陳永森, 涂正林
(1.中國船舶重工集團公司第723研究所,揚州 225001;2.中國重工海博威(江蘇)科技發(fā)展有限公司,揚州 225001)
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基于粒子群算法的陣列波束寬零陷優(yōu)化設(shè)計
陳永森1,2, 涂正林1
(1.中國船舶重工集團公司第723研究所,揚州 225001;2.中國重工海博威(江蘇)科技發(fā)展有限公司,揚州 225001)
摘要:作為一種新型的群智能隨機優(yōu)化算法,粒子群優(yōu)化(PSO)算法在解決各種非線性復雜問題上得到了廣泛的應用。研究了粒子群優(yōu)化算法在陣列天線方向圖零陷加寬技術(shù)上的應用,通過實例表明粒子群算法能夠在較寬的角度區(qū)間上形成滿足要求的零陷,在抗干擾應用方面具有較高的應用前景。
關(guān)鍵詞:粒子群優(yōu)化算法;陣列波束形成;寬零陷
0引言
相控陣天線方向圖的零陷寬度和深度是反映相控陣雷達抗干擾性能的指標。零陷深度表明天線在特定方向上對干擾信號的抑制能力,目前普遍采用的自適應干擾置零方法能夠?qū)崿F(xiàn)較低的零陷深度,但寬度較窄,因此要求較高的干擾測向精度。但當雷達與干擾源相對運動時,需要實時計算方向圖加權(quán)系數(shù)以便零陷跟隨干擾到達角度。而一般的干擾置零算法運算量較大,實時性受到影響,通過加寬零陷角度范圍可以擴展權(quán)值運算時間,減少運算次數(shù),保證在運算時間范圍內(nèi),即使雷達和干擾的相對位置出現(xiàn)變化,依然能夠抑制干擾。在寬零陷算法研究方面,文獻[1]提出了基于干擾兩點分布特性時的零陷加寬技術(shù),文獻[2]提出了基于文化算法的加寬零陷技術(shù)。本文將粒子群算法應用到方向圖零陷加寬技術(shù)中,表明粒子群算法能夠顯著提高方向圖的零陷寬度,在天線方向圖的優(yōu)化方面具有較好的應用前景。
1粒子群算法方向圖優(yōu)化
1.1算法原理
粒子群算法[3]由Kennedy和Eberhart提出,在解決非線性、不可微和多峰值的問題上應用較多;應用于方向圖優(yōu)化問題時,可以計算天線各個陣元的幅度和相位權(quán)值,使得陣列遠場電磁場分布特性滿足特定的設(shè)計要求[4-5]。其主要原理是,首先為每個粒子隨機分配一個N維空間位置,這個粒子的位置對應優(yōu)化問題的一個待定解,用目標函數(shù)評估其優(yōu)化能力,所有的粒子同時遵循確定或者隨機的更新規(guī)則在N維空間中進行迭代,得到新的粒子位置,當粒子遍歷N維空間時,每個粒子根據(jù)其出現(xiàn)的最優(yōu)向量得到局部最優(yōu)向量,通過所有粒子在迭代過程中的不斷震蕩和隨機調(diào)整,形成在多維空間中的搜索,最終到達全局最優(yōu)向量。
對于粒子xi=[xi1,xi2,…,xiN],其中i=1,2,…,m,表示粒子數(shù),其速度vid與位置xid按照如下方程進行迭代:
vid(k+1)=ω·vk+c1r1[pid(k)-xid(k)]+
c2r2[gid(k)-xid(k)]
(1)
xid(k+1)=xid(k)+vid(k+1)
(2)
式中:ω為慣性權(quán)重;c1、c2為加速常數(shù);r1、r2為在[0,1]范圍內(nèi)的隨機數(shù),為保證算法收斂,粒子最大速度受到Vmax限制;xi經(jīng)歷過的最好的位置記為pbest;所有粒子經(jīng)歷過的最好位置記為gbest。
針對陣列方向圖的寬零陷優(yōu)化,每個粒子的位置對應一個幅度權(quán)值,設(shè)計目標函數(shù)為:
(3)
式中:L為限制值;p為波束旁瓣;θmin為旁瓣起始角度;θmax為旁瓣終止角度。
目標函數(shù)表示波束旁瓣與設(shè)計旁瓣之間的累積偏差,當目標函數(shù)最小時,天線方向圖旁瓣與設(shè)計旁瓣最為接近。
1.2算法流程
通過以上分析,設(shè)計算法流程如下:
(1) 設(shè)定旁瓣限制函數(shù),初始化粒子群種群規(guī)模、每個粒子位置;
(2) 將每個粒子值映射到N維空間中的幅度權(quán)值;
(3) 根據(jù)當前粒子參數(shù)計算天線方向圖;
