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        基于粒子群算法的非均勻稀布陣列綜合

        2014-06-23 06:38:50孫紹國
        火控雷達(dá)技術(shù) 2014年1期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化

        孫紹國

        (中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所 合肥 230031)

        0 引言

        在雷達(dá)、電子對(duì)抗、通信及射電天文等領(lǐng)域,為了獲得高的目標(biāo)分辨率,天線孔徑相對(duì)較大,同時(shí)為了減少單元通道,降低成本,往往對(duì)天線單元數(shù)量有一定的限制。采用均勻布陣方式,由于陣元間距大,往往帶來大的柵瓣問題,非均勻稀布陣具有不受柵瓣影響及天線孔徑大的優(yōu)點(diǎn),通過陣元位置優(yōu)化,降低天線旁瓣電平,因此常采用陣元非均勻排列的稀布陣方式。考慮陣元間互耦影響及天線單元尺寸的限制,天線單元非均勻稀布,陣元間距應(yīng)滿足一定的約束條件,即不小于某一最小設(shè)定值。如何在給定陣元數(shù)和陣列孔徑時(shí),確定有最小陣元間距約束的非均勻陣列的陣元位置,以抑制柵瓣,降低旁瓣電平,一直未能很好解決,主要是由于非均勻陣元位置優(yōu)化設(shè)計(jì)是一個(gè)非線性問題,同時(shí)對(duì)陣元間距必須有一定的約束。針對(duì)非均勻稀布陣優(yōu)化,目前采用的主要方法有統(tǒng)計(jì)優(yōu)化方法[1]、模擬退火法[2]、分?jǐn)?shù)階勒讓德變換方法[3]、遺傳算法[4,5]等。但這些方法編程復(fù)雜,計(jì)算速度慢,調(diào)整參數(shù)多,計(jì)算效果不甚理想。

        粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization)通過群體中粒子間的合作與競爭進(jìn)行優(yōu)化搜索,該算法可調(diào)參數(shù)少,簡單,收斂速度快,易于實(shí)現(xiàn)并且功能強(qiáng)大,近年來被廣泛應(yīng)用于解決天線陣列優(yōu)化問題[6-8]。本文基于粒子群優(yōu)化算法,在給定陣列孔徑和陣元數(shù)條件下,以消除柵瓣,降低旁瓣電平為目標(biāo),對(duì)有最小陣元間距約束的陣元位置進(jìn)行優(yōu)化,通過改進(jìn)適應(yīng)度算法,消除了優(yōu)化過程中的不合格個(gè)體,將有最小陣元間距約束的陣元位置優(yōu)化簡化為無約束的優(yōu)化,結(jié)合結(jié)構(gòu)簡單、通用有效的粒子群優(yōu)化算法,優(yōu)化效果快速、穩(wěn)定,滿足實(shí)際工程需要,通過仿真實(shí)例,驗(yàn)證了此方法的高效可行性。

        1 非均勻稀布陣列優(yōu)化模型

        對(duì)于如圖1所示的沿x軸排列的天線單元組成的稀布直線陣,給定陣列口徑L和單元數(shù)N,則其遠(yuǎn)區(qū)輻射場為:

        其中dn代表第n個(gè)單元的位置;A(n)為單元激勵(lì)系數(shù),也可作為優(yōu)化變量,這里A(n)=1,波數(shù)k=2π/λ ;λ為波長;θ為俯仰角,且 -π/2≤θ≤π/2。為保持陣列孔徑為L,使d1=0,dN=L,其他陣元位置d2,…,dN-1,滿足min{di-dj}≥C,其中C為給定的最小陣元間距約束值,1≤j<i≤N,取陣元位置矢量 d1,d2,…,dN–1,dN,通過優(yōu)化陣元位置變量,以抑制稀布陣柵瓣,降低旁瓣電平為優(yōu)化目標(biāo), 適 應(yīng) 度 函 數(shù) 定 義 為 ffit(d1,d2,…,dN)=min(F(θ)/Fmax),式中Fmax為主瓣峰值;θ的取值范圍需排除主瓣區(qū)域。

        圖1 非均勻稀布陣列結(jié)構(gòu)

        粒子群算法首先初始化一群隨機(jī)粒子,然后通過迭代找到最優(yōu)解。在每一次迭代中,粒子通過跟蹤兩個(gè)極值來更新自己。一個(gè)是粒子本身找到的最優(yōu)解,即個(gè)體極值。另一個(gè)是整個(gè)種群找到的最優(yōu)解,稱之為全局極值。粒子在找到上述兩個(gè)極值后,重新更新自己的速度和位置,新的速度和位置由下式確定:

