一种基于节点位置优选的超稀疏阵方向图栅瓣控制方法

1.本发明属于雷达通信技术，尤其涉及一超稀疏阵方向图栅瓣控制技术。


背景技术：

2.传统的相控阵发射和接收都采用具有单一主瓣的波束，为了搜索完感兴趣的探测空域，需要多次改变发射波束指向，直到整个探测空域均被覆盖。由于每个发射波束都需要一定的工作时间，因此发射波束的个数决定了雷达的搜索效率。在搜索空域一定时，所需要的发射波束个数由发射波束宽度决定。发射波束宽度越窄，所需要的波束个数也就越多，因此搜索所需要的时间也就越长，搜索效率越低。对于超稀疏分布的节点来说，节点孔径是雷达工作波长的上百倍甚至上千倍，发射波束的宽度非常小。因此，若采用传统的相控阵模式实现发射相参，需要极多的发射波束，使得雷达的搜索效率极低。
3.mimo探测的好处在于极高的搜索效率，即只需要一次发射，利用接收同时多波束技术，就能够实现对较大空域内的目标的快速搜索。相比于传统相控阵探测，mimo探测技术能够获得极高的目标搜索效率，但也为此付出了一定代价，即损失了空域处理增益。对于m发n收的雷达系统，mimo模式的空域处理增益为mn，而传统相控阵则为m2n。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是，提出了一种同时兼顾空域处理增益和目标搜索效率的超稀疏阵方向图栅瓣控制方法。
5.本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是，一种基于节点位置优选的超稀疏阵方向图栅瓣控制方法，通过设计节点位置，形成具有栅瓣的发射方向图，使得发射能量能够同时辐射到多个方向。在接收端接收到的目标回波信号，不仅可能来自于主瓣方向，也有可能来自于栅瓣方向。采用数字同时多波束技术，在每个栅瓣方向都形成单主瓣的接收波束，分辨出每个潜在方向的目标。
6.多栅瓣相控阵模式下的工作流程如下：
7.步骤1、设置节点个数m、相邻节点最小间距d
l
和最大间距du，各节点与其相邻节点间距满足d1,d2,...,dm,...,d
m-1
∈[d
l
,du]，设置第一栅瓣v1；
[0008]
步骤2、根据第一栅瓣v1、主瓣v0和λ是信号波长，计算最小节点间距d
min
＝λ/(v
1-v0)，并将区间[d
l
,du]以d
min
的整数倍进行离散划分，得到可选节点间隔集合φ；
[0009]
步骤3、设置节点与第m个相邻节点间距为αm为最小节点间距倍数，βm为节点位置偏差，表示节点的可选位置，以为目标函数，以和α1,α2,...,αm,...,αm的最大公约数为1为约束条件建立优化问题
[0010]
判断第一栅瓣的条件中最小节点间距倍数αm需要满足的两个条件中的一条：
[0011]
条件一：α1,α2,...,αm中至少包含一个1；
[0012]
条件二：α1,α2,...,αm中不包含1，但至少包含两个互不相等的质数。
[0013]
步骤4、利用遗传算法求解所述优化问题得每个节点的位置，或者从已有节点中选择合适节点，实现发射方向图多栅瓣控制。
[0014]
优选地，上述步骤1可人为的设置第一栅瓣v1，选择节点或布阵时可人为的确定所需节点个数，根据孔径等要求确定相邻节点最大间距和最小间距；
[0015]
优选地，上述步骤2根据出现栅瓣条件计算最小节点间距d
min
＝λ/(v
1-v0)，则任意节点相对参考节点的距离都是d
min
的整数倍时才可实现发射方向图多栅瓣。计算产生可选节点间隔集合φ＝{k
ldmin
,(k
l
1)d
min
,...,(k
u-1)d
min
,k
udmin
}；
[0016]
优选地，上述步骤3让节点位置偏差|βm|在取值范围βm∈[-0.5d
min
,0.5d
min
]尽可能小来替换更为严格的βm＝0的条件。
[0017]
具体的，上述步骤4通过设计遗传选择、变异、交叉操作和合理的最有个体适应度条件以及迭代代数来通过遗传算法完成对优化问题的求解。
[0018]
本发明的有益效果是，在节点口径保持不变的前提条件下，无论发射方向图是单主瓣还是多栅瓣，它们的波束宽度都是变化不大的。采用多栅瓣工作模式可以有效减少发射波束的个数，从而显著提高搜索的效率。此外，虽然接收波束的个数本质上并没有减少，但是由于接收波束形成可以使用数字同时多波束技术，因此接收波束形成只会消耗计算资源，不会影响搜索效率。
附图说明
[0019]
图1为本发明流程图。
[0020]
