基于交叉熵理論天線陣列綜合方法研究.pdf

1、單一天線已經(jīng)無法滿足系統(tǒng)對波束的特殊要求,在雷達(dá)系統(tǒng)、聲納系統(tǒng)、AM/FM接收機(jī)、衛(wèi)星系統(tǒng)、蜂窩手機(jī)系統(tǒng)、GPS以及無線局域網(wǎng)中,天線陣列的使用越來越廣泛。在陣列設(shè)計(jì)階段,優(yōu)化陣列口徑激勵(lì),使其滿足工程給定的旁瓣要求及其他要求,成為天線陣列方向圖綜合問題。
　　由于系統(tǒng)對波束的要求越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)天線陣列綜合方法無法勝任。隨著遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、模擬退火算法等智能方法的發(fā)展,使解決復(fù)雜天線陣列綜合問題成為可能。但這些方法具有

2、綜合速度慢,容易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),使尋找準(zhǔn)確、高效的綜合方法成為復(fù)雜天線陣列綜合領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。
　　基于交叉熵理論的智能算法是全局隨機(jī)優(yōu)化算法。其中重點(diǎn)采樣策略,使其具有解決大型、復(fù)雜優(yōu)化問題的優(yōu)點(diǎn)。本文利用連續(xù)型和組合型交叉熵算法,對不等間距陣列、稀疏陣列等陣列綜合問題進(jìn)行了研究。提出了多種改進(jìn)交叉熵算法,進(jìn)而將其應(yīng)用到解決幅相控制陣列綜合問題。同時(shí),針對天線陣列綜合領(lǐng)域中的多目標(biāo)優(yōu)化問題提出了多目標(biāo)交叉熵算法的優(yōu)化方案。<

3、br>　　利用組合型交叉熵算法解決了200陣元陣列稀疏問題,詳細(xì)分析了平滑常數(shù)、精選樣本數(shù)量等優(yōu)化參數(shù)對算法收斂速度及最優(yōu)解集的影響,為其他優(yōu)化問題的參數(shù)選擇提供依據(jù)。針對不等間距陣列,利用連續(xù)型交叉熵算法,分析三個(gè)主要目標(biāo)函數(shù)在優(yōu)化工程中的應(yīng)用。將優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了比較,并獲取了較低的旁瓣電平。成功利用該算法消除陣列掃描過程中的柵瓣。
　　提出全自適應(yīng)交叉熵算法。利用該算法,通過振幅和相位聯(lián)合控制,分別完成精確主瓣波動、恒定旁瓣電平

4、及寬松主瓣波動、漸變旁瓣電平的兩種扇形波束方向圖綜合。并僅僅通過相位控制,使扇形波束與筆形波束方向圖之間切換成為可能。
　　提出加速交叉熵改進(jìn)算法和插入額外方差改進(jìn)算法相結(jié)合的新算法。在保持等陣元間隔情況下,利用該算法成功完成了唯相控制的低旁瓣方向圖零點(diǎn)生成,詳細(xì)討論了兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)在旁瓣電平及零點(diǎn)生成綜合中起到的不同作用。同時(shí),利用該算法通過唯振幅控制,實(shí)現(xiàn)Dolph-Chebyshev和Taylor傳統(tǒng)天線陣列雙陣元失效校正。<

5、br>　　提出帶有模糊C均值聚類的多目標(biāo)交叉熵算法。并利用該算法,探討了陣列稀疏過程中饋電陣元的數(shù)量與峰值旁瓣電平之間帕累托最優(yōu)曲線。在不等間距陣列綜合中,進(jìn)行了峰值旁瓣電平和波束寬度的多目標(biāo)優(yōu)化。
　　本文將交叉熵及改進(jìn)算法應(yīng)用于天線陣列綜合,完整的提出了適用于天線陣列綜合的算法流程。研究內(nèi)容涉及天線陣列方向圖綜合的多個(gè)領(lǐng)域,并且選擇學(xué)術(shù)界公認(rèn)的天線陣列綜合成功案例,進(jìn)行仿真性能對比,得到了有意義的結(jié)論,對于更廣為人知的智能算法