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阵列方向图综合方法研究的开题报告一、研究背景及意义现代通信技术迅速发展，对于射频信号的传输和接收需求逐渐增加。
阵列天线作为一种现代通信的重要技术之一，已经广泛应用于无线通信、雷达探测、航空航天等领域。
阵列天线的方向图是其在信号传输及接收过程中的关键性能指标之一，因此研究阵列方向图综合方法对于提高阵列天线的通信性能有着重要的意义。
二、研究内容及目标本文将研究阵列方向图综合方法，主要包括以下内容：1. 阵列天线的基本原理和方向图特性：研究阵列天线的工作原理和方向图特性，为后续阵列方向图综合方法的研究提供理论基础。
2. 阵列方向图综合方法的分类和研究现状：对阵列方向图综合方法进行分类和综述其研究现状，为本文研究提供基础。
3. 针对不同应用场景的阵列方向图综合方法研究：针对不同应用场景，如雷达探测、无线通信等，结合具体需求，研究不同的阵列方向图综合方法设计，并探究其性能优势和适用范围。
本文的目标是探究阵列方向图综合方法的设计和性能优化，为阵列天线的通信性能提升提供有效的理论和方法支持。
三、研究方法和技术路线本文主要研究方法包括理论推演和仿真模拟。
从阵列天线的工作原理和方向图特性入手，通过理论推导和仿真模拟，探索阵列方向图综合方法的设计和优化，为阵列天线的通信性能提升提供理论和技术支持。
技术路线如下：文献调研、阵列天线基本原理研究、阵列方向图综合方法分类和综述、针对不同应用场景的阵列方向图综合方法研究、仿真模拟实现等。
四、预期结果和意义本文旨在研究阵列方向图综合方法，预期结果和意义如下：1. 对阵列天线的工作原理和方向图特性进行深入研究和探索，为阵列方向图综合方法的研究提供理论基础。
2. 对阵列方向图综合方法进行分类和综述，为不同应用场景下的阵列方向图综合方法的研究提供概念和方法支持。
3. 针对不同应用场景，研究阵列方向图综合方法的设计和优化，并进行仿真模拟实现，探究其性能特点和适用范围。
4. 提高阵列天线的通信性能，促进现代通信技术的发展。
阵列天线方向图的遗传算法综合及零陷研究的开题报告标题阵列天线方向图的遗传算法综合及零陷研究研究背景随着通信技术的发展，对天线方向图（Antenna Pattern）的要求越来越高。
阵列天线是一种常见的天线类型，它具有较窄的主瓣和较弱的旁瓣，方向图的合理设计对于信号的传输和接收至关重要。
而阵列天线的设计需要考虑到多个因素，包括天线的距离、放置方式和天线的特性等。
在阵列天线的设计中，方向图是一个重要的指标。
遗传算法在优化问题中表现出了较好的优越性，可以用于阵列天线方向图的综合设计。
此外，阵列天线方向图还存在零陷（Nulls）问题，在特定的方向上可能会出现方向图深度降低的现象，这也需要考虑到其设计中。
研究目的本研究旨在探究阵列天线方向图的遗传算法综合设计方法，并进一步研究零陷的问题。
具体研究目的如下：1. 探究阵列天线方向图的优化设计方法，基于遗传算法进行综合设计，以达到最佳的信号传输和接收效果；2. 分析阵列天线方向图中存在的零陷问题，提出有效的解决方法，并对其进行优化测试验证，以提高方向图的抗干扰能力和准确性；3. 开发基于遗传算法的阵列天线方向图优化设计软件，方便工程师在设计过程中快速地进行优化计算和分析。
研究内容本研究的主要内容包括以下方面：1. 阵列天线方向图和其优化设计方法的研究。
对天线的基本性质和方向图设计的要求进行分析研究，并探究遗传算法在阵列天线方向图综合设计中的应用；2. 阵列天线方向图中存在的零陷问题的研究。
对零陷产生的原因进行分析，并针对性地提出有效的解决方法，对其进行优化测试验证；3. 开发基于遗传算法的阵列天线方向图优化设计软件。
实现从基本参数设置、算法运行到结果分析等全面优化设计的功能。
研究方法1. 文献综述。
