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      大孔徑超稀疏陣列綜合算法研究與應(yīng)用

      2020-09-11 12:35:52程先宬陳伯孝周志剛
      雷達科學(xué)與技術(shù) 2020年4期
      關(guān)鍵詞:副瓣分布圖范數(shù)

      張 燕,程先宬,陳伯孝,周志剛

      (1. 上海無線電設(shè)備研究所, 上海 200090;2. 西安電子科技大學(xué)雷達信號處理國家重點實驗室, 陜西西安 710071)

      0 引言

      為適應(yīng)未來戰(zhàn)爭的防御需求,雷達系統(tǒng)需要有效提升探測能力和參數(shù)估計性能。采用更大孔徑的均勻天線陣列可有效實現(xiàn)參數(shù)估計精度和覆蓋范圍的要求,然而,采用大孔徑均勻陣列會使得系統(tǒng)成本驟增且陣元間耦合加劇。超稀疏陣列在提升陣列孔徑的同時可大幅度減少陣元數(shù)目,有效地解決了系統(tǒng)成本和探測性能間的矛盾。

      目前,針對稀疏陣列的研究主要分為兩大類:一類是具有固定構(gòu)造結(jié)構(gòu)的稀疏陣列,例如互質(zhì)陣列、嵌套陣列、最小冗余陣[1-3]等。這類陣列通常具有固定的構(gòu)造方式,利用其特定的結(jié)構(gòu)可等效重構(gòu)出同孔徑下均勻陣列對應(yīng)的協(xié)方差矩陣進行參數(shù)估計,該類方法往往需要較大的快拍數(shù),在雷達系統(tǒng)中往往無法滿足,主要應(yīng)用于天文探測這類觀測時間長、快拍數(shù)多的應(yīng)用場景。第二類是隨機陣列結(jié)構(gòu),即通過構(gòu)造特定的約束準(zhǔn)則[4],優(yōu)化求解滿足約束的最優(yōu)陣列分布。該類方法在雷達中具有良好的應(yīng)用前景和實際價值,本文主要針對稀疏陣列綜合的算法進行介紹討論。

      針對大孔徑的稀疏陣列綜合問題主要分為兩種,一種是孔徑和陣元數(shù)目受限條件下的副瓣電平優(yōu)化算法,另一種是副瓣電平和孔徑約束下的陣列最稀疏解問題。本文介紹的算法屬于后者。此類問題的研究由于屬于NP-hard問題,難以求得全局最優(yōu)解,經(jīng)典的算法往往采用智能優(yōu)化算法[5-7],類似遺傳算法、退火算法以及粒子群算法等進行隨機優(yōu)化搜索。該類方法在孔徑較小時具有較高可行性,然而由于其運算量隨著陣列孔徑增大呈指數(shù)增長,因此在孔徑較大時時間成本過高,無法進行優(yōu)化。采用國外學(xué)者Nai提出的凸優(yōu)化方法[8]可有效降低運算復(fù)雜度,但是在孔徑較大時仍具有同樣的困境。

      本文針對大孔徑稀疏陣列優(yōu)化問題展開了研究,通過采用交替方向乘子[9]的優(yōu)化思想進行快速初始化,并構(gòu)建鄰域空間進行二次優(yōu)化,從而快速得到更優(yōu)的稀疏解。仿真實驗證明了算法的有效性。

      1 算法原理

      假設(shè)稀疏線陣孔徑為L,分布于區(qū)間[0,L]上的N個陣元對應(yīng)的位置矢量記為x=[x1,…,xN]T,初始位置矢量由遠小于半波長的間隔d對區(qū)間[0,L]進行均勻采樣得出,各陣元對應(yīng)的權(quán)值為w=[w1,…,wN]T,因此,此時陣列方向圖可表示為

      (1)

      為了后續(xù)推導(dǎo)方便,式(1)中的方向圖可用矩陣形式進行表示,即

      F=Aw

      (2)

