[发明专利]基于QIWO_IFT组合算法的阵列天线唯相位变换波束赋形方法

摘要

本发明涉及一种基于QIWO_IFT组合算法的阵列天线唯相位变换波束赋形方法，属于无线通信、信号处理技术领域。本发明涉及一种阵列天线唯相位变换波束赋形方法，即在功率保持不变的情况下仅通过相位加权来实现不同辐射要求的波束，该发明包括以下部分使用量化入侵杂草算法得出每一个理想方向图对应的单元幅相值作为迭代傅里叶变换的初值，应用离散傅里叶逆变换(IFFT)得出数组方向图，然后与期望方向图比较，得出新的方向图，再应用快速傅里叶变换(FFT)反算出新的单元激励。本发明结合量化入侵杂草算法方向图赋形的快速性、有效性以及迭代傅里叶算法能最终收敛和收敛速度快的特点，提高仅相位变化各方向图的空域内波束覆盖的能力，因而具有较好的工程实用性。

主权项

一种基于QIWO_IFT组合算法的阵列天线唯相位变换波束赋形方法，其中QIWO_IFT组合算法为量化入侵杂草算法与迭代傅里叶算法的混合优化方法，QIWO算法为量化入侵杂草算法，其特征在于所述基于QIWO_IFT组合算法的阵列天线唯相位变换波束赋形方法包括以下步骤：步骤一：将每个单元的幅相参数量化，确定幂数N，对线性阵列的每一个单元的电流幅度和相位幅值分别按照上下限进行等间隔分段，分段数量为2N，取每个分段的中间值作为量化值，并对每一个量化后电流幅度和相位幅度分别按1～2N进行编号；假设QIWO算法的单元数为M，则初始种群数初值设定为2M，最大种群数设定10M，可产生的种子区间为[1，M/2]，解搜索空间为[1，2N]，QIWO算法中的适应度函数选择为：0.8×|MSLL‑SLVL|+0.2|LL_MAX‑NLVL|，其中：MSLL为方向图旁瓣最高值；SLVL为理想方向图旁瓣最高值；NLVL为所有指定角度的模值，LL_MAX为理想方向图的波纹的上下限；步骤二：将随机产生的每个单元的幅相量化值带入QIWO算法，迭代后进而得出每一个理想方向图对应的单元幅相值，流程包括：(a)设QIWO算法的量化初值为随机产生的整数值，对于单元数为M，则初始解为X＝[X1,X2,...X2M]；(b)算法中杂草生长的过程，杂草每次成长的最新值的前M个值即为每个单元的幅度，后M个值即为每个单元的相位值，每个杂草个体可产生的种子数为：，其中：Fmax和Fmin为此次进化中的最大最小适应度值，Smax和Smin为可产生的最大种子数和最小种子数，f(Xi)为第i个杂草个体的适应度值，Ffloor为函数向下取整；(c)让每个单元对应的幅度值，即种子个体在D维搜索空间，以正态分布随机分散在父代杂草附近，即第i个单元的第S个幅度或相位种子的位置为：Xi,s＝Xi+N(0,σ2)；(d)当在迭代过程中，当种群数超过最大种群数的限制时，则按照方向图的适应度计算结果排序，对排序后的个体按适应度值由大到小依次选出10M个，作为该次迭代最终保留下来的种群；经过上述流程，满足最大迭代次数和达到理想方向图要求两个条件中的任意一个后，完成QIWO算法的计算过程，最终每个方向图的单元幅相值作为迭代傅里叶变换运算的初值；步骤三：每个单元的幅相值作为迭代傅里叶变换的初值，傅里叶逆变换得出阵列方向图，然后与期望方向图比较，在FFT反算各单元激励的过程中，对于方向图与理想方向图的模值不一致性，采用保留原方向图的相位值，用理想方向图的模值直接覆盖的方法，迭代后取前M值作为M个单元的幅相值得出新的方向图，在IFFT得出各个阵列方向图的过程中，每一个单元的模值为上次求出多个方向图对应模值的均值，相位幅值则为上次求出方向图各自对应的相位值，在迭代傅里叶算法的过程中当迭代次数超过预定值后自动停止迭代。