查阅大量文献，了解国内外研究现状和发展动态；2. 理论分析。
对阵列天线方向图的优化设计方法和零陷问题进行理论分析，提出相应的解决方法；3. 实验仿真。
利用仿真软件对提出的算法和方法进行验证和优化，并设计相应的实验方案；4. 软件开发。
一种天线阵方向图综合法
单秋山;邓维波;赵淑青
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】1994(000)009
【摘要】首先把待求阵因子分解为若干组子阵因子的叠加，每个子阵对应一组相位线性递变，幅度按一定规律加权的空间电流谐波，子阵阵因子的空间指向对应一定的空间抽样点。
各空间谐波之和即为阵元和总数励，它对应等求的阵因子，调整空间谐波的个数，相对幅度及空间抽样点位置，即可综合出理想的方向图，综出一个设计实例以说明这种综合方法。
【总页数】1页(P93)
【作者】单秋山;邓维波;赵淑青
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TN820.15
【相关文献】
1.一种应用于天线阵方向图综合的改进遗传算法 [J], 杨莘元;杨林
2.一种基于双正交模的新型天线阵方向图综合方法 [J], 张云峰;曹伟
3.一种超宽带相控阵天线阵方向图栅瓣抑制方法 [J], 姜建华;胡梦中
4.一种脉冲天线阵列方向图的快速计算方法 [J], 冯菊;廖成
5.一种新的天线阵方向图综合演化算法 [J], 薄亚明
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阵列天线方向图综合新技术研究阵列天线方向图综合新技术研究引言：天线技术作为通信领域的重要组成部分，对于增强通信系统的性能至关重要。
传统的单天线系统在满足日益增长的通信需求上已经无法满足现代社会对高速、高容量通信的要求。
而阵列天线技术作为一种重要的解决方案，通过利用多个小天线构成的阵列，能够实现灵活的信号处理和波束形成，从而提高通信系统的容量和可靠性。
本文将综合介绍阵列天线方向图的新技术研究，包括波束形成算法、阵列天线的布局和优化、阵列天线的信号处理以及在不同应用场景下的性能研究。
一、波束形成算法波束形成算法是实现阵列天线性能优化的核心技术之一。
目前常用的波束形成算法包括传统的线性加权算法和现代的非线性自适应波束形成算法。
传统的线性加权算法采用简单的均匀加权方式，对所有接收到的信号进行加权求和，其算法简单但效果有限。
而非线性自适应波束形成算法通过自适应地调整天线的相位和幅度权值，能够根据信号的到达角度和干扰环境动态调整，从而提高阵列天线的波束指向特性和抗干扰性能。
在波束形成算法中，最常用的是基于最小均方误差准则的自适应波束形成算法。
该算法通过不断调整天线的权值，使得波束方向上的信号功率最大化，抑制波束以外的干扰功率。
此外，还有一些改进的算法，如基于约束最优化的波束形成算法、基于子空间分离的波束形成算法等，这些算法在特殊场景下能够更好地适应和优化。
二、阵列天线的布局和优化阵列天线的布局和优化是提高阵列天线性能的重要手段。
在阵列天线的布局中，影响性能最大的是天线之间的距离和方向的选择。
一般情况下，天线之间的距离越小，波束方向图的主瓣宽度越窄，抗干扰性能越好。
而天线之间的方向选择则决定了波束的指向性能。
在实际部署中，常见的布局方式有线性阵列、圆形阵列、矩形阵列等多种形式，不同的布局方式对应不同的应用需求，需根据具体情况综合考虑。
在阵列天线的优化中，常用的是基于遗传算法、粒子群算法等优化算法。
这些算法通过随机搜索和迭代优化的方式，对阵列天线的布局进行优化，进而提高天线的指向性和经济性。
一种平面天线阵列方向图图形化仿真方法
张树春;仇永斌;姜巍;魏鑫
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2015(0)9
