[发明专利]一种基于模式搜索的近场稀疏阵设计方法

说明书

本发明属于阵列天线设计技术领域，涉及一种基于模式搜索的近场稀疏阵设计方法。本发明首先根据给定初始均布阵列，并计算好能够实现近场聚焦波束的权向量，将其作为稀疏阵列设计的基础。在计算过程中，采取模式搜索算法寻找当前步骤下满足条件的局部最优解，前期采用大步长的搜索策略，后期逐渐减少搜索范围，提高搜索精度，完成一轮模式搜索算法。当达成阵列稀疏率目标后，停止搜索，完成阵列的稀疏设计。本发明相对于传统遗传算法和贪婪搜索算法，在时间复杂度和设计性能上做到较好的兼顾，以局部最优替代全局最优，在最小化性能损失的前提下完成高效的设计。本发明对于实际工程中的大型阵列能够进行高性能的全局搜索，找到更优的可行解。

技术领域

本发明属于阵列天线设计技术领域，涉及一种基于模式搜索的近场稀疏阵设计方法。

背景技术

随着阵列天线设计技术的发展，有关远场阵列场景的研究已经较为完善，而针对近场场景下波束形成的相关研究则还处于快速发展的阶段。近场天线阵列目前已经广泛运用于麦克风阵列、无线充电技术、射频识别技术、声纳和遥感等领域，其中不乏个人和商用场景。在有关天线阵列的研究中，大多数研究者以均匀阵列作为研究对象，此时由于阵列分布较为规则，阵元的填充也较完备，阵列所体现的性能也更好。但为了提高阵列利用的效率，进一步降低资源开销，往往需要对完备的阵列进行一定数量的阵元删减，此时便是对阵列进行稀疏。当前对稀疏阵列设计研究较多的方法有两种：传统的遗传算法和贪婪搜索算法。

使用传统遗传算法进行阵列设计时，只需要将阵列中阵元位置采用二进制编码，并采用遗传算法中的选择、交叉、变异算子进行相应的遗传操作，便可以实现基于传统遗传算法的稀疏阵列设计。但遗传算法的初始种群通常随机生成，有较大的不确定性，其次在遗传过程中，传统的遗传算法搜索空间相对来说是有限的，有可能在整个遗传算法的循环中都不能对整个解空间完成覆盖。

贪婪搜索算法则是一种基于贪心思想的搜索算法，在每一次搜索中对阵列全局进行搜索，对于搜索空间中的每一个解考虑其性能和代价，选择性能最好代价最高的当前局部解，用每一次搜索步骤获得的局部最优组合形成最终的全局最优，并生成相应的解。该算法搜索空间相比遗传算法而言足够大，但由于每次搜索中需要对整个解空间进行遍历，其时间复杂度较高，对于实时性较强的系统不利。且在实际工程中，很多模型收敛的方向实际上是有规律的，贪婪搜索算法可能会进行大量不必要的重复运算。

上述稀疏阵列设计方法虽然在一定程度上能够解决近场波束形成中阵列需要进行精简的问题，但是两类方法各自存在一些欠缺，在性能和时间复杂度上难以实现较好的平衡。当阵列设计中需要较高的波束性能时，为了保证足够大的搜索空间，对应的算法时间复杂度往往较大，此时可能带来了大量不必要的重复运算；为了运行在实时系统中，需要采用时间复杂度较低的方案，此时算法的搜索空间有限，性能会出现一定的折损，影响最终的阵列对应波束效果。因此需要一种在性能和时间开销上较为平衡的近场稀疏阵列设计算法。

发明内容

本发明提供了一种基于模式搜索的近场稀疏阵列设计方法，与进行全局搜索的贪婪搜索算法不同，该算法能自发的向局部收敛的方向进行搜索，不断缩减搜索空间，提高效率。在模式搜索算法运行的前期，设置较大的搜索步长，加快前期收敛的速度，随着搜索进程的前进，减少搜索步长进行精细的搜索。相较于上述传统遗传算法和进行全局搜索的贪婪搜索算法，本算法实现较高的收敛速度，且以局部最优替代全局最优的方式带来的性能损失也较小。

为了便于理解，对本发明采用的技术作如下说明：

本发明中所使用基础近场阵列天线为M×M维均布面阵，此时导向矢量为一个矩阵形式。通常情况下将该矩阵按列展开得到一个一维向量，此时得到的导向矢量可以向量描述，若以阵列中心处阵元为参考点，三维空间中任意一点r_*＝(x_*,y_*,z_*)的导向矢量描述为：