【摘要】：目前,陣列天線已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于雷達(dá)和通信電子系統(tǒng)中。通過(guò)改變陣元數(shù)目、排布方式、陣元間距、陣元位置、激勵(lì)分布等參數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)期望的方向圖,這是單個(gè)天線所不能達(dá)到的。反過(guò)來(lái),根據(jù)期望的方向圖對(duì)陣列天線參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)則稱為陣列天線方向圖綜合。經(jīng)典的陣列天線方向圖綜合方法有道爾夫-切比雪夫方法、泰勒方法、微擾法、伍德沃德-勞森抽樣法、傅里葉級(jí)數(shù)方法等。這些方法對(duì)于特定的問(wèn)題可以獲得較好的結(jié)果,但對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題卻難以找到確定的綜合公式,例如多目標(biāo)和多參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題等。本文將在以下四個(gè)方面對(duì)陣列天線方向圖綜合問(wèn)題進(jìn)行研究：第一,尋找普適、高效的綜合方法,應(yīng)對(duì)多種陣列天線優(yōu)化問(wèn)題；第二,為了更準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)天線系統(tǒng),應(yīng)考慮天線單元之間的互耦和實(shí)際激勵(lì)分布；第三,大規(guī)模陣列天線優(yōu)化問(wèn)題,解決內(nèi)存和時(shí)間成本問(wèn)題；第四,陣列天線方向圖的快速計(jì)算方法。針對(duì)以上問(wèn)題進(jìn)行研究,本文的主要貢獻(xiàn)如下：1.受到啟發(fā)將專制制度與傳統(tǒng)的遺傳算法相結(jié)合,提出了一種改進(jìn)型的遺傳算法—多種群首領(lǐng)決策遺傳算法(Multi-population leader dominating genetic algorithm, MPLDGA)。該算法具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)、消耗時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn),適宜處理多種陣列天線優(yōu)化問(wèn)題。方向圖和副瓣電平是常見(jiàn)的優(yōu)化目標(biāo),通過(guò)分析這兩項(xiàng)指標(biāo)的意義和相互制約關(guān)系給出了該類問(wèn)題的處理方法。首先將方向圖賦形作為首要優(yōu)化目標(biāo),然后對(duì)得到的方向圖進(jìn)行微小調(diào)整并主要地對(duì)副瓣電平進(jìn)行抑制。采用MPLDGA算法分別針對(duì)陣列天線方向圖綜合中的連續(xù)優(yōu)化和組合優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行處理,并得到了滿意的結(jié)果。2.對(duì)微波級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,構(gòu)造并引入了理想無(wú)耗對(duì)稱互易網(wǎng)絡(luò)(Ideal lossless symmetrical reciprocal network, ILSRN)用來(lái)解決任意微波網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜級(jí)聯(lián)問(wèn)題,將復(fù)雜級(jí)聯(lián)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)的一對(duì)一連接問(wèn)題而不改變先前微波網(wǎng)絡(luò)的性能�；趶V義微波網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)算法,首次提出了考慮互耦效應(yīng)時(shí)陣列天線實(shí)際激勵(lì)系數(shù)的計(jì)算公式,給出了一種快速精確的陣列天線方向圖綜合方法。應(yīng)用該技術(shù)分別在微波電路和陣列天線方面進(jìn)行設(shè)計(jì)。在微波電路方面,優(yōu)化設(shè)計(jì)了一個(gè)寬帶高隔離度魔-T。其等效電路被分解為一系列子網(wǎng)絡(luò),將子網(wǎng)絡(luò)的級(jí)聯(lián)計(jì)算嵌入到遺傳算法中并對(duì)端口散射特性進(jìn)行優(yōu)化,得到了具有良好阻抗匹配特性、高隔離度、良好平衡性的寬帶高隔離度魔-T。在陣列天線方面,提出了一種新型快速波導(dǎo)縫隙天線設(shè)計(jì)方法,替代了傳統(tǒng)的Elliott方法,根據(jù)這種方法成功地設(shè)計(jì)了兩類波導(dǎo)縫隙天線陣列。最后,利用該技術(shù)精確預(yù)計(jì)了一個(gè)二元天線陣列的端口散射特性,通過(guò)對(duì)饋電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化改善了整個(gè)天線系統(tǒng)的端口阻抗匹配。3.針對(duì)大規(guī)模陣列天線優(yōu)化問(wèn)題提出了分塊策略。將諸多的優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行分塊處理,每次僅對(duì)一個(gè)模塊進(jìn)行優(yōu)化,包含于其它模塊的優(yōu)化參數(shù)以其當(dāng)前最優(yōu)解作為反饋條件。該方法大大減少了每次處理問(wèn)題的規(guī)模,使得能夠采用傳統(tǒng)的優(yōu)化算法(例如遺傳算法等)來(lái)解決大規(guī)模陣列天線的優(yōu)化問(wèn)題,降低了計(jì)算機(jī)的內(nèi)存需求并減少了計(jì)算時(shí)間。此外,該方法從隨機(jī)的初始化參數(shù)開(kāi)始搜索,能夠充分利用進(jìn)化算法的全局搜索能力而不需要先驗(yàn)知識(shí)。采用該分塊策略和混合遺傳算法,首先優(yōu)化設(shè)計(jì)了具有3,600個(gè)陣列單元的相位分布,實(shí)現(xiàn)了對(duì)中國(guó)大陸版圖的波束覆蓋。其次,優(yōu)化設(shè)計(jì)了10,000個(gè)陣列單元的相位分布,在給定增益損失條件下對(duì)副瓣電平進(jìn)行最小化設(shè)計(jì)。4.將GPU(Graphic Processing Unit)技術(shù)應(yīng)用于陣列天線方向圖綜合中,實(shí)現(xiàn)了陣列天線方向圖綜合的并行加速計(jì)算,極大地縮短了陣列天線方向圖綜合的時(shí)間。將傳統(tǒng)的串行循環(huán)迭代計(jì)算轉(zhuǎn)變?yōu)椴⑿杏?jì)算,分別采用串行雙鏈量子遺傳算法(基于CPU)和并行雙鏈量子遺傳算法(基于GPU)對(duì)一維稀布天線陣列的副瓣電平進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),最終實(shí)現(xiàn)了58倍的加速比且達(dá)到了抑制副瓣電平的要求。
【圖文】：