【摘要】平面阵列方向图计算在飞行仿真过程中因耗费计算资源而拖慢毫秒级的仿真同步进程。
针对这一问题提出了一种图形化的方向图仿真计算方法。
解析理想方向图在三维立体空间上的典型图形特征以及空间剖面特征,在平面坐标系下利用Sinc函数构造能够再现该图形特征的核函数模型,将该核函数图形作为剖面在空间坐标系下进行旋转,得到仿真方向图。
仿真结果表明:这种图形化计算方法能够快速逼真再现平面阵列的理想方向图并满足系统的实时同步要求。
【总页数】6页(P1983-1988)
【作者】张树春;仇永斌;姜巍;魏鑫
【作者单位】空军哈尔滨飞行学院飞行仿真技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN820.12;TP391.9
【相关文献】
1.一种阵列天线方向图的数值合成新方法
2.一种改进的Dolph-Chebyshev方法在阵列天线方向图综合中的应用
3.一种脉冲天线阵列方向图的快速计算方法
4.一种双极化液晶阵列天线设计与方向图综合方法
5.大型平面阵列天线辐射方向图的小阵外推计算和综合方法
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二维矩形阵列天线方向图综合作者：崔玉国李清亮闫玉波来源：《现代电子技术》2009年第03期摘要：在干扰入射方向，自适应天线阵方向图会产生零陷，从而实现抗干扰的功能。
基于最大信噪比准则，将自适应算法应用于二维矩形天线阵方向图的综合问题,假定有大量干扰信号施加到天线阵的副瓣区，通过只对副瓣峰值电平进行控制调整加权值，得到满足设计要求的目标方向图。
该算法计算量较小，收敛速度比较快，可以将阵元的方向图特性的影响考虑在内。
仿真结果证实了该算法是可行的。
关键词：二维矩形阵列；自适应算法；方向图综合；最大信噪比准则中图分类号：TN82文献标识码：B文章编号：1004-373X(2009)03-065-04Pattern Synthesis of Two-dimensional Rectangular Antenna ArraysCUI Yuguo,LI Qingliang,YAN Yubo(China Research Institute of Radiowave Propagation,Qingdao,266107,China)Abstract：Adaptive antenna arrays are able to form a pattern null in the direction of an interfering signal,which gives them anti-jamming capability.Adaptive algorithm based on maximum Signal-to-Noise Ratio(SNR) criterion is applied to pattern synthesis of two-dimensional(2-D) rectangular antenna arrays.Supposing a large number of interfering signals are incident in the sidelobe region,the pattern is modified to satisfy the design specification by only adjusting the sidelobe peaks level.So the computation is simplified and the convergent speed is improved.The element pattern characteristic is taken into account too.The algorithm is validated through simulation.Keywords：2-D rectangular array;adaptive algorithm;pattern synthesis;maximum SNR criterion0 引言天线阵方向图的综合问题是天线阵设计中的核心问题，是指按规定的方向图要求，用一种或多种方法来进行天线阵列的设计，使其产生的方向图与所要求的方向图良好逼近。
