[发明专利]一种电磁涡旋波多输入多输出矩形阵列的稀疏优化方法

说明书

本发明涉及一种电磁涡旋波多输入多输出矩形阵列的稀疏优化方法，属于阵列天线与无线通信领域。基于矩形阵列的稀疏优化方法包括稀疏线性阵列遗传算法和粒子群算法，先采用稀疏线性阵列遗传算法对阵列阵元进行稀疏优化，在阵列总元素减少约25％的情况下，将旁瓣电平降低约70％，使功率向主瓣方向收敛并且稀疏前后的信道容量非常逼近。本发明能够有效地处理振幅相同且各向同性天线的大型矩形阵列稀疏优化问题，本发明创新性地将神经网络网络算法SLGA和PSO联合应用于阵列天线与无线通信领域，有助于抑制旁瓣电平将轨道角动量应用在现有的大规模MIMO系统中，提升系统整体性能和效率。

技术领域

本发明属于阵列天线与无线通信领域，涉及一种电磁涡旋波多输入多输出矩形阵列的稀疏优化方法。

背景技术

根据电磁轨道角动量(Orbital Angular Momentum,OAM)物理属性可知，不同拓扑电荷的OAM彼此正交，应用于通信领域时，可以实现多个数据流的同时传输，在提升频谱利用率和系统容量上存在巨大的潜力，受到了研究者广泛的关注。

目前，在低频通信领域，主要采用螺旋相位板和均匀圆形阵列(Uniform CircularArray,UCA)作为OAM波的产生方式。UCA是利用移相器或可调时延来控制天线阵元间的相位延迟产生OAM波。然而，现有的多输入多输出技术MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)主要由矩形天线阵列组成，这不便于与基于UCA的OAM波产生方式相结合。此外，OAM波在空间传输存在着发散的问题，不同的天线结构生成的OAM波在发散程度上存在较大的差异，因此对于天线结构的优化也是至关重要的。采用稀疏优化方法对天线阵列进行优化，其算法实现包括蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)、遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)等。不仅可以减少天线数量从而降低信号处理复杂度，而且能实现辐射图旁瓣电平(Side Lobe Level，SLL)降低的效果。

基于涡旋电磁波的无线通信是目前的研究热点。2007年，B.Thide等人首次将OAM应用到频率较低的无线电领域，提出了利用涡旋电磁波用于扩大无线通信容量的设想，但是涡旋电磁波的发散性随着模值的增加而增大，降低了系统的传输速率。为了解决发散性问题，S.Gao等人提出了采用透镜汇聚OAM波束的方案，该方案用UCA产生不同模态的OAM波束并通过透镜达到汇聚波束的效果，减少了信号间的干扰。该方案将波束汇聚后，达到了增加系统容量的效果，代价是系统的构造成本上升了。W.Cheng等人设计抛物面天线来汇聚由UCA生成的涡旋电磁波，并获得联合OAM和大规模MIMO通信的倍增频谱效率增益。该方案使用抛物面天线来实现涡旋电磁波汇聚，进而实现更好的频谱效率，但是收发电路设计的复杂度提高了。

目前，电磁涡旋无线通信技术研究已经比较深入，现有的多输入多输出技术MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)主要由矩形天线阵列组成，这不便于与基于UCA的OAM波产生方式相结合。因此联合稀疏优化算法对矩形天线阵列稀疏和激励优化，评估对旁瓣电平降低程度影响是本发明的重点。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种电磁涡旋波多输入多输出矩形阵列的稀疏优化方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

电磁涡旋波多输入多输出矩形阵列的稀疏优化方法包括稀疏线性阵列遗传算法(SLGA)和粒子群算法(PSO)，所述采用稀疏线性阵列遗传算法(SLGA)是对矩形天线阵列阵元进行稀疏优化，所述PSO在SLGA优化稀疏矩形天线阵列后继续激励幅度。

优选的，涡旋电磁波多输入多输出矩形阵列由N_t＝m×n个发射天线组成，在接收端采用N_r个接收天线组成的UCA。

其中，天线阵列单元间距天线间距大于半波长λ。