一种天线方向图优化方法、装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种天线方向图优化方法、装置及可读存储介质，其中优化方法包括：根据目标天线方向图确定初始阵列参数；根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型；求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励。本发明专利技术方法所获得的优化阵列分布和优化激励能够以更少的阵元数量，最大程度重建目标方向图，由此有效节约阵元数量，提高稀疏效果。

【技术实现步骤摘要】
一种天线方向图优化方法、装置及可读存储介质
本专利技术涉及领域，尤其涉及一种天线方向图优化方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
天线阵列方向图综合优化是从天线方向图技术指标出发，在给定的约束条件下，通过一系列的优化方法，调整天线阵列的分布形状和其中的阵元空间分布情况和调整天线阵元的激励，来产生满足期望性能指标的波束方向图。阵列天线的应用范围广泛，对阵列方向图的指标要求也多种多样，例如峰值旁瓣电平，主瓣宽度，主瓣增益，平均旁瓣电平等等。为了解决这些需求，人们提出了多种优化方法，用于方向图综合优化。从调整阵元空间分布方面出发，对于非周期阵列的研究与应用距今已有五十余年的历史，早在上世纪六十年代，就有人提出了非均匀布阵的思想，早期的研究基本停留在数值公式求解，穷举法等简单方法上，此后随着计算机技术的发展，逐渐诞生了动态规划法，模拟退火算法和遗传算法等。其中，遗传算法运用到线阵和面阵的优化布阵中，通过将含有位置信息的变量编码为二进制串，来进行遗传操作，经过有限次迭代优化后，获得了两种阵列场景下具有最低的峰值旁瓣电平的阵列分布，但整个过程存在收敛速度慢的问题。近十几年来，提出了大量改进的遗传算法以及多种算法配合使用的混合算法来提高优化性能。而从调整阵元激励方面出发，有凸优化方法，精确响应控制法等等。但一般来说这些方法对于阵元位置和阵元激励均是独立优化的，如先利用遗传算法等对阵元位置进行优化，在优化效果不足的情况下再尝试使用激励优化的方法，导致虽然是针对同一个方向图指标进行优化却并没有在这些优化过程中同时建立与阵元位置、阵元激励之间的联系，因而优化效果不能达到最优。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种天线方向图优化方法、装置及可读存储介质，用以快速重建目标方向图，节约阵元数目，提高稀疏效果。本专利技术实施例提供一种天线方向图优化方法，包括：根据目标天线方向图确定初始阵列参数；根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型；求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励。在一示例中，所述根据目标天线方向图确定初始阵列参数包括：按照预设采样点数对所述目标天线方向图进行采样，确定所述压缩感知模型的测量矢量。在一示例中，所述根据目标天线方向图确定初始阵列参数还包括：确定所述目标天线方向图的孔径；根据所述孔径确定初始空间分布以及初始激励。在一示例中，所述根据所述孔径确定初始空间分布以及初始激励包括：根据所述孔径，确定天线阵列的初始阵元间距以及阵元数量；根据所述初始阵元间距以及阵元数量确定初始激励。在一示例中，所述根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型包括：以优化后的激励最稀疏为目标并以重建所述目标方向图为约束，根据所述初始阵列参数建立阵列方向图优化的压缩感知模型。在一示例中，所述求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励包括：在预设误差范围内，将所述压缩感知模型进行转换，获得中间模型；将所述中间模型转换成交替方向乘子法ADMM形式；对所述ADMM形式进行迭代求解，获得优化阵列分布和优化激励。本专利技术实施例还提供一种天线方向图优化装置，包括：参数计算单元，用于根据目标天线方向图确定初始阵列参数；建模单元，用于根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型；数据处理单元，用于求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励。本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的天线方向图优化方法的步骤。本专利技术实施例通过根据目标天线方向图确定初始阵列参数；根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型；求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励，由此所获得的优化阵列分布和优化激励能够以更少的阵元数量，高精度重建目标方向图，由此有效节约阵元数量，提高稀疏效果。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本专利技术第一实施例基本流程图；图2为本专利技术第二实施例流程图；图3为切比雪夫等旁瓣期望方向图与本专利技术方法重建方向图的对比图；图4为利用本专利技术方法的优化阵列与原阵列的对比结果；图5为余割平方期望方向图与本专利技术方法重建方向图的对比；图6为利用本专利技术方法的优化阵列与原阵列的对比。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。实施例一本专利技术第一实施例提供一种天线方向图优化方法，如图1所示，包括：S101、根据目标天线方向图确定初始阵列参数；S102、根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型；S103、求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励。本实施例中首先可以根据所需的目标天线方向图确定初始的阵列参数，其中初始的阵列参数包括阵元间距，阵元数目以及初始激励。然后根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型。例如需要以精确重建方向图为约束，并且使得激励矢量最稀疏为目标，以此来建立压缩感知模型。最后通过求解压缩感知模型即可获得优化后的阵列分布和优化后的激励。根据优化后的阵列分布布置天线阵元以及产生相应的优化激励即可。通过本专利技术方法获得的优化阵列分布和优化激励能够以更少的阵元数量，高精度重建目标方向图，由此有效节约阵元数量，提高稀疏效果。在一示例中，所述根据目标天线方向图确定初始阵列参数包括：按照预设采样点数对所述目标天线方向图进行采样，确定所述压缩感知模型的测量矢量。在本示例中，可以对输入目标方向图的均匀采样数据，例如设置采样点数为J，将采样获得的目标方向图采样作为后续压缩感知模型的测量矢量。在一示例中，所述根据目标天线方向图确定初始阵列参数还包括：确定所述目标天线方向图的孔径；根据所述孔径确定初始空间分布以及初始激励。在一示例中，所述根据所述孔径确定初始空间分布以及初始激励包括：根据所述孔径，确定天线阵列的初始阵元间距以及阵元数量；根据所述初始阵元间距以及阵元数量确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种天线方向图优化方法，其特征在于，包括：/n根据目标天线方向图确定初始阵列参数；/n根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型；/n求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励。/n

【技术特征摘要】
1.一种天线方向图优化方法，其特征在于，包括：
根据目标天线方向图确定初始阵列参数；
根据所述初始阵列参数以及预设约束条件建立阵列方向图优化的压缩感知模型；
求解所述压缩感知模型获得优化阵列分布和优化激励。


2.如权利要求1所述的天线方向图优化方法，其特征在于，所述根据目标天线方向图确定初始阵列参数包括：
按照预设采样点数对所述目标天线方向图进行采样，确定所述压缩感知模型的测量矢量。


3.如权利要求2所述的天线方向图优化方法，其特征在于，所述根据目标天线方向图确定初始阵列参数还包括：
确定所述目标天线方向图的孔径；
根据所述孔径确定初始空间分布以及初始激励。


4.如权利要求3所述的天线方向图优化方法，其特征在于，所述根据所述孔径确定初始空间分布以及初始激励包括：
根据所述孔径，确定天线阵列的初始阵元间距以及阵元数量；
根据所述初始阵元间距以及阵元数量确定初始激励。


5.如权利要求3所述的天线方向图优化方法，其特征在于，所述根据所述初始阵列参数以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡瑞贤，陈竹梅，谢菊兰，雷川，徐宏宇，匡云连，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司电子科学研究院，电子科技大学，钱塘科技创新中心，
类型：发明
国别省市：北京;11