[发明专利]基于序列二次规划的三坐标雷达赋形方向图设计方法

说明书

本发明涉及一种基于序列二次规划的三坐标雷达赋形方向图设计方法，主要解决现有赋形方向图设计方法没有同时兼顾主瓣波动与旁瓣抑制、设计时间较长等问题。其实现过程是：1.设定期望方向图，设定方向图波动上限与下限；2.设定主瓣权重与旁瓣权重；3.产生多组随机相位权，并利用交替投影算法优化得到初始相位权；4.利用序列二次规划得到多组优化相位权；5.从多组优化相位权中选择最优权。本发明可以在一定程度上控制主瓣波动电平，同时可以抑制旁瓣电平，优化效率较高，具有工程实用性。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，涉及赋形方向图设计，可用于三坐标雷达不同工作模式下的发射赋形设计，并满足工程要求。

背景技术

阵列天线可以通过调整幅度、相位实现高增益窄波束或者特定的赋形波束，而且波束扫描方式灵活，因此在雷达、通信等领域具有广泛应用。在雷达领域中，发射方向图直接关系到目标信号的强度、杂波与干扰的抑制，也决定了雷达的威力，从而影响雷达系统的探测性能和资源利用率。另外，在不同场景中，通常需要不同形状的波束，如空情三坐标雷达的搜索模式，通常需要余割平方的赋形波束，跟踪模式通常采用窄波束。因此，需要根据工作模式、场景的不同，设计不同的赋形方向图。

在雷达系统中，要求发射方向图具有特定的主瓣形状和低旁瓣电平等。对于赋形方向图综合，目前主要包括：解析方法、智能优化算法和迭代优化算法等。解析方法，具有计算量小的特点，但仅局限于某些特定形式的方向图或性能有限。某些方向图综合问题可以转化为凸优化问题，从而可以基于优化理论进行求解，获得全局最优解。以上方法一般需要对权系数的幅度和相位同时进行优化，然而为了最大化发射机效率，需要保证权系数幅度恒定，即只对其相位进行优化。智能优化方法，如遗传算法等通过构造优化代价函数，对方向图的权向量进行优化以逼近期望的赋形方向图，通常计算量很大，而且需要合适的参数设定，对于大规模阵列难以应用。此外，交替投影、迭代FFT方法采用迭代的方式进行方向图综合，可以对方向图逐渐调整，达到较理想的结果。针对低旁瓣方向图综合，Dolph-Chebyshev方法和Taylor综合法可以获得较理想的旁瓣电平，但方向图主瓣形状较单一。

三坐标雷达方向图的主瓣波动，不仅会影响雷达的探测威力，也会影响目标的测量精度及跟踪性能，而过高的旁瓣电平会产生不必要的杂波及干扰，造成虚警或掩盖小目标。现有针对相位优化的方向图设计算法对主瓣形状控制及旁瓣抑制无法兼顾，因此设计的发射方向图主瓣通常存在较大波动，或者旁瓣电平不理想。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于序列二次规划的三坐标雷达赋形方向图设计方法对阵列相位权进行优化，以保证所设计方向图逼近期望方向图，而且具有较小的主瓣波动和旁瓣电平。

技术方案

一种基于序列二次规划的三坐标雷达赋形方向图设计方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：根据要求设定期望方向图P_d(θ_n)，设定方向图波动的上限P₁(θ_n)＝(1+δ₁)P_d(θ_n)，n＝1,…,N_s与下限P₂(θ_n)＝(1-δ₂)P_d(θ_n)，n＝1,…,N_s，其中δ₁表示上波纹波动参数，δ₂表示下波纹波动参数，为归一化空间频率域均匀采样的离散角度，N_s表示空间采样点数；