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非均匀阵列天线综合稀布优化方法研究

摘要

在相同阵列孔径下，与均匀阵列天线相比，非均匀阵列以较少的阵元数量就能满足

系统的期望辐射特性，既简化了阵列天线的馈电网络结构，又降低了系统成本、重量和

设计复杂度，已广泛应用于雷达、导航、电子对抗、移动和卫星通信等军事领域和民用

领域。对非均匀阵列阵元激励进行优化可以获得高精度的赋形波束，同时优化阵元位置

和激励给非均匀阵列综合带来了更大的设计自由度。由于阵元激励的优化需在系统馈电

网络集成中增加T/R组件等数量，运算复杂度随之增加，系统成本增大。因此，如何以

较低的成本并快速稳定地综合出期望方向图成为急需解决的关键问题。

本文深入分析了系统对阵列天线辐射特性的设计需求，针对阵列天线综合过程中旁

瓣电平抑制难度大、算法计算速度慢且稳定性差、波束赋形及零陷控制能力弱的问题，

分别从稀布阵列低副瓣优化技术、波束赋形综合技术以及子阵综合技术三个方面进行了

重点研究，其主要工作和研究成果可以归纳为以下几个方面：

针对具有最小阵元间距约束的非均匀阵列天线稀布综合问题，提出一种改进量子遗

传算法(ImproveQuantumGeneticAlgorithm,IMQGA)来实现非均匀阵列低副瓣综合。首

先，分析了阵列天线的阵元位置特性与智能优化算法编码、交叉、变异等过程的关系，

构建了多约束条件下(包括的阵元数目、阵列孔径、阵元间距)的阵元位置非线性映射模

型，并提出一种整数量子比特编码方式，以降低运算复杂度；其次，提出了一种自适应

旋转角策略对量子旋转门进行改进，使得个体始终朝着更优的方向进行旋转，提升了收

敛速度。采用6角旋转策略，使染色体产生轻微波动，避免出现早熟现象。仿真结果

表明，所提算法可有效降低峰值旁瓣电平，提高运算速率。

针对阵列天线在应对干扰时出现的旁瓣电平升高、零陷控制不精准以及波束赋形能

力弱的问题，提出了一种量子遗传算法与凸优化算法相结合的混合算法(Quantum

GeneticAlgorithm­ConvexProgramming,QGA­CP)。在限定阵列孔径、阵元数量、阵元

间距的多约束条件下，根据期望阵列辐射特性构建低副瓣非均匀阵列稀布优化模型和适

应度函数，通过嵌套优化阵元位置和阵元激励来提升阵列方向图的性能。仿真实验表明，

所提算法可以获得更低的峰值旁瓣电平，提升波束赋形的精度，且在满足期望的主波束

宽度的同时可以在指定方向形成深零陷/宽零陷。

针对子阵划分过程中由于子阵中阵元个数划分不均导致的旁瓣电平抬高以及产生

栅瓣的问题，提出了一种动态子阵划分方法，通过优化子阵中阵元数量、阵元位置以及

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子阵级激励来达到消除栅瓣，降低峰值旁瓣电平的目的。同时，将动态子阵划分的方式

应用到同心圆环阵列稀布优化中，对半径子阵划分的同时优化环上阵元数。在上述优化

模型的基础上，提出一种同心圆环子阵划分模型，采用QGA­CP同时优化圆环半径、阵

元数量以及子阵中圆环个数、子阵级激励来以更高的优化自由度降低峰值旁瓣电平。通

过与现有文献对比，结果表明，所提方法可以用更少的子阵数目和运算时间得到更优的

辐射特性。

针对现有阵列天线方向图重构方法采样点数多、重构精度低的问题，提出了一种基

于傅里叶基的滤波对角化算法来重构期望方向图。将阵列天线中的阵元位置和阵元激励

等价为信号中的频率和幅度信息。由于基向量的大小与阵元个数相关，阵元个数越多，

所构建矩阵的处理难度越大。而傅里叶基的引入可以滤掉不起作用的基向量，保留有用

的基向量，从而可降低计算量。同时，采用最小二乘法来求解阵元激励，从而提升匹配

精确度。实验表明，所提方法只需使用较少的采样点就可以更高的匹配精度重构期望方

向图。

关键词：阵列天线综合；低副瓣；稀布阵列优化；零陷控制；子阵划分；波束赋形

非均匀阵列天线综合稀布优化方法研究

ABSTRACT

Comparedwithuniformarrayantennas,non­unifor