(4) 根據(jù)遠場方向圖旁瓣和限制函數(shù)計算目標函數(shù);
(5) 將目標函數(shù)和其經(jīng)歷過的最低值pbest做比較,如果低于后者,則更新pbest;
(6) 對每個粒子,將pbest與全局gbest做比較,如果低于后者,則重新記錄gbest值;
(7) 根據(jù)公式(2)、(3)更新粒子的速度和位置;
(8) 如果達到最大迭代次數(shù),程序終止,否則執(zhí)行(2)。
2應用舉例
針對60元一維線陣,陣元間距0.5λ,均勻加權(quán)的方向圖具有如下形式:
(4)
設(shè)置最大旁瓣電平40dB,同時在30°~40°角度范圍內(nèi)形成60dB的零陷,設(shè)計限制函數(shù):
(5)
限制函數(shù)如圖1所示。
圖1 限制函數(shù)
目標函數(shù):
(6)
按照以上算法步驟,對幅度權(quán)值進行優(yōu)化,幅度取值范圍0~1,并通過內(nèi)插法提高運算精度。計算得到如圖2所示的幅度加權(quán)值,其對應的方向圖如圖3所示。
圖2 粒子群優(yōu)化算法得到的權(quán)值
圖3 遠場方向圖優(yōu)化結(jié)果
可以看出,在設(shè)定的30°~40°的角度范圍內(nèi),方向圖的旁瓣被限制在-60dB以下,同時,其余部分的旁瓣被限制到了-40dB以內(nèi)。通過與40dB切比雪夫加權(quán)方向圖進行對比,可以發(fā)現(xiàn),方向圖在主瓣方向上基本上保持一致,寬零陷并未對主瓣造成明顯影響。
3結(jié)束語
本文以粒子群算法對天線方向圖的寬零陷進行了設(shè)計,通過設(shè)計特定的目標函數(shù),獲得了具有寬零陷的副瓣電平及對應權(quán)值,算法仿真結(jié)果表明粒子群算法能夠較好地實現(xiàn)寬零陷設(shè)計要求,在干擾抑制方面具有較高的應用前景。
參考文獻:
[1]張曙,武思軍.陣列波束的零陷加寬算法研究[J].哈爾濱工程大學學報,2004(25):651-658.
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Optimization Design for Broad Null-steering of Array Beam Based on Particle Swarm Algorithm
CHEN Yong-sen1,2,TU Zheng-lin1
(1.The 723 Institute of CSIC,Yangzhou 225001,China;2.CSIC Haibowei (Jiangsu) Technology Development Co.Ltd;Yangzhou 225001,China)
Abstract:As a new stochastic optimization method based on swarm intelligence,particle swarm optimization (PSO) algorithm is widely used to solve various non-linear complicated problems.This paper studies the application of PSO algorithm to broaden the range of antenna null-steering of array antenna pattern,indicates that the null-steering is satisfied for the requirements in wider angle interval by using PSO algorithm can be formed,which has fine prospect in array anti-jamming application.
Keywords:particle swarm optimization algorithm;array beam forming;broad null-steering
DOI:10.16426/j.cnki.jcdzdk.2016.01.023
中圖分類號:TN821.8
文獻標識碼:A
文章編號:CN32-1413(2016)01-0103-02
收稿日期:2015-07-18