Dolph ［1］利用切比雪夫多项式的性质导出了等距线阵的权值，可以在给定最大副瓣电平的情况下使波束宽度最小，或在给定波束宽度的情况下使副瓣电平最低；Villeneuve［2］把Taylor的方法应用于离散直线阵列的综合，它可以在靠近主瓣的区域产生等幅度副瓣，而在远处的副瓣电平逐渐减小。
其他的用于解决直线阵列方向图综合问题的方法在文献［3］中有详细的描述。
二维矩形阵列天线方向图综合最简单的方法是推广直线阵列的方法。
如果口径分布是二维可分离的，则平面阵的方向图就等于两个正交直线阵的方向图的乘积。
由此得到的方向图在相应主平面内达到所要求的副瓣电平，而在其他平面内副瓣电平低于设计目标，导致主瓣变宽［4］。
Tseng和Cheng提出了一种设计切比雪夫矩形平面阵的方法［5］，能使平面阵所产生的方向图在每一φ剖面内都是切比雪夫型最佳方向图，但该方法要求行单元数等于列单元数，并且不能把阵元的方向图特性考虑在内。
Stutzman和Coffey［6］提出了一种用于平面阵列综合的迭代抽样算法。
首先根据其他算法或者实验测量数据得到一初始方向图，利用正交函数sin(x)/x的性质对其进行采样修正，使方向图在采样点与目标方向图匹配，重复该采样迭代过程直到得到满意的方向图。
该方法比较简单，但综合的方向图在采样点之间会有波动，也不能把单元的方向图特性考虑在内。
文献［7］运用一种改进的粒子群优化算法，实现了不等幅激励的二维矩形平面阵列天线的方向图综合。
通过采用对全局最优粒子微扰和跳变的惯性权重策略，并使用粒子群算法本身对参数组合进行了优化选择，很好地改善了优化速度和收敛精度，使算法具有普遍的适用性，取得了较好的结果。
该文把自适应算法应用于天线阵方向图的综合，给出了一种二维矩形平面阵列的方向图综合方法。
通过对副瓣区峰值电平的控制，综合得到了满足要求的目标方向图，可以把阵列单元的特性考虑在内，具有较强的实际意义。
1 算法描述1.1 自适应算法自适应阵列综合算法是近年来在自适应信号处理理论的基础上发展起来的，文献［8］比较系统地阐述了这种方法的原理：在干扰入射方向，自适应阵列会产生零陷，干扰越强零陷越深；干扰信号个数超过N-2时(N是天线单元个数)，自适应阵列将无法在各个干扰方向上形成零陷，而是自适应地调节方向图使干扰信号功率在输出中最小。
在阵列天线方向图的副瓣区域，峰值电平是最高的电平，当峰值电平低于目标副瓣电平时，副瓣区的电平自然就达到了设计要求。
通过只对副瓣峰值电平进行控制，把自适应算法应用于二维矩形平面阵列天线方向图的综合。
假定有大量的初始干扰信号施加到阵列的副瓣区，由于干扰的分布特性是已知的，根据最大信噪比准则求解初始自适应权值，得到自适应算法产生的初始方向图，干扰信号方向的电平会降低。
在副瓣峰值方向将得到的结果与设计目标相比较，根据自适应算法的原理调整干扰信号的功率，如果副瓣太高，就增加相应角度上的干扰功率，反之，就减少相应角度上的干扰功率，然后再重新计算新的权值。
重复进行这个迭代过程，直到得到满足要求的目标方向图。
流程图如图1所示。
图1 自适应算法流程图1.2 二维矩形阵列的方向图综合二维矩形天线阵列如图2所示，图中黑点表示天线单元。
此阵沿x轴方向有M个单元，沿y方向有N个单元，dx和dy分别为行距和列距，(θ,φ)表示主瓣的指向。
