夏琛海,成繼隆
(1.南京電子技術(shù)研究所,江蘇 南京 210013;2.中國航天科工集團8511研究所,江蘇 南京 210007)
20世紀90年代以來,隨著有源相控陣天線技術(shù)的快速發(fā)展,其高功率、高效率的特征為大幅提升雷達作用距離提供了有效的技術(shù)途徑,天線系統(tǒng)在可靠性、隱身性、抗干擾能力和多目標跟蹤能力等方面均有大幅提升。不過,大型的有源相控陣天線成本昂貴,據(jù)統(tǒng)計,天線陣成本在整部雷達成本中占比通常超過一半以上。降低天線成本已成為相控陣雷達設(shè)計中必須考慮的問題。降低成本一般有2條路徑,一是靠元器件的進步,量產(chǎn)使得元器件價格大幅度降低,或通過技術(shù)水平提高合并多個元器件的功能,但是這條路線依賴于基礎(chǔ)工業(yè)水平的進步,時間周期較長;二是采用稀布陣設(shè)計,減少有源通道的數(shù)量,雖然會損失一些電性能指標,但可滿足某些工程項目的使用要求。
按照上述思路,本文提出了一種稀布有源相控陣設(shè)計方法。通常,一部天線最重要的設(shè)計參數(shù)包括:功率孔徑積(PG)、波束寬度(BW)和副瓣電平(SLL),稀布陣設(shè)計主要考慮如何實現(xiàn)這些指標的最優(yōu)。
采用稀布陣天線以減少有源通道的設(shè)計思路如圖1所示。
在某項目有源相控陣天線設(shè)計中,要求降低成本,直接選用現(xiàn)有成熟四通道T/R組件構(gòu)成微波通道,陣面采用“稀布陣”設(shè)計,怎樣才能保證性能最優(yōu)呢?問題轉(zhuǎn)化為稀布陣列的排布問題,考慮首先進行密度加權(quán),在密度加權(quán)的基礎(chǔ)上再利用數(shù)值優(yōu)化算法調(diào)整通道的位置,達到最優(yōu)。
密度加權(quán):首先用經(jīng)典的稀布方法,確定稀布陣的稀布率。其次每個單元點隨機進行概率抽取,具體做法是在滿陣基礎(chǔ)上(如圖 2所示)沿著圓心向圓周,抽取概率逐步減小,從而得到一個密度加權(quán)的稀布陣列。然后在此基礎(chǔ)上,運用陣列優(yōu)化數(shù)值算法,以方向圖最大副瓣作為目標函數(shù)進行分布優(yōu)化。最后進行局部微調(diào),使得硬件復雜度降低,保證結(jié)構(gòu)安裝可實現(xiàn)。
由于TR組件是四通道的,在架構(gòu)實現(xiàn)上又有2種方案。
方案一:采用四通道組件分散安裝實現(xiàn)稀布,如圖 3(a)所示。優(yōu)點是結(jié)構(gòu)設(shè)計上可以繼承滿陣的架構(gòu),簡化設(shè)計,而且單元與組件可以直接連接,損耗小。缺點是優(yōu)化時自由度受限。
方案二:將四通道組件與輻射單元之間用電纜連接,每個通道可獨立使用,如圖 3(b)所示。優(yōu)點是每個通道可以自由配置位置。缺點是連接復雜,損耗較大,特別是每條電纜需要等長。
陣列綜合是最優(yōu)化的問題,優(yōu)化的目標通常包括極大化增益、極小化副瓣,或與指定的參考方向圖有最小的偏移等等。這些目標函數(shù)較復雜且存在大量的局部最優(yōu)值,這樣的問題很難用經(jīng)典的基于梯度信息的優(yōu)化算法求解,用它們往往只能得到靠近初值的局部最優(yōu)解。近年來,一類優(yōu)化算法在這類問題上取得進展,如基因算法(GA)、模擬退火算法(SA)、粒子群算法(PSO)、差分演化策略(DES)等等,它們以不同方式引入隨機性,使算法收斂于局部最優(yōu)的可能性大大降低,能有效地在整個變量空間中搜索,因而被稱為全局優(yōu)化算法。
陣列綜合中經(jīng)常用到二進制變量、整數(shù)變量及實數(shù)變量。為了適應(yīng)不同的變量類型,提出過許多種標準算法的變形形式。一種方便的處理方式是采用各種算法的實數(shù)形式,設(shè)算法得到實數(shù)變量v(0≤v≤1),當需要整數(shù)變量I,或二進制變量b時,直接由實數(shù)變量轉(zhuǎn)換:
I=rounddown((Imax-Imin+1)v)+Imin
b=round(v)
(1)
式中,rounddown(·)表示向下取整,round(·)表示舍入取整,下標max和min代表變量的最大最小值,
通過這種轉(zhuǎn)換,算法運行時只需要實數(shù)變量。為了優(yōu)化陣列,以遺傳算法為基礎(chǔ),規(guī)劃了優(yōu)化算法[1-5]。
優(yōu)化過程如圖 4所示,步驟如下:
