一种提高连续波雷达收发阵列的隔离度方法

技术领域

本发明涉及雷达阵列天线技术领域，尤其涉及一种提高连续波雷达收发阵列的隔离度方法。

背景技术

传统脉冲雷达通常以时分的方式工作，并在发射的间隙不接收反射的回波信号，这种工作模式在近距离探测、动目标检测以及检测精度上都存在一定的局限性，而连续波雷达的提出在很大程度上缓解了这些难题。连续波雷达通过在扫频周期内发射频率变化的连续波，利用被物体反射后的回波与发射信号存在频率差，可以获得目标与雷达之间的位置信息，其发射和接收同时同频进行，既提高了时间资源利用率，同时还具有低功耗、小型化、低截获以及动目标检测等诸多优点。然而，收发同时的连续波雷达不可避免的在发射机到接收机之间产生强烈的射频干扰，由于发射功率远大于接收功率，这些同频率、高功率的射频干扰将大幅地降低接收机灵敏度，破坏了接收机的正常工作，为此，降低雷达收发之间的干扰是连续波雷达的核心问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种提高连续波雷达收发阵列的隔离度方法，联合发射波束形成和接收波束形成，同时优化的自适应随机分组量子-头脑风暴算法，提高连续波雷达收发阵列孔径的隔离度。

本发明所采用技术方案是：一种提高连续波雷达收发阵列的隔离度方法，包括以下步骤：

构建相控阵天线；

以有效全向隔离、有效全向灵敏度和有效全向辐射功率为目标函数，基于自适应随机分组量子-头脑风暴算法优化相控阵天线的性能指标。

进一步，所述相控阵天线的阵元包括天线层、馈电层和反射器层，所述天线层与馈电层相贴，所述馈电层与反射器层之间设有间隔。

进一步，所述天线层、馈电层和反射器层的材质均为F4B、介电常数均为3.5、厚度均为1mm、损耗正切均为0.002、物理尺寸均为0.9λ

进一步，所述相控阵天线的阵元上设有辐射贴片，所述辐射贴片设于相控阵天线的中心，所述辐射贴片的外形为方形、大小为0.6λ

进一步，所述相控阵天线为1x8相控线阵，前4个阵元设置为发射孔径，后4个阵元设置为接收孔径。

天线阵元通过将微带贴片在水平和垂直方向上分成若干小片，形成加载了超材料的串联电容周期阵列。通过精确设计的叉形馈电网络，激发辐射模式一致的多模态，实现宽带阻抗匹配。其工作带宽为8-12GHz，在该频段内相邻阵元的隔离度为25dB以上，单个阵元的增益为10dBi及以上。

进一步，所述以有效全向隔离、有效全向灵敏度和有效全向辐射功率为目标函数，基于自适应随机分组量子-头脑风暴算法优化相控阵天线的性能指标这一步骤，其具体包括：

基于有效全向隔离、有效全向灵敏度和有效全向辐射功率构建目标函数；

根据预设初值公式生成对应数量的个体并进行分组；

计算目标函数值并将每个组中目标函数值最小的个体作为组的中心；

引入第一概率密度函数判定个体的生成方式；

引入第二概率密度函数判定个体是否转为量子态，对个体进行量子计算并计算更新个体的适应度值，以适应度值最小的个体作为下一代个体。

返回步骤更新所有的N个个体，直至达到预设的最大迭代次数；

选择全局最优个体并解码，得到最终的发射波形成矢量、接收波形成矢量和相控阵天线的有效全向隔离、有效全向灵敏度和有效全向辐射功率。

进一步，所述目标函数的公式表示如下：

Fitness＝min(w

上式中，ζ表示无穷小的正数，EII表示有效全向隔离，EIRP表示有效全向灵敏度，EIS表示有效全向辐射功率，w

进一步，所述第一概率密度函数的公式表示如下：

p

上式中，p

本发明方法的有益效果是：本发明将发射阵列和接收阵列以孔径的方式划分，并将发射和接收波束形成联合优化，从而把发射机和接收机的整体性能联合考虑，提高了收发之间的隔离度。其次，通过在传统的头脑风暴算法中引入随机分组和量子计算，增强了算法的全局寻优能力和收敛速度。最后，通过设计了一组权值，使得目标参数(有效全向隔离、有效全向灵敏度、有效全向辐射功率)之间可以相互交换，在不同工程应用中通过调整该权重，就能方便的调节阵列的性能，具有强大的灵活性、适用性。