天线阵列输出的信号方向矢量和加权值分别为:V2D=v11v12…v1Nv21v22…v2NvM1vM2…vMN〗(1)W2D=w11w12 (1)w21w22 (2)wM1wM2…wMN〗(2)其中:vmn=fmnejkφmn,fmn是阵列单元(m,n)的方向图，k=2π/λ是波数,φmn=mdxsin(θ)cos(φ)+ndysin(θ)sin(φ)，是各单元的空间相位差。
阵列输出信号由每个vmn 与相应的复数加权值wmn(即天线单元馈点电流)相乘并求和得:S2D=∑Mm=1∑Nn=1wmnvmn=∑Mm=1∑Nn=1wmnfmnejkφmn(3)将上面两个二维阵列V2D和W2D表示成一维形式，转化成直线阵来综合，V2D和W2D 中元素要一一对应，M和N分别是阵元的行数和列数。
V=［v11…vM1,v12…vM2，…，v1N…vMN］T(4)W=［w11 …wM1,w12…wM2，…，w1N…wMN］T(5)阵列输出信号可表示为:S=∑Mm=1∑Nn=1wmnvmn=WTV(6)天线方向图与V和W相关，取其模值为:p(θ,φ)=WTV(7)图2 平面阵示意图假设阵列的副瓣区有A×B个二维干扰信号Xiab(a=1，2,…，A,b=1,2,…,B)，A和B远大于阵列的行数M和列数N，其入射角为(θia,φib)，幅度为Aiab；Xn是各阵元中存在的功率为δ2的高斯热噪声，取干扰噪声比为(k表示第k次迭代):εiab(k)=Aiab(k)2/δ2,ε≥0(8)天线阵列接收的非期望信号为:Xu=Xn+∑Aa=1∑Bb=1Xiab(9)假定第k次迭代时主瓣的最大值为P0(k)，如果要求的旁瓣电平低于主瓣电平R(dB)，则目标副瓣电平为:d(k)=P0(k)/10R/20(10)主瓣区不施加干扰信号，即干扰信号功率为0。
由上文可知，第k+1次迭代时干扰信号强度为:εiab(k+1)=0,(θia,φib)∈主瓣区h(k),(θia,φib)∈副瓣峰值方向εiab(k), else(11)h(k)=max{0,εiab(k)+f\}其中:p(θia,φib,k)为第k次迭代后方向图的实际电平;d(k)为由式(10)求得的目标副瓣电平;f 为迭代步长。
目标副瓣电平越低，f取值越大；f取值较小可以保证收敛，但会使迭代过程收敛速度比较慢，增大f的值可以加快收敛速度，但f过大会影响收敛过程的稳定性，在实际应用中可参考文献［8］给出的副瓣电平分别为-30 dB,-35 dB,-40 dB时f的最大取值，通过试探法确定合适的f值。
主瓣最大值P0(k)在迭代过程中是不断变化的，每次迭代前需重新确定。
副瓣峰值所在方向在迭代过程中也是不断变化的，即需要调整的干扰信号的方向是不断变化的，所以在每次迭代前也要重新确定，可以通过比较相邻区域电平值的相对大小得到。
根据最大输出信噪比准则，由文献［9］可知最佳权值为:W=μφ-1uV*0(12)其中：V0为期望主瓣方向，用于确定方向图主瓣的指向;φu为非期望信号的协方差矩阵;μ为任意常数。
φu=E［］〗(13)其中：I为单位矩阵；Vim为干扰信号所在方向的方向矢量，将(θia,φib)代入式(4)即可求得;*表示共轭，T表示转置。
可设定εiab的初始值为0，把根据式(12)和式(13)求得的权值W0代入式(7)得到初始方向图，将其与设计目标相比较，根据式(11)调整干扰信号强度，由式(12)和式(13)求得新的权值W1，代入式(7)得到新的方向图，重复上面的迭代过程，直到得到满意的方向图，具体流程如图1所示。
一般阵列方向图为阵元方向图和阵因子的乘积，上述方法是在没考虑互耦的情况下，对天线方向图进行的综合。
在阵元间互耦较强需要考虑其影响时，由文献［10］可知，可以先按照本文算法综合出不考虑互耦时的激励，再对耦合矩阵求逆，得到所需要的实际激励。
2 仿真示例与分析示例1:计算一个6×8矩形平面阵，阵元行距和列距均为λ/2 (λ为波长)，主瓣指向侧射方向，目标副瓣电平取为-30 dB，f=2,仿真结果如图3所示，取坐标值u1=sin(θ)cos(φ)，u2=sin(θ)sin(φ)。