第一步:把密度加權(quán)得到的隨機分布陣列A計算得到方向性系數(shù)D、3dB波束寬度BW、峰值副瓣MaxSLL、平均副瓣MeanSLL等參數(shù),并將fitvalue =D-BW-MaxSLL-MeanSLL作為評估依據(jù);把每一列單元作為二進制編碼。
第二步:再生成一個密度加權(quán)隨機分布陣列B,計算fitvalue,若比A好,則A和B互換;試著用B的第一列替換第一步A的陣列,重新計算fitvalue,若值更大則實施替換,并更新fitvalue。
第三步:重復替換整個陣列的所有列,得到最優(yōu)的fitvalue和陣列分布新的A。
第四步:按照一定的變異概率,把第二步的所有列更新一遍,生成一個新的陣列B。
第五步:重復第二到第四步,直至達到一定限制或者獲得計算fitvalue滿意的陣列A。
根據(jù)陣列天線理論,對天線方向圖的仿真分析采用如下公式[6]:
E(θ,φ)=fe(θ,φ)Fa(θ,φ)
(2)
jφmn)
(3)
公式(2)是規(guī)則排列的天線陣列方向圖計算公式,fe(θ,φ)代表天線輻射單元方向圖,F(xiàn)a(θ,φ)代表陣因子;公式(3)是陣因子的計算公式,Imn代表電流分布,dx、dy代表單元間距。沒有實際單元的地方,幅度為0。
陣面采用滿陣、單元級和組件級稀布方案時,其通道排列方式如圖5所示。
三種不同組件排布方式的陣面天線圖仿真結(jié)果如圖6所示,均采用幅度均勻加權(quán)。
仿真結(jié)果表明,在T/R組件相同前提下,在滿陣時,ERP是最高的,但是波束寬度過寬,副瓣略差;組件稀布增益下降明顯,采用組件級稀布時,波束寬度最小,但副瓣抑制最差;采用單元級稀布時,ERP略低,但副瓣抑制有明顯改善。采用三種組件排列方式的陣面性能對比如表1所示。
綜合比較后,采用單元級稀布陣列作為首選方案。 實測陣面方向圖如圖7所示,與仿真結(jié)果一致。
表1 采用不同組件排布方案性能對比
利用稀布技術(shù)可以大大縮減輻射單元數(shù)量,是降低天線成本的一種有效形式,與傳統(tǒng)方案相比,成本降低一半左右,性能滿足了使用需求。
本設(shè)計通過結(jié)果對比,最終選擇了組件級稀布方案,實現(xiàn)了通道數(shù)量縮減50%的要求,成本的下降與之相當,而主要電性能參數(shù)滿足某項目要求。本文成功利用現(xiàn)有成熟技術(shù),利用密度加權(quán)和遺傳算法結(jié)合的優(yōu)化路徑,找到了一種有效的低成本有源相控陣天線設(shè)計方法,滿足了某項目的使用需求。但也有些方面尚需改進,如陣面裝配需要手工實現(xiàn)輻射單元和四通道組件之間的連接,對于規(guī)模在幾百甚至上千通道數(shù)的陣面,裝配工作量巨大。比較好的方法是設(shè)計單通道的TR組件(稀布方案不變),可實現(xiàn)輻射單元與組件的盲差連接,極大減少裝配工作量,在后續(xù)同類項目中或可借鑒?!?/p>
參考文獻:
[1] Afacan E.Sidelobe level and sideband optimization for thinned planar antenna arrays using time modulation[C]∥7th European Conference on Antennas and Propagation (EUCAP 2013) -Convened Sessions,2013.
[2] Marcano D, Duran F. Synthesis of antenna arrays using genetic algorithms Diogenes[J]. IEEE Antennas and Propagation Magazine,2000,42(3).
[3] Yan Keen-Keong,Lu Yilong.Sidelobe reduction in array-pattern synthesis using genetic algorithm[J].IEEE Trans. on Antennas and Propagation,1997,45(7).
[4] 段霞霞,張金剛,劉彥明.遺傳算法綜合賦形波束陣列天線及Matlab程序?qū)崿F(xiàn)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2007(15).
[5] 李緒平,趙交成,等.一種綜合賦形波束天線陣的組合算法[J].微波學報,2007,23 (6).
[6] Robert J. Mailloux phased array antenna handbook[M]. 2nd ed. A H, INC., 2005.