        其中:ω為慣性權(quán)重,c1和c2為加速常數(shù),rand1()和rand2()為兩個(gè)在[0,1]范圍內(nèi)變化的隨機(jī)函數(shù)。通過不斷學(xué)習(xí)更新,最終得到最優(yōu)解所在的位置,搜索過程結(jié)束。對(duì)于非均勻陣元位置變量的優(yōu)化,初始粒子群經(jīng)過選擇判斷可以滿足陣元最小間距的約束,但經(jīng)過速度和位置更新后的粒子,將會(huì)出現(xiàn)不滿足最小間距約束的不合格個(gè)體,使得優(yōu)化搜索結(jié)果失去實(shí)際意義。通過改進(jìn)適應(yīng)度算法,消除優(yōu)化過程中的不合格個(gè)體,可直接利用粒子群算法輕易實(shí)現(xiàn)。

        2 改進(jìn)的適應(yīng)度算法

        如圖1所示,陣列孔徑L上有N個(gè)陣元,第1個(gè)陣元坐標(biāo)為0,第N個(gè)陣元坐標(biāo)為L,按最小間距C要求,N個(gè)陣元占用陣列空間(N-1)C,因此孔徑L上剩余的可用于非均勻布陣的區(qū)間為S=L-(N-1)C,在此閉區(qū)間內(nèi)[0,S],隨機(jī)生成N-2個(gè)隨機(jī)數(shù)并從小到大排序,得到初始粒子群位置X=[x1,x2,…,xN-2],通過加入間距約束向量[5]P= [C,2C,…,(N-2)C],得到孔徑上N-2個(gè)陣元位置組成的矢量為:

        則一個(gè)包括N個(gè)單元個(gè)體的完整的陣元位置矢量為:

        顯然,由上述方法生成的個(gè)體滿足了陣元數(shù)為N,陣列孔徑為L,最小陣元間距約束為C的稀布陣列約束條件,將有個(gè)體約束的優(yōu)化簡化為無約束優(yōu)化問題。按上述分析,這些個(gè)體中需要優(yōu)化的變量為N-2個(gè),由這些個(gè)體即可創(chuàng)建種群數(shù)為N-2初始群體.初始群體的產(chǎn)生只在區(qū)間[0,S]上進(jìn)行,即隨機(jī)生成N-2個(gè)[0,S]區(qū)間上的粒子群體。

        3 PSO算法操作流程改進(jìn)

        通過加入間距約束向量,得到新的粒子生成方法,相應(yīng)的PSO算法操作流程需作局部改進(jìn),在優(yōu)化前和優(yōu)化后對(duì)粒子群預(yù)處理,主要包括以下兩個(gè)方面的操作。

        a.在每一次迭代優(yōu)化操作前,將粒子群體中的每個(gè)粒子變量從小到大排序,隨后加上間距約束向量,從而使進(jìn)入優(yōu)化過程操作的粒子為向量D的個(gè)體,向量D中第1個(gè)以及第N個(gè)變量不參與優(yōu)化操作,僅對(duì)中間的(N-2)個(gè)變量進(jìn)行優(yōu)化操作。

        b.各粒子經(jīng)歷每一次的優(yōu)化更新后,如果有某些粒子的位置超出[0,S]區(qū)間,應(yīng)將該粒子的速度向量反向后重新更新,就像對(duì)粒子設(shè)置一隔離墻,碰墻后彈回,保證搜索在[0,S]區(qū)間進(jìn)行,優(yōu)化過程中,第1個(gè)變量的值始終為0,第N個(gè)變量的值始終為L,中間N-2個(gè)優(yōu)化變量值依次增大。

        通過以上操作改進(jìn),消除了優(yōu)化過程中的不合格粒子,可采用常規(guī)PSO工作流程進(jìn)行優(yōu)化,具體流程為:

        a.在區(qū)間[0,S]初始化一群粒子,包括粒子起始位置和速度;

        b.對(duì)粒子群預(yù)處理操作;

        c.計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)度值;

        d.對(duì)每個(gè)粒子,將其適應(yīng)度值與其經(jīng)歷過的最好位置p_best作比較,如果好于后者,則將此時(shí)的適應(yīng)度值替代原位置;

        e.對(duì)每個(gè)粒子,將其適應(yīng)度值與全局所經(jīng)歷的最好位置g_best作比較,如果好于后者,則重新替代;

        f.根據(jù)方程(2)、(3)更新粒子的速度和位置;

        g.如果滿足結(jié)束條件(產(chǎn)生足夠好的適應(yīng)度值或達(dá)到預(yù)設(shè)最大代數(shù)),程序終止,否則跳轉(zhuǎn)到步驟b。

