时间调制准泰勒阵列天线的方向图综合

为了获得期望的参数指标,提出了一种基于时间调制的准泰勒阵列天线设计方案,该方案通过对动态单元接通时长进行简化处理并适当降低目标旁瓣电平值来实现。为了降低旁带辐射,进一步采用差分进化算法对动态单元的通断时刻进行优化,使得控制动态单元的时间脉冲发生移位来抑制谐波电平。基于MATLAB的仿真结果表明,与原始的泰勒综合方法相比,新方案不但有利于简化时间调制阵列中数字控制电路的设计,而且能够在获得相同、甚至更低旁瓣电平的情况下,使谐波电平值降低5 dB以上,并且也降低了主方向图的功率损耗。     

C波段低副瓣定向微带阵列天线的设计

文章提出了一种工作在C波段基于切比雪夫分布的不等分馈电网络所设计的8×4定向辐射阵列天线，主要根据切比雪夫加权函数针对线阵所对应的馈电网络实施了同相不等分的电流分配，形成了一分八的功分器作为馈电网络结构，同时采用串并联混合馈电网络，降低了传输损耗，减小了占用空间。测试数据表明，在4.84 GHz处，阵列天线的增益大小是15.56 d Bi，对应的E面和H面的副瓣电平大小分别是-24.12 dB和-24.97 dB。实现了微带阵列天线高增益、低副瓣和指向性好的要求。     

基于对数稀布阵的FDA-MIMO干扰抑制

波形分集阵列雷达作为一种将频率分集阵列与多输入多输出结构相结合的雷达新体制,在主瓣干扰抑制领域具有极大的应用前景.针对基于对数稀布阵的FDA-M IM O随队干扰抑制方法展开分析.首先将对数稀布阵引入FDA-M IM O体制,通过采用非线性频控函数改进基本FDA"S型"波束图带来的多极值问题;然后通过RCB算法修正随队干扰抑制过程中出现的导向矢量失配问题;最后,仿真验证了当目标与干扰在距离维可分但角度维较为接近时,该方法可在保持主瓣增益的同时实现对干扰的有效置零,从而为随队干扰的有效抑制提供了新的思路.     

一种低副瓣宽零点的自适应波束形成算法

自适应波束形成算法能自动地将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,零陷对准干扰信号的来波方向;但是常规的自适应算法形成的干扰零限比较尖锐,副瓣容易产生畸变,在干扰、天线平台快速移动的情况下,其性能将会严重下降。本文基于对权值的范数约束和对零点的最小二乘线性约束优化,提出了一种降低副瓣电平并且加宽零点的自适应波束形成算法。理论分析和计算机仿真结果证明了新算法的有效性     

一种低副瓣宽零点的自适应波束形成算法

自适应波束形成算法能自动地将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,零陷对准干扰信号的来波方向;但是常规的自适应算法形成的干扰零限比较尖锐,副瓣容易产生畸变,在干扰、天线平台快速移动的情况下,其性能将会严重下降.基于对权值的范数约束和对零点的最小二乘线性约束优化,提出了一种降低副瓣电平并且加宽零点的自适应波束形成算法.理论分析和计算机仿真结果证明了新算法的有效性.     

基于脊间隙波导的低副瓣多波束阵列天线设计

为了克服毫米波频段传统多波束阵列天线损耗高、效率低以及等幅激励情况下副瓣电平较高的问题,该文提出了一种基于间隙波导技术的低副瓣多波束阵列天线设计方法。首先,设计了基于巴特勒矩阵的双层多波束馈电网络拓扑结构,将传统巴特勒矩阵的4个输出端口与不等功分器相连,拓展为8个输出端口,实现输出功率的重新分配,以达到低副瓣设计的目的。接着,设计了基于脊间隙波导的双层和单层定向耦合器、交叉结和不等功分器,完成了低副瓣多波束阵列天线的整体设计。最后,进行了天线实物加工和测试,测试与仿真结果较为吻合,副瓣电平得到了有效降低,验证了所提出的低副瓣多波束阵列天线的性能。     