      式中,矩陣A中的元素為a(i,j)=ejκxjsin(θi)。

      稀疏線陣最優(yōu)稀疏解問題,即尋找滿足主副瓣電平要求的最小陣元數(shù)N。則在上述模型的基礎(chǔ)上,稀疏線陣稀疏化問題可建模如下:

      s.t. |Aw|≤Mup

      (3)

      a0w=1

      式中,||w||0表示w的l0范數(shù),Mup為陣列方向圖上界約束條件,a0為方向圖主瓣方向所對應(yīng)的導(dǎo)向矢量。

      由于上式中的目標(biāo)函數(shù)w的l0范數(shù),為非凸優(yōu)化問題,難以得到全局最優(yōu)解。為了對式(4)中的問題進行求解,可采用l1范數(shù)進行如下近似:

      s.t. |Awp|≤Mup

      (4)

      a0wp=1

      其中,hp⊙wp為向量h和w的Hadamard積, ||q||1表示向量q的l1范數(shù),上標(biāo)p表示第p次迭代。每次迭代時的向量h由下式進行更新:

      (5)

      式中,ε為非常小的常量,可選為0.01。

      通過式(4)和式(5)進行迭代求解,在小孔徑時可快速有效地獲得效果良好的可行解。然而,對于孔徑較大的情況而言,采用上式進行優(yōu)化的運算量將大幅提升,優(yōu)化效果急劇惡化甚至失效。

      (6)

      該問題可按照采用如下步驟進行優(yōu)化:

      對于式(6)至式(8)的優(yōu)化過程采用的分為兩塊進行求解,但是理論上在單步優(yōu)化可行的前提下可對大孔徑情況對應(yīng)的搜索空間進行多次劃分。

      2 計算機仿真

      仿真一:陣列孔徑L=200λ的線陣綜合結(jié)果。其副瓣電平要求不高于-20 dB(|θ|≥0.28°),主瓣指向0°,陣列初始間隔d=λ/10。優(yōu)化得到的陣列方向圖和陣元位置及權(quán)值分布如圖1所示,其中圖1(b)為圖1(a)主瓣區(qū)域局部放大圖。

      (a) 陣列方向圖

      (b) 陣列方向圖主瓣放大圖

      (c) 陣元位置及權(quán)值分布圖1 陣列方向圖和陣元位置及權(quán)值分布

      優(yōu)化后陣元個數(shù)僅為129個,稀疏率為32.1%,且由圖1可以看出,副瓣電平符合預(yù)期約束條件,且波束無展寬。

      仿真二:陣列孔徑L=400λ的線陣綜合結(jié)果。副瓣電平低于-18.7 dB(|θ|≥0.17°),主瓣指向0°,陣列初始間隔d=λ/10。優(yōu)化得到的陣列方向圖和陣元位置及權(quán)值分布如圖2所示,其中圖2(b)為圖2(a)主瓣區(qū)域局部放大圖。

      (a) 陣列方向圖

      (b) 陣列方向圖主瓣放大圖

      (c) 陣元位置和權(quán)值分布圖2 陣列方向圖和陣元位置及權(quán)值分布

      優(yōu)化后的陣元個數(shù)為153個,稀疏率僅為19.1%。且由圖2(b)可看出副瓣電平滿足約束條件。

      仿真三:陣列孔徑L=500λ的線陣綜合結(jié)果。副瓣電平低于-20.4 dB(|θ|≥0.114°),主瓣指向0°,陣列初始間隔d=λ/10。文獻[10]對該條件下的陣列進行了優(yōu)化,其優(yōu)化結(jié)果如圖3所示。

      (a) 陣列方向圖

      (b) 陣元位置和權(quán)值分布圖3 陣列方向圖和陣元位置分布圖

      而利用本算法優(yōu)化后的結(jié)果如圖4所示,其中圖4(b)為圖4(a)主瓣區(qū)域局部放大圖。相較于文獻[10],利用本文所提算法,陣元個數(shù)僅為188個,稀疏率為18.8%,且由主瓣區(qū)域放大圖可以看出并無主瓣展寬,副瓣電平也符合預(yù)期目標(biāo)。

      (a) 陣列方向圖

      (b) 陣列方向圖主瓣放大圖

      (c) 陣元位置及權(quán)值分布圖圖4 陣列方向圖和陣元位置及權(quán)值分布

      3 結(jié)束語

      本文提出了一種針對大孔徑稀疏陣列綜合的算法。通過利用交替方向乘子的思想使其快速得到初始可行解,并構(gòu)建相鄰域形成新的解空間進行搜索,從而求得更優(yōu)的稀疏解。文中所提出的算法可有效地實現(xiàn)大孔徑下的稀疏陣列的綜合并得到相較傳統(tǒng)算法更優(yōu)的布陣結(jié)果。通過對若干不同孔徑條件下的仿真實驗,證明了算法的有效性。

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