附图说明

图1是本发明一种提高连续波雷达收发阵列的隔离度方法的步骤流程图；

图2是本发明具体实施例相控阵天线的阵元的结构框图；

图3是本发明具体实施例阵元的第一展开示意图；

图4是本发明具体实施例阵元的第二展开示意图；

图5是本发明具体实施例阵元的第三展开示意图；

图6是本发明具体实施例相控阵天线的结构示意图；

图7是本发明具体实施例相控阵天线的仿真参数示意图；

图8是本发明具体实施例自适应随机分组量子-头脑风暴算法与其他算法的收敛曲线和运行时间示意图；

图9是本发明具体实施例基于自适应随机分组量子-头脑风暴算法的极限EII曲线示意图；

图10是本发明具体实施例基于自适应随机分组量子-头脑风暴算法的极限EIRP曲线示意图；

图11是本发明具体实施例基于自适应随机分组量子-头脑风暴算法的极限EIS曲线示意图；

图12是本发明具体实施例w

图13是本发明具体实施例w

图14是本发明具体实施例w

附图说明：1、天线层；2、馈电层；3、反射器层；1-1、天线层的上表面；2-1、馈电层的上表面；3-1、反射器层的上表面。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

如图1所示，本发明提供了一种提高连续波雷达收发阵列的隔离度方法，该方法包括以下步骤：

构建相控阵天线；

具体地，所述相控阵天线为1x8宽带高隔离收发相控阵列，阵元由三层介质基板(1、2、3)组成，第一介质基板为天线层，第二介质基板为馈电层，第三介质基板为反射器层。第一介质基板与第二介质基板依次相贴1x8紧密放置不留缝隙，第三介质基板与第二介质基板间隔距离H，且在同一中心线上。三块介质基板的材质均为F4B，其介电常数均为3.5，损耗正切均为0.0027，物理尺寸均为0.9λ

参照图2，1-1的金属贴片由24小块组成，其是由贴片的水平方向切割4块和垂直方向切割6块而来，块与块之间的缝隙大小不影响工作原理。

参照图3，2-1位于第二介质基板的上表面，其材料为金属，在基板的中心嵌入矩形缝隙用于耦合馈电，缝隙长度将近四分之一波长。

参照图4，2-2为该阵元的馈电网络，刻蚀在第二介质基板的下表面，呈”叉”型，两叉形枝节的间距影响阻抗匹配，其间距为2.3mm；直接宽度为1.6mm。3-1是大小与第三介质基板相同的金属贴片，厚度为0.035mm。

参照图6，八个完全相同的阵元以间距Dy＝38.5mm沿水平方向等间距规则排列,其整体的物理尺寸为0.9λ

以有效全向隔离、有效全向灵敏度和有效全向辐射功率为目标函数，基于自适应随机分组量子-头脑风暴算法(Adaptive random grouping quantum brainstormingalgorithm，ARGQBSO)优化相控阵天线的性能指标。

基于设计的1x8相控线阵，建立连续波雷达收发阵列自干扰抑制模型，通过同时优化发射波束形成和接收波束形成矢量，以及调节权重矢量w

目标函数的公式表示如下：

Fitness＝min(w

上式中，ζ表示无穷小的正数，EII表示有效全向隔离，EIRP表示有效全向灵敏度，EIS表示有效全向辐射功率，w

由于天线具有空间定向性，天线阵列沿水平方向均匀排列，且发射波束形成和接收波束形成通过牺牲发射和接收阵列的增益实现隔离度的提高，在不同俯仰角上由于天线方向图的不同使得EII、EIRP、EIS在不同角度上情况大不相同，而在每一个俯仰角上均做一次发射和接收波束形成，降低硬件成本和实现复杂度较高。ARGQBSO算法的架构为以俯仰角为零度时的EII，EIRP，EIS为评价函数，优化出来的发射波束形成矢量和接收波束形成矢量适用于各个俯仰角度，具有较强的鲁棒性。

