平面稀疏阵列综合的优化布阵理论与技术研究

Sparse array synthesis technology is one of the important methods to optimize array. In this research, optimizing array is mainly around the 2D sparse array to low the peak side lobe level. This array optimization technology is mainly related to genetic algorithm, iterative FFT algorithm, which need improve the algorithm performance. In different conditions, the optimization and simulation are performed and compared. And the multi-objective optimization models with different element position and feeding are researched. Furthermore, plane array based on circular array elements is researched by the quadratic optimization. Study on antenna array optimization has important theoretical significance and wide application prospect in the military and civilian.

稀疏阵列综合技术是优化布阵技术研究的重要方法之一。在本课题中，主要围绕二维稀疏阵列的优化布阵，以获得尽量低的旁瓣电平展开全面研究，主要涉及基于遗传算法，迭代FFT算法的优化布阵，提高现有算法的效能；通过上述算法对不同情形的平面阵列稀疏布阵上的优化仿真，归纳不同形式的阵列天线稀疏后，对阵列性能的影响；研究以阵元位置、阵元激励为优化目标的多目标优化模型；进一步研究以同心圆环阵列为阵元的平面阵列的二次优化问题。该项目开展的阵列天线优化研究，具有重要的理论意义和广泛的军事和民用应用前景。

在提高阵列天线方向性系数的研究中，超方向性阵列综合可以在满足外部噪声占优的情况下实现最优方向性系数；而且对于超方向性阵列来说，可以利用较少的阵元数来实现较高的方向性系数，对接收阵列小型化研究有重大的意义。.稀疏阵列综合技术是优化布阵技术研究的重要方法之一。在本课题中，主要围绕二维稀疏阵列的优化布阵，以获得尽量低的旁瓣电平展开全面研究。主要涉及基于遗传算法，迭代FFT算法的优化布阵，提高现有算法的效能。研究在满足外部噪声占优的约束下使阵列的方向性系数达到最优，进而提高了系统的信噪比；同时，为了满足目标识别和抗干扰的主旁瓣比要求，还可以通过迭代方法来控制旁瓣电平。首先，利用该超方向阵列综合法，推导了任意形式阵列的方向性系数的解析式，实现了典型阵列的最优方向性系数综合。然后，对稀布线阵实现了数学建模，以抑制阵列的峰值旁瓣电平为优化目标，采用迭代傅里叶算法，大变异遗传算法和基于模拟退火（SA）的粒子群（PSO）算法对直线阵列进行了稀布优化。最后，结合端射阵和圆阵的方向性系数和阵列小型化要求，选择合适的参数进行超方向性阵列设计，分别采用均匀阵列因子和稀布阵列因子设计高频段接收阵列。该项目开展的阵列天线优化研究，具有重要的理论意义和广泛的军事和民用应用前景。