1. 研究目的及意义

目前，在通信、雷达、声呐、射电天文学等领域，阵列天线已有了普遍的应用。天线阵列波束具有高增益、强方向性和低旁瓣，且容易进行波束赋形等特点。天线布阵是指对天线阵列的结构进行规划、阵元位置进行排布，使天线阵列获得尽量优秀的性能。因此，如何设计并优化阵列天线的结构是进行天线布局设计过程中需要思考的关键问题。

进行天线布阵时，一方面，阵元间距应该小于λ（天线辐射波长），阵元间距太大容易出现栅瓣，若天线辐射波长太小，阵元间的耦合效应加重，影响天线的性能。另一方面，当要求天线阵列的空间分辨率比较高时，阵列的孔径必须要取得比较大，这时为了避免栅瓣的出现，增加阵元数量可达到目的，但同时也增加了系统成本。经过大量研究发现，非均匀的稀疏阵列可以避免以上缺点。天线阵元在孔径范围内稀疏布置（稀疏布阵），具有低增益强方向性的特点。稀疏布阵充分利用阵列天线的孔径，能够获得较窄的方向图主瓣波束宽度和较高的分辨能力，并且，阵列天线稀疏布阵有利于系统成本的降低和单元互耦效应的有效抑制。

阵列信号处理是随着天线阵列的发展而逐渐成长起来的。阵列信号处理的主要研究内容是空间谱估计和自适应波束形成。阵列方向图综合是阵列信号处理中基本问题之一，阵列方向图综合是指采用一种或多种方法对天线系统进行设计，优化天线阵列的阵元数量、阵元位置、激励幅度、激励相位等参数，以求尽可能的逼近所规定的阵列方向图的要求，或满足阵列方向图各项指标的要求。阵列方向图综合概括地说是通过修改阵列的权重矢量来达到预期的阵列响应要求。在过去几十年里阵列方向图综合问题已被广泛研究，例如设计较低旁瓣的方向图以抑制噪声和干扰信号。在通信系统中，控制阵列方向图波束在干扰信号方向形成零陷。又如在遥感应用中，要求需要较宽的主瓣的方向图。随着优化技术的发展，阵列方向图综合在过去引起了很大的研究的兴趣。

2.稀布天线阵列优化设计的研究历史与现状

上世纪六十年代至九十年代初，对非均匀间隔阵列已有研究，出现了非线性最小最大优化法、扩展投影法和基于计算机的数值综合法，这些方法主要聚焦以下两个方面：一方面研究天线阵列的几何结构与方向图的关系，主要是研究阵列孔径、阵元数目和阵元排布对方向图的影响，尤其对峰值旁瓣电平的影响；另一方面寻找最优的优化布阵综合方法。六十年代初，skolnik提出了动态规划法，动态规划法寻优思路清晰，寻优能力比较好，但缺点是动态规划法并不适用于优化布阵中寻找“最优”解的场景，如当寻找PSLL（最大相对旁瓣电平）时，一般得到的是次优或较优的解。而后，出现了一种快速迭代的算法，该算法能解决大型阵列综合问题，但对初始值的选择比较严格，而且容易陷入局部最优。在对非均匀间隔阵列的优化布阵研究中，穷举法无疑是优化效果最好的综合方法，但是运算量大，只能应用到小型直线阵列天线综合。随着计算机技术的发展，一系列智能算法涌现，如遗传算法、模拟退火法、粒子群（PSO）算法、差分进化算法等。其中，遗传算法全局寻优能力好，可以解决非线性函数问题，稳定好，适用于规模较大的线阵和平面阵，能够使稀疏阵列获得比较低的最大相对旁瓣电平，但缺点是收敛速度慢。模拟退火法可以应用到稀疏阵列的优化布阵问题中，可以通过优化稀疏直线阵列的阵元位置和阵元激励的同时减小阵列孔径和阵元数量，可以满足要求的方向图并且最大相对旁瓣电平最低，但缺点是初始值影响全局搜索能力好坏，因此初始值的选择比较严格。粒子群（PSO）算法是在群智能随机搜索的基础上形成的一种算法，它有很强的鲁棒性，稳定性强，可操作性，性能好，但收敛精度低，容易出现局部最优的情况。差分进化算法实现简单，有比较好的寻优能力和适应性，是遗传算法出现之后比较好的一种进化算法。另外，也有模拟退火法及模拟退火与遗传算法级联优化等方法用于稀布阵列的优化布阵中来，一定程度上改善了相应的性能。以上这些方法，在阵列响应控制上不够精准和灵活，例如，某些参数，如干扰信号地功率水平是临时选择的。最近，一种精确的阵列响应控制算法提出——Asup2;RC算法，可以改善这些不足。Asup2;RC算法通过对初始权重向量进行一些修改，可以将给定方向的归一化响应精确到任意水平，与传统方法相比，这种方法连续修改权重矢量，以逐点方式调整阵列模式而不需要迭代地确定人造干扰的功率。Asup2;RC算法在对阵列响应控制中的性能具有明显的有效性。

2. 研究的基本内容与方案

3．研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

1.研究的基本内容

如何设计并优化阵列天线的结构是现代电子系统中需要思考的一个关键问题，对天线阵列的特点性能和阵列的几何构造之间的关系进行研究，优化阵列的结构，以便获得尽量优秀的性能，满足要求。本文将对天线阵列的稀疏布阵问题进行研究，将在给定阵列几何形状的前提下，针对如何通过适当地排布阵列中阵元位置来最大限度地优化阵列的最大相对旁瓣电平这一基本综合问题展开研究。同时在优化出的阵列基础上，进行方向图优化，从而进一步压低最大相对旁瓣电平。