ARGQBSO算法的流程为：

S1:t＝1、依据初值公式生成N个个体，个体的数值为-1～1之间的复数，每个个体的维度为D，D的数值等于发射天线数J与接收天线数K的总和。

具体地，所述预设初值与种群边界有关，并限制在边界范围之内。生成的种群随机散落在当前收发孔径的最大熵位置附近，保证算法搜索空间得到有效缩减。

S2:将N个个体随机分为M组，每组的个体数量为随机正整数。计算目标函数值fitness并将其值最小的个体作为组中心。

具体地，随机分组规则为将N个种群个体随机的划分为M组，M小于N，且每一组的个体数量也是随机分布的，分组后的个体总量保持N个不变。即分组时随组数为预设的固定数值M组，每组的个体数量则是随机的。

S3：启用概率密度函数p

S4：启用概率密度函数p

具体地，所述动态概率密度函数有两个，其中动态概率密度函数p

判定生成方式与判定量子态之间没有直接的联系；前者是用于产生个体的，因为个体生成方式传统来说有4种，这4种生成方式产生的个体的性质是不相同的，在算法初期我们希望算法的全局能力更强，因此希望产生的个体分散一些；在算法后期，我们希望算法快速收敛，因此此时产生的个体最好是集中一些。为了实现这一目的，我们设计了自适应变化的第一概率密度函数。同样的，转为量子态的目的是为了在算法后期，增强算法的全局寻优能力，避免算法陷入局部最优而无法找到全局的最优解。

S5：重复S3和S4，更新所有的N个个体，直至t＝tmax。

S6：选出全局最优个体，将该个体解码，获取最终的发射波束形成矢量w

发射波束形成和接收波束形成具有很强的鲁棒性，即优化出来的w

用自适应随机分组量子头脑风暴算法求解上述优化问题，它是一种将量子计算与量子头脑风暴算法相结合的改进混合算法。通过改进四个方面提高算法的性能。

1)引入发射接收波束形成权值的初值，使得初始化种群分布在最优解附近，提高了算法的收敛速度。

2)采用随机分组的方法代替原来的k-means，避免了计算不同个体之间的距离，从而降低计算成本。具体过程为首先将种群中的N个个体随机分为M组，每一组的个体数随机分配，个体随机组合，总的个体仍然保持N个不变。

3)引入两个动态概率密度函数，判定个体的生成方式。在原来的BSO中，有四种创建个体的方式，两种是基于单个集群中心创建个体，另一种是基于两个集群中心创建个体。前者生成的个体围绕其簇，具有较强的局部搜索特征，而后者生成的个体可能出现在整个空间中，具有全局搜索特征。概率密度函数使得算法初期生成全局个体，算法后期产生局部个体，同时考虑量子计算，避免遗漏全局最优解。

4)通过对个体引入量子行为机制，使每一个个体都从原来的经典态转化为量子态。此时，处于量子态的个体通过量子旋转门进行迭代更新。为适应连续波雷达系统实际运行，噪声、信道和发射功率随着环境而变化的这些情况，在算法后期引入了动态量子旋转门，以增强后期全局收敛能力，避免遗漏最佳解。处于量子态的个体按照量子旋转角的规则进行更新。

5)经过T

图7是本发明具体实施例相控阵天线的仿真参数示意图，Port reflectioncoefficient为端口反射系数；Port transfer coefficient为端口传输系数。采用自适应随机分组量子-头脑风暴算法对1x8相控线阵进行优化其发射波束形成矢量和接收波束形成矢量，在约束条件下使得连续波雷达收发孔径间的有效全向隔离EII,有效全向辐射功率EIRP和有效全向灵敏度EIS达到工程需求，通过引入权重矢量使得EII,EIRP和EIS在一定范围内相互交换，适应不同场景的需要。图8为ARGQBSO算法与其他三种算法(PSO表示粒子群优化，BSO表示头脑风暴优化，AO表示交替优化)的性能比较，证明了该算法了在计算时间、复杂度、计算精度等方面极具竞争性。图9-图11描述了当发射功率为1000W时，EII、EIRP和EIS三者的极限情况，图9中w

本实施方案以均匀线阵来说明收发同时阵列优化算法的应用，但该方法不局限于均匀线阵。任何采用本方法进行发射和接收波束形成联合优化的天线阵列、以及算法的改进技术(初值预设、动态概率密度函数、量子计算)都属于本申请保护范围。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。