超低副瓣相控阵天线的优化综合技术

研究超低副瓣相控阵天线的优化综合技术和互耦补偿技术。方法提出了天线单元间互耦的直接优化修正方法,该方法利用晨线性最优化方法进行超低副瓣相控阵天线综合设计,将单元间的互耦直接计入优化计算中,可使天线阵综合优化和互耦修正一次完成。结果给出了在天线阵不扫描和有一定扫描角度情况下,诮经耦直接优化修正方法的综合优化结果。     

低副瓣三次模压缩偶极子天线的设计

针对模式压缩偶极子天线目前存在的高副瓣问题,提出一种低副瓣三次模压缩偶极子天线的设计,通过采用在偶极子天线上加载弯折电感的方式,获得较大压缩系数值,减小反向电流的辐射口面,从而设计出低副瓣高增益的模式压缩天线,实现了-15.35 dB的低副瓣和5.11 dBi的增益性能,降低了互扰,增大天线的传输距离和传输速率.为验证仿真模型的有效性,利用PCB技术加工出实物并进行测试,其仿真和测试结果比较吻合.     

基于改进的粒子群算法实现阶梯幅度量化相控阵天线的低副瓣

 从统计意义上逼近传统的连续加权分布,利用无约束优化方法求出一组最优量化台阶.在此基础上,提出处理加权宽度的改进约束整数粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,实现阶梯幅度量化加权.设计了处理量化幅度权值的Powell PSO混合算法,进一步降低峰值副瓣电平.首次设计星载降水测量雷达(precipitation radar, PR)相控阵天线的低副瓣,改进的PSO算法在寻优能力、算法鲁棒性方面都得到了增强.     

自适应阵列方向图综合算法研究

应用一种自适应算法进行天线阵方向图综合.算法考虑了阵元方向图的特性,并能任意控制旁瓣电平,克服了传统算法的不足,很好地完成设计要求.只需要很少的计算时间,具有广泛的应用范围和极强的实际价值.     

低副瓣天线及多层天线罩一体化仿真

多层介质天线罩对机栽天线低副瓣性能有显著的影响，对带罩天线的方向性进行一体化分析有助于机栽天线的优化设计。根据复射线理论，利用复源点远场具有的高斯波束特性，对低副瓣天线的方向图主副瓣进行模拟，随后计入表征主副瓣的各个复源点场在多层天线罩内的反射和透射影响，最后在远区通过叠加所有复源点的透射场而得到带罩天线的远区方向性图。由于复源点场和集合复射线法的简易性，大大简化了带罩天线的理论分析过程，有利于天线及天线罩的整体优化设计。文中以二维圆柱天线罩内的12单元线阵为例，给出了相关的分析和计算结果，证明了文中方法的可行性和简捷性，并得到一些具有参考价值的结论。     

基于多目标粒子群优化的同心圆环阵列方向图综合算法

针对同心圆环阵列(concentric ring antenna array, CRAA)的方向图优化问题,提出了一种新的密度锥削策略(new density tapering strategy, NDT)结合多目标粒子群(multiple objective particle swarm optimization, MOPSO)算法的联合优化方案。基于NDT思想,在阵列口径中心附近始终保持约占总数一半的圆环为满阵填充状态,而对剩余靠近口径外围的圆环,限制它们的填充因子变化范围在两条门限曲线之间;以旁瓣电平和方向性系数为优化目标,通过对单元最小间隔、外围圆环的间距及其填充因子进行优化来寻找可行的Pareto最优解。仿真表明,该方案可用于优化各种口径的CRAA,能在相同或更高方向性系数情况下,降低阵列的旁瓣电平1.25～6.19 dB,达到优化效果。     

