下建立了和差波束形成中的子陣劃分優(yōu)化模型,優(yōu)化的目標是使陣元級等效加權(quán)矢量與參考低副瓣加權(quán)矢量之間的逼近誤差最小。然后,針對線陣子陣級和差波束形成問題,在權(quán)矢量優(yōu)化準則下,子陣劃分優(yōu)化等效于有序陣元級參考差和加權(quán)比序列的某種鄰接劃分,在此基礎(chǔ)上本文提出了一種基于分割點位置編碼遺傳算法的子陣劃分優(yōu)化方法,該方法將有序序列的分割點位置編碼成染色體,然后隨機產(chǎn)生一組無重復整數(shù)完成對種群的初始化,并且設(shè)計合適的適應度函數(shù)和遺傳算子操作來改善算法的收斂性和穩(wěn)定性。仿真分析表明,該方法相比于其它劃分方法而言,能夠?qū)崿F(xiàn)全局搜索并快速收斂到最優(yōu)解,同時可以獲得更小的權(quán)矢量逼近誤差以及更低的方向圖副瓣。接著,針對圓形面陣子陣級最優(yōu)和差波束形成問題,在權(quán)矢量優(yōu)化準則下,子陣劃分優(yōu)化可以轉(zhuǎn)化為陣元級參考差和加權(quán)比矢量集的聚類,因此可以使用傳統(tǒng)聚類算法(如K均值聚類算法)進行解決。然而當陣元級加權(quán)不均勻(如低副瓣加權(quán))時,使用傳統(tǒng)聚類算法并不能使權(quán)矢量逼近誤差完全最小化。為了解決這個問題,本文提出了一種基于改進K均值聚類算法的子陣劃分優(yōu)化方法,該方法充分考慮陣元級加權(quán)的影響,通過修改傳統(tǒng)K均值聚類算法的聚類準則和聚類中心來進一步減小權(quán)矢量逼近誤差。仿真分析表明,當陣元級加權(quán)不均勻時,所提方法能夠獲得最小的權(quán)矢量逼近誤差和最低的方向圖副瓣性能。最后,對全文工作進行了總結(jié),并給出子陣劃分技術(shù)需要進一步研究解決的問題。
【關(guān)鍵詞】：陣列天線 子陣劃分優(yōu)化 和差波束 遺傳算法 聚類算法
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN958.92
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 研究歷史及現(xiàn)狀13-17
• 1.3 本文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排17-20
• 第2章 波束形成技術(shù)20-32
• 2.1 陣列信號模型20-25
• 2.1.1 線陣信號模型20-22
• 2.1.2 矩形面陣信號模型22-24
• 2.1.3 圓形面陣信號模型24-25
• 2.2 數(shù)字波束形成25-28
• 2.2.1 陣元級數(shù)字波束形成25-26
• 2.2.2 子陣級數(shù)字波束形成26-28
• 2.3 單脈沖和差波束形成28-30
• 2.4 本章小結(jié)30-32
• 第3章 子陣劃分技術(shù)32-40
• 3.1 子陣劃分概述32-33
• 3.2 子陣劃分分類33
• 3.3 子陣劃分優(yōu)化33-36
• 3.3.1 方向圖優(yōu)化準則34-35
• 3.3.2 權(quán)矢量優(yōu)化準則35
• 3.3.3 優(yōu)化模型及求解35-36
• 3.4 單脈沖和差波束形成中的子陣劃分優(yōu)化36-37
• 3.5 本章小結(jié)37-40
• 第4章 基于分割點位置編碼遺傳算法的子陣劃分優(yōu)化方法40-52
• 4.1 鄰接劃分方法40-42
• 4.2 遺傳算法42-43
• 4.3 基于分割點位置編碼遺傳算法的子陣劃分優(yōu)化方法43-47
• 4.4 仿真分析47-50
• 4.5 本章小結(jié)50-52
• 第5章 基于改進K均值聚類算法的子陣劃分優(yōu)化方法52-64
• 5.1 基于傳統(tǒng)聚類算法的子陣劃分優(yōu)化方法52-57
• 5.1.1 聚類優(yōu)化模型52-54
• 5.1.2 錐削函數(shù)量化法54-55
• 5.1.3 K均值聚類算法55-56
• 5.1.4 陣元級加權(quán)對傳統(tǒng)聚類算法的影響56-57
• 5.2 基于改進K均值聚類算法的子陣劃分優(yōu)化方法57-59
• 5.3 仿真分析59-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 參考文獻66-72
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單72-74
• 致謝74

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本文編號：664260