        4 仿真實(shí)例

        例1陣元數(shù)為16的直線陣列,孔徑長為36λ,考慮陣元尺寸限制,陣元間距約束為C≥0.5λ,如果按照陣元均勻分布排列,陣元間距為2.4λ,主瓣波束寬度1.32°,其遠(yuǎn)場方向圖出現(xiàn)多個(gè)柵瓣,如圖2所示。

        圖2 陣元均勻分布陣列遠(yuǎn)場仿真波瓣

        運(yùn)用本文優(yōu)化算法綜合陣列,設(shè)基本參數(shù)為:粒子群規(guī)模60,終止迭代數(shù)為500,加速常數(shù)c1=c2=2,初始群體生成采用均勻分布隨機(jī)數(shù)生成器。進(jìn)行5次優(yōu)化運(yùn)算,最差和最優(yōu)副瓣電平分別為-10.4dB,-11.22dB,優(yōu)化后的最優(yōu)陣元位置為:0,1.83,4.59,9.61,10.44,11.35,12.29,13.28,14.1,15.0,17.64,18.5,21.34,24.97,30.16,36.0(單位為λ)。圖3為最優(yōu)值和最差值收斂曲線,數(shù)值結(jié)果好,效率高。優(yōu)化后遠(yuǎn)場方向圖如圖4所示,可見完全抑制了柵瓣,主瓣波束寬度略有展寬為1.61°,相鄰陣元間距如圖5,滿足陣列孔徑及陣元間距的約束條件。

        圖3 多次優(yōu)化收斂曲線

        圖4 優(yōu)化后陣元非均勻分布陣列遠(yuǎn)場仿真波瓣

        圖5 優(yōu)化后相鄰陣元間距值

        例2陣元數(shù)為33直線陣列,孔徑長為20.48λ,陣元間距約束為C≥0.5λ,對(duì)于等幅同相激勵(lì),陣元位置均勻分布排列時(shí),陣元間距為0.64λ,最大旁瓣電平為-13.2dB,運(yùn)用本文優(yōu)化算法,以降低最大旁瓣電平為目標(biāo),優(yōu)化參數(shù)同上,同樣進(jìn)行5次優(yōu)化運(yùn)算,最差和最優(yōu)峰值副瓣電平分別為-22.1dB,-22.6dB,一致性好,運(yùn)行速度快,優(yōu)化效果好。優(yōu)化后的最優(yōu)陣元位置為:0,0.81,2.04,2.65,3.52,4.29,4.83,5.41,5.99,6.55,7.08,7.61,8.13,8.64,9.14,9.64,10.14,10.64,11.14,11.64,12.14,12.64,13.14,13.64,14.16,14.7,15.3,15.97,16.68,17.33,18.9,19.67,20.48(單位為 λ)。圖6為最優(yōu)值和最差值收斂曲線。優(yōu)化后遠(yuǎn)場方向圖如圖7所示,波瓣寬度展寬約0.2°,相鄰陣元間距如圖8所示。可見,運(yùn)用本文方法可方便實(shí)現(xiàn)在一定孔徑內(nèi),任意陣元數(shù),任意間距約束的陣元位置優(yōu)化綜合。

        圖6 多次優(yōu)化收斂曲線

        圖7 優(yōu)化后陣元非均勻分布陣列遠(yuǎn)場仿真波瓣

        5 結(jié)論

        圖8 優(yōu)化后相鄰陣元間距值

        本文以抑制柵瓣,降低旁瓣電平為目標(biāo),基于粒子群優(yōu)化算法,給出了有陣列孔徑、單元數(shù)和最小間距約束的非均勻稀布陣列綜合方法,同在規(guī)則柵格位置的稀疏陣列相比,具有更大的自由度和實(shí)用性,可更大程度地滿足工程設(shè)計(jì)的需要,仿真分析表明,該方法快速、高效,數(shù)值結(jié)果好,下一步將應(yīng)用到非均勻平面陣列的稀布綜合中。

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