图2为实施例考虑障碍物的阵列方向图，节点数40的示意图。
[0021]
图3为实施例优化后的阵元位置分布，空缺部分为障碍物。
具体实施方式
[0022]
下面是栅瓣分析：
[0023]
以一具有m个节点的各向同性线性阵列作为对象进行讨论，m为节点序号，m＝1,2,...,m。令第m个节点的空间位置为dm，并以第1个节点为参考节点，则阵列导向矢量可以写为如下形式：
[0024][0025]
其中λ是信号波长，信号来波方向正弦值v＝sinθ∈[-1,1]，θ是信号来波方向。
[0026]
考虑波束指向v0，则阵列方向图可以写为
[0027][0028]
根据上式，p(v)取得最大值的条件为
[0029][0030]
q2,q3,...,qm均为整数
[0031]
最简单的情况即v＝v0，此时波长倍数q2＝q3＝...＝qm＝0，满足上述条件，p(v)取得最大值，这也就是方向图的主瓣。对于其他v≠v0，也可以通过合理设计d1,d2,...,dm来使p(v)达到最大值。例如，考虑令d1＝2λ,d2＝4λ,...,dm＝2mλ时，不难验证，在v＝v0±
0.5(|v0|≤0.5)处，有q2＝
±
1,q3＝
±
2,...,qm＝
±
(m-1)，因此同样可以获得最大的p(v)。在v≠v0处使得方向图p(v)出现最大值，说明方向图有栅瓣。
[0032]
特别的，对于均匀线阵，即满足d
2-d1＝d
3-d2＝...＝d
m-d
m-1
的阵列，不难发现，只要第一个等式满足，则其余等式是必然满足的。所以对于均匀线阵，其栅瓣v应位于
[0033][0034]
更进一步，p(v)取得最大值条件的每个等式乘上任何非零整数仍然是成立的，考虑某一满足条件的v1(v1≠v0)，只要v1(v1≠v0)能够使得方向图p(v1)取最大值，对于任意的vk＝kv
1-(k-1)v0∈[-1,1],间隔参数k＝0,
±
1,
±
2,...；p(vk)同样能够取得最大值。此外，v
k-v
k-1
＝v
1-v0[0035]
因此，p(v)将以v
1-v0周期性的重复出现最大值，除了在v0处为主瓣，其余区域均为栅瓣。上述结果说明了栅瓣会以主瓣为中心的左右两侧以一定间隔周期性的出现。若将最靠近主瓣的栅瓣位置，记为我们在接下来称之为第一栅瓣，需要满足
[0036][0037]
因此只要第一栅瓣被确定，我们可以随之确定方向图p(v)的所有栅瓣。故在对多栅瓣方向图进行设计时，可以主要考虑如何确定第一栅瓣
[0038]
注意到，第一栅瓣满足
[0039][0040]
均为整数,且最大公约数为1
[0041]
因为若栅瓣参数存在大于1的公约数κ，则必有均为整数，使得条件依旧成立。v0和之间会存在另一栅瓣且满足满足相比于更加接近于主瓣v0。所以，当存在大于1的公约数时，不能够保证是第一栅瓣。
[0042]
根据上述分析，我们可以给出两个判断第一栅瓣的条件。具体的，对于任意满足使得方向图p(v1)取得最大值条件的v，若相应的q2,q3,...,qm满足以下条件之一，则v是第一栅瓣。
[0043]
条件1：q2,q3,...,qm中至少包含一个1。
[0044]
条件2：q2,q3,...,qm中不包含1，但至少包含两个互不相等的质数。
[0045]
下面是节点选择控制方向图栅瓣讨论：
[0046]
实际情况中，每个节点的位置通常是固定的，不能够随意改变，因此可能无法直接获得令人满意的方向图。但对于节点数目较多的系统来说，我们可以考虑选择出部分节点作为工作节点，只要选择出的节点位置分布满足(或者近似满足)我们所给出的栅瓣出现条件，就可以获得期望的栅瓣(或稍有损失的栅瓣)。因此可以通过节点选择的方式来实现对方向图栅瓣的灵活控制。
[0047]
考虑一维情况，假设空间中存在n个节点，记为ξ＝{x1,x2,...,xn}，其中xn表示第n个节点的位置。我们需要从这n个节点中选择出m(m＜n)个节点，以使得节点方向图在某些空间位置形成栅瓣。令表示选择出的节点，其中第m个选择出的节点的位置为以中的第一个节点为参考节点，则第m个选择出的节点与参考节点的距离可以表示为
[0048]
由栅瓣分析得，只要确定了第一栅瓣就可以确定其余所有的栅瓣，因此我们主要针对第一栅瓣来进行节点选择。在给定第一栅瓣以及波束指向v0后，则可以确定最小节点间距
[0049]
因此，只要选出的节点满足：任意节点相对于参考节点的距离都是d
min
的整数倍，且这些整数的最大公约数为1，选出节点在波束指向为v0的方向图第一栅瓣就是