邐（巧《邋＝邋６邐（ｃ）邋ｎ＝邋１２逡逑圖２．５泰勒方向圖口徑分布逡逑２NB遺傳算法逡逑遺傳算法是一種最為重要的進(jìn)化算法之一，它利用自然界優(yōu)勝劣汰適者生存的自逡逑然選擇和遺傳機(jī)理實(shí)現(xiàn)對(duì)種群的進(jìn)化。如圖２．６所示，簡(jiǎn)單遺傳算法（Ｓｉｍｐｌｅ邋Ｇｅｎｅ化逡逑Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，邋ＳＧＡ）也稱為標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法，通過(guò)對(duì)優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行編碼，產(chǎn)生初始化種群，逡逑解碼并評(píng)估適應(yīng)度函數(shù)，進(jìn)行選擇、交叉和變異操作實(shí)現(xiàn)對(duì)優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。逡逑選擇：根據(jù)種群中各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值按照一定的規(guī)則或方法，例如輪盤賭選擇、逡逑聯(lián)賽選擇方法等，從父代群體中選擇出一些優(yōu)良個(gè)體遺傳到下一代群體中。逡逑交叉：將群體中的個(gè)體按照規(guī)則進(jìn)行酷對(duì)，根據(jù)交叉概率對(duì)兩個(gè)互相交叉的個(gè)體逡逑進(jìn)行部分染色體交換

邐（ｂ）萬(wàn)二邋６邐（ｃ）拓二邋１２逡逑圖２．４不同及對(duì)應(yīng)泰勒方向圖逡逑0：｜邐Ｊ［｜Ｉ＼邐１邐0：１邋ＪＩＩＩＸ邋0．；｜邐Ｊｌ｜｜＼邋．逡逑Ｓ邋０．６邋ｙ邋Ｖ邋ｉ。－６邋ｙ／邋Ｖ邋１０－＾邐／邐＼逡逑０．２邋０．２邋０．２逡逑０！…Ｎ邋１邋！邋Ｕ邋Ｕ邋Ｉ邋１邋，Ｎ邋！，，！邋Ｉ邋�。叔�0Ｕ？Ｊ．Ｊ，，」N逡逑０邐５邐１０邐１５邐２０邐０邐５邐１０邐１５邐２０邐０邐５邐１０邐１５邐２０逡逑單元浮號(hào)邐銀元序號(hào)邐冿元皆？號(hào)逡逑（ａ）邋ｎ邋＝邋２邐（巧《邋＝邋６邐（ｃ）邋ｎ＝邋１２逡逑圖２．５泰勒方向圖口徑分布逡逑２NB遺傳算法逡逑遺傳算法是一種最為重要的進(jìn)化算法之一，它利用自然界優(yōu)勝劣汰適者生存的自逡逑然選擇和遺傳機(jī)理實(shí)現(xiàn)對(duì)種群的進(jìn)化。如圖２．６所示，，簡(jiǎn)單遺傳算法（Ｓｉｍｐｌｅ邋Ｇｅｎｅ化逡逑Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，邋ＳＧＡ）也稱為標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法，通過(guò)對(duì)優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行編碼，產(chǎn)生初始化種群，逡逑解碼并評(píng)估適應(yīng)度函數(shù)，進(jìn)行選擇、交叉和變異操作實(shí)現(xiàn)對(duì)優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。逡逑選擇：根據(jù)種群中各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值按照一定的規(guī)則或方法，例如輪盤賭選擇、逡逑聯(lián)賽選擇方法等，從父代群體中選擇出一些優(yōu)良個(gè)體遺傳到下一代群體中。逡逑交叉：將群體中的個(gè)體按照規(guī)則進(jìn)行酷對(duì)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN820.12

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本文編號(hào)：2529294