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基于遗传算法的平面相控阵加权及子阵结构的优化

2020-12-06阅读(907)

基于遗传算法的平面相控阵加权及子阵结构的优化

论文摘要

在雷达系统中,抑制阵列方向图的旁瓣是一个基本和十分重要的问题。尤其是采用单脉冲技术的系统,需要同时对和波束及差波束的旁瓣进行抑制,而阵元级的模拟加权成本高昂。因此我们研究了在子阵结构已知的情况下,优化子阵加权,应用子阵级的数字加权代替阵元级的模拟加权,在大大降低成本的同时,得到性能满意的和、差波束。在这部分的研究过程中,为了提高优化效率和改善优化性能,提出了一种分阶段的遗传优化方法,这种方法在有效的抑制方向图旁瓣的同时,提高优化效率。接下来分析了子阵级数字波束形成的数学描述及其性能,在不改变已有的子阵结构基础上,通过在子阵输出端加入加权网络进行后处理,来改善子阵方向图及扫描方向图的特性。应用遗传算法,对子阵级加权网络进行优化,有效的抑制了扫描方向图的旁瓣电平。随着ADBF技术的发展,已经开始将其应用到子阵级。子阵级ADBF技术可以在干扰方向形成一个凹口,从而能够起到抑制干扰的作用,但是这样做往往会破坏静态方向图的旁瓣电平,使自适应方向图的旁瓣电平升高。为了抑制旁瓣电平升高的现象,考虑调整阵列加权和子阵结构来改善这种状况。出于以上考虑,本文分别分析了阵元级加权、子阵结构和子阵级加权对方向图性能的影响。在此基础上,应用单目标遗传算法对阵列加权和子阵结构进行了联合优化,通过优化找到一种抑制自适应方向图旁瓣电平的方法,同时对SINR的性能进行了分析。在实际应用中单一目标的优化往往不能满足要求,进而引入了多目标遗传算法的概念,对系数加权法、VEGA、基于Pareto秩MOGA方法进行了介绍,给出了优化流程。为了能够更有效的进行遗传优化,在遗传优化过程中引入了保优策略,在优化过程中保留了累次优化中最优的解,并将父代的最优解注入到子代,增加收敛速度。本文对使用的所有方法均进行了计算机仿真并进行了分析,从而证明了方法的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题来源及研究的目的和意义
  • 1.2 国内外在该方向的研究现状
  • 1.3 主要研究工作
  • 第2章 遗传算法的基本原理及相控阵模型的建立
  • 2.1 引言
  • 2.2 遗传算法的基本原理
  • 2.2.1 遗传算法的基本概念
  • 2.2.2 遗传算法的基本操作
  • 2.2.3 遗传算法的理论依据
  • 2.3 平面相控阵模型的建立及编解码方案
  • 2.3.1 平面相控阵模型
  • 2.3.2 编码方案及解码方案
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 基于遗传算法的子阵级加权优化
  • 3.1 引言
  • 3.2 抑制和、差波束旁瓣的子阵级加权优化
  • 3.2.1 子阵级加权优化差波束原理分析
  • 3.2.2 编码方案
  • 3.2.3 适应度函数
  • 3.2.4 遗传优化过程
  • 3.2.5 仿真结果及分析
  • 3.3 基于遗传算法的子阵级加权优化
  • 3.3.1 子阵级方向性函数
  • 3.3.2 编码方案
  • 3.3.3 适应度函数
  • 3.3.4 仿真结果及分析
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 基于遗传算法的子阵级加权网络的优化
  • 4.1 引言
  • 4.2 子阵级ADBF的理论基础
  • 4.2.1 子阵级ADBF的原理
  • 4.2.2 仿真结果及分析
  • 4.3 子阵级加权网络的优化
  • 4.3.1 加权网络的设计方法
  • 4.3.2 编解码方案
  • 4.3.3 适应度函数
  • 4.3.4 优化流程
  • 4.4 基于理想子阵方向图的加权网络的优化
  • 4.4.1 基于第一类理想子阵方向图的加权网络的优化
  • 4.4.2 仿真结果及分析
  • 4.4.3 基于第二类理想方向图的加权网络的优化
  • 4.4.4 仿真结果及分析
  • 4.5 基于高斯方向图的加权网络的优化
  • 4.5.1 理论分析
  • 4.5.2 仿真结果及分析
  • 4.6 基于近似理想方向图的加权网络的优化
  • 4.6.1 基于第一类近似理想子阵方向图的加权网络的设计
  • 4.6.2 仿真结果及分析
  • 4.6.3 基于第二类近似理想子阵方向图的加权网络的优化
  • 4.6.4 仿真结果及分析
  • 4.7 基于近似高斯方向图的加权网络的优化
  • 4.7.1 理论分析
  • 4.7.2 仿真结果及分析
  • 4.8 本章小结
  • 第5章 相控阵加权及子阵结构的联合优化
  • 5.1 引言
  • 5.2 阵元级加权及子阵结构的联合优化
  • 5.2.1 适应度函数
  • 5.2.2 仿真条件
  • 5.2.3 仿真结果及分析
  • 5.3 子阵结构及子阵加权的联合优化
  • 5.3.1 单目标遗传优化
  • 5.3.2 多目标遗传优化
  • 5.4 阵元级加权、子阵结构和子阵级加权的联合优化
  • 5.4.1 适应度函数
  • 5.4.2 优化流程
  • 5.4.3 仿真结果及分析
  • 5.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读学位期间发表的学术论文
  • 致谢

    • 相关论文文献

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