[0050]
根据此节点选择的依据。更进一步，我们可以将节点间距写为
[0051][0052][0053][0054]
其中，αm为最小节点间距倍数，βm为节点位置偏差，round是四舍五入取整函数，mod是取余数函数，αm为最小节点间距倍数，表示最接近d
min
的整数倍数，βm∈[-0.5d
min
,0.5d
min
]则是相应的偏差。因此节点条件可以等价的写为以下更简单的形式
[0055][0056]
值得注意的是，正如之前所述，实际节点的位置是提前给定的，且需要考虑不同的第一栅瓣我们很难找出或者根本就没有完全满足上述条件的一组节点，尤其是所有的βm＝0,m＝1,2,...,m。然而，我们仍然可以考虑让选出的节点尽可能的满足该条件，为此，我们可以考虑让|βm|尽可能小来近似替代βm＝0这个过于严格的条件，所以在进行节点选择时，我们可以考虑以下的目标函数
[0057][0058]
表示节点的可选位置，基于上述分析，通过节点选择以实现具有固定栅瓣的方向图优化问题可以描述如下：
[0059][0060][0061]
α1,α2,...,αm的最大公约数为1
[0062]
该问题可以使用遗传算法进行求解。
[0063]
下面结合图1详细说明本发明的具体实施方式。
[0064]
步骤1、考虑某一稀疏阵列设计场景，相邻节点最小和最大间距分别为d
l
和du，即所有节点间距应满足d1,d2,...,d
m-1
∈[d
l
,du]，设置第一栅瓣v1，分别设置节点数目m。
[0065]
步骤2、根据第一栅瓣v1，根据出现栅瓣条件(d
m-d1)(v-v0)＝qmλ，计算最小节点间距d
min
＝λ/(v
1-v0)，并将区间[d
l
,du]以d
min
的整数倍进行离散划分，令最小间隔参数k
l
、最大间隔参数ku：
[0066]kl
＝ceil(d
l
/d
min
)
[0067]ku
＝floor(du/d
min
)
[0068]
其中，ceil为向上取整函数，floor为向下取整函数。
[0069]
则离散划分后的可选节点间隔集合为
[0070]
φ＝{k
ldmin
,(k
l
1)d
min
,...,(k
u-1)d
min
,k
udmin
}
[0071]
步骤3、令节点间距为考虑让|βm|(βm∈[-0.5d
min
,0.5d
min
]为节点位置偏差)尽可能小来近似替代βm＝0这个过于严格的条件，利用“α1,α2,...,αm中至少包含一个1”条件，建立目标函数通过求解以下优化问题实现具有固定栅瓣的方向图：
[0072][0073][0074]
α1,α2,...,αm的最大公约数为1
[0075]
步骤4、利用遗传算法求解上述优化问题，产生随机的初始群体，设计遗传选择、变异、交叉操作和合理的最有个体适应度条件以及迭代代数，得出节点位置，或者从已有节点中选择合适节点，实现发射方向图多栅瓣控制。例如，如节点给定，则从给定节点中根据上述方法选择，如给定200节点选择其中位置合适的20节点。
[0076]
下面是基于节点选择仿真分析：
[0077]
为了贴近实际布阵情况，考虑有障碍物的布阵场景。假设在放置某一节点时，发现该节点周围存在一定大小的障碍物，由于在障碍物所在位置处不能继续放置下一个节点，我们必须越过障碍物进行布阵，就会导致障碍物两边的节点直接的间距大大增加。
[0078]
考虑设置第一栅瓣v1＝0.2的场景，则d
min
＝5倍波长，假设在第9个节点与第10个节点之间存在一尺寸大约为800倍波长的障碍物，在第20个节点与第21个节点之间存在一尺寸大约为500倍波长的障碍物。由于布阵必须绕过障碍物，我们特别的将第9个节点与第10个节点的间距设置为900倍波长(满足d
min
＝5的整数倍)，将第20个节点与第21个节点的间距设计为600倍波长(同样是d
min
的整数倍)，分别设置节点数为40、60个，其余节点放置方式不变，得到的40节点结果如图2所示。优化后的节点位置分布，考虑障碍物的阵列方向图如图3，第一栅瓣v1＝0.2，节点数40。
[0079]
通过上述处理方式，只要合理设置布阵间隔，可以得到满足要求的多栅瓣发射方向图。
[0080]
本发明的关键要素是通过设计节点位置，形成具有栅瓣的发射方向图，使得发射能量能够同时辐射到多个方向，并使用数字同时多波束技术接收回波，以提高搜索效率，不局限于一维布阵场景，只要在每个维度都满足设置节点位置使方向图最大条件，本发明也可用于多维布阵场景。