小生境遗传算法用于阵列天线方向图综合

基于共享函数的小生境遗传算法能克服基本遗传算法易于早熟和局部寻优能力较差等不足，使种群中的个体保持多样性，对这种小生境遗传算法的遗传参数进行部分改进，并将改进后的遗传算法用于线天线阵列的方向图综合．通过与传统的切比雪夫综合方法结果比较发现，该方法在低副瓣方向图综合以及零点形成方面都能得到不错的效果，为其进一步在其他形式天线阵综合中的应用打下基础．     

虚拟天线阵列小区划分方案的性能分析

将虚拟MIMO技术引入到自组织多跳无线网络中,可显著提高系统容量。而发挥虚拟MIMO优势的关键之处在于,根据通信需要建立合理的虚拟天线阵列小区。目前相关领域的研究还没涉及小区的建立机制,因此急需提出或改进现有的方法和算法来选取小区的划分机制。基于这种需求,从通信性能主要指标的角度出发,针对虚拟天线阵列小区划分,进行了理论分析建模,提出了两种初步划分小区的方案,并分别针对功率、容量、时延等指标进行考察,同时利用MATLAB进行数值仿真。结果表明,小区划分机制依赖于具体的应用。     

基于二次规划的线性天线阵列和方向图及差方向图综合算法

天线阵列方向图综合在雷达系统中具有重要应用.提出了一种快速的基于二次规划的线性天线阵列和方向图及差方向图综合算法.考虑阵列激励的对称性,建立相应的凸二次规划问题,最大化阵列方向性系数.线性约束条件可以控制波束指向、副瓣电平和零陷产生等.这种算法具有全局最优解,仿真结果表明:该算法可以用于多种和、差方向图的综合问题.     

结合GSC与相干滤波器的二元麦克风阵列语音增强算法

提出一种相干滤波器与广义旁瓣相消器结合(GSC)的二元麦克风阵列语音增强算法.将基于噪声谱估计的单通道相干滤波器作为广义旁瓣相消器的后置滤波器,充分利用阵元间蕴含的信号进行噪音抑制,克服经典结合算法无法使用基于噪声谱估计的相干滤波器的缺点.计算机仿真实验表明,该算法明显优于小阵列广义旁瓣相消算法和基于相位差的算法.     

非线性系统控制器综合的一种新方法(英文)

基于正切线性化控制技术和状态依赖Riccati微分方程方法,提出了一种新的非线性控制器综合策略.受正切线性化控制的启发,首先,将一类非线性系统的非线性反馈镇定问题转化为状态依赖线性时变系统的反馈镇定器设计问题.然后,给出了求解导出线性时变系统反馈镇定器设计问题的一种基于状态依赖Riccati微分方程方法.为实现该控制器的求解,仅需实时求解给定正定初始条件下的状态依赖Riccati微分方程.此外,本文所得到的解析结果还能保证非线性闭环反馈系统的指数渐近稳定性.最后,用一个数值算例验证了本文给出方法的有效性.     

一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法

非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)广泛应用于图像聚类、计算机视觉、信息检索等领域。但是,现有的NMF方法还存在一些不足之处：①NMF方法直接在高维原始图像数据集上计算它的低维表示,而实际上原始图像数据集的有效信息常常隐藏在它的低秩结构中;②NMF方法还存在对噪声敏感以及鲁棒性差的缺点。为了提高NMF算法的鲁棒性和可解释性,提出一种稀疏图正则化的非负低秩矩阵分解算法(sparse graph regularized non-negative low-rank matrix factorization,SGNLMF)。通过低秩约束和图正则化,SGNLMF算法同时利用了数据的几何信息和有效低秩结构;此外,SGNLMF算法还对基矩阵加以稀疏约束,使得其鲁棒性和可解释性均有一定的提升。还提出了一种求解SGNLMF的迭代算法,并从理论上分析了该求解算法的收敛性。通过在ORL和YaleB数据库上的实验结果表明SGNLMF算法的有效性。