低交叉极化共形天线阵列综合的混合DE算法研究

To overcome the cross polarization of the conformal antenna arrays and the distortion of the "smart skin", the robust low cross polarization algorithm and are studied in this project. The NURBS technique is used to model the airborne conformal antenna arrays with distortion. Because the synthesis of low cross polarization conformal arrays is complicated, the hybrid Improved Differential Evolution (IDE) algorithm and Genetic Algorithm (GA) is studied. With the parallel acceleration of GPU and CPU, the algorithm can be used in the large-scale antenna arrays to realize the robust cross polarization techniques.

本项目拟针对机载共形天线阵列交叉极化严重以及高速飞行中阵列形变问题开展机载共形天线阵的稳健低交叉极化综合算法研究。利用NURBS（非均匀有理B样条）技术对复杂载体共形阵进行建模，将三维复杂阵列模型映射为二维参数域阵列流型，并通过NURBS参数扰动将阵列形变影响引入共形阵列方向图综合中。项目通过开展共形阵列辐射机理分析，在改进差分进化算法的基础上与遗传算法进行混合，利用遗传算法丰富的个体选择策略改善差分进化算法的收敛性，形成可抑制共形阵列交叉极化的混合优化设计方法。为解决设计中运算量庞大的问题，项目基于CUDA编译环境利用CPU结合GPU进行混合优化算法的并行加速。通过项目的研究，将实现稳健低交叉极化的复杂共形阵列高效设计方法。

本项目针对机载共形天线阵列交叉极化严重以及高速飞行中阵列形变问题开展机载共形天线阵的稳健低交叉极化综合算法研究。项目开展了共形天线阵列的阵列流型建模分析工作，在此基础上对原有的阵列流型进行了修正，分析了交叉极化产生机理，并针对不同极化形式天线提出了相应的极化补偿技术，有效实现了交叉极化控制。进而利用NURBS参数扰动将阵列形变影响引入共形阵列方向图综合中，提出了方向图畸变因子，通过该参数的引入，实现考虑蒙皮形变后的共形阵列设计。仿真结果说明修正后的共形天线阵列流型更适于天线阵的阵列模型。项目通过开展差分进化算法的改进工作，在算法中引入竞争机制，利用次优解引导个体分布，引入动态更新机制进一步提高算法收敛速度，采用阶跃变异机制，每过一定迭代次数就增大变异，从而增加个体的自由度，防止算法过早陷入局部最优解；在改进差分进化算法的基础上与遗传算法进行混合，利用遗传算法丰富的个体选择策略改善差分进化算法的收敛性，形成可抑制共形阵列交叉极化的混合优化设计方法。完成算法改进后，利用测试函数对算法性能进行测试，仿真结果表明，混合差分进化遗传算法（HDEGA）性能优越。在此基础上用HDEGA算法对复杂二次曲面共形天线阵列进行低副瓣和低交叉极化综合，仿真结果表明经过综合后解决了极化相消问题，同时降低了交叉极化电平。为解决设计中运算量庞大的问题，项目基于CUDA编译环境利用CPU结合GPU进行混合优化算法的并行加速。通过项目的研究，将实现稳健低交叉极化的复杂共形阵列高效设计方法。

内容获取失败，请点击重试