《基於壓縮感知的稀疏共形陣列天線技術研究》是依託電子科技大學,由楊鵬擔任醒目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於壓縮感知的稀疏共形陣列天線技術研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：楊鵬
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
載體上的共形天線是目前天線領域的研究熱點之一。基於共形天線的陣列綜合及信號處理技術具有重要的學術研究和工程套用價值。然而，共形陣列由於其結構複雜，成本較高，一直以來都是天線設計中的難點。壓縮感知作為一種新理論，具有利用少量數據重建大量信息的優點，一經提出就在很多領域得到了廣泛關注。因此，本項目旨在探索壓縮感知與共形陣列在物理和數學上的聯繫，以便利用壓縮感理論來解決共形天線中的若干問題。包括：稀疏陣列綜合中最大稀疏度問題以及格線密度與精度的矛盾問題；低信噪比條件下共形陣來波方向估計問題；共形陣上高效、穩健的數字波束形成問題等。通過本項目，擬建立一套基於壓縮感知理論的共形陣列設計流程，在保持天線性能的同時減少軟硬體資源，為高性能、低成本共形天線的廣泛套用提供理論和實驗基礎。
結題摘要
本項目針對共形稀疏陣列天線及其信號處理技術展開創新性研究。主要完成的研究內容包括：1.研究了壓縮感知（CS）理論的基本原理和數學模型，分析了稀疏陣列綜合與壓縮感知的內在聯繫，並在此基礎上將非線性的稀疏陣列綜合問題轉化為線性約束下的稀疏信號恢復問題。提出了一種基於欠定系統局域解法（FOCUSS）的新的綜合方法，該可以智慧型地確定實現期望方向圖所需的最小陣元個數、陣元的位置和激勵，並且對稀疏線陣、面陣以及共形陣綜合問題都適用。2. 提出一種基於多測量向量（MMV）稀疏恢復理論的多方向圖稀疏陣列綜合方法。該方法採用一種協同綜合策略，解決了傳統方法在處理多方向圖問題時產生的不同方向圖的陣元位置分布不統一的問題，從而可以用一個結構固定的稀疏陣列產生多種不同形狀的方向圖。3. 提出了一種基於擾動壓縮採樣（PCS）模型的稀疏陣列綜合方法。與已有的基於壓縮感知的離散模型相比，該模型給了陣元位置更大的最佳化空間並且需要的陣元位置格線數也大幅減少，大大降低了算法的計算複雜度並且提高了精度。4. 提出一種基於稀疏恢復和局部最佳化的交替疊代算法，並用於復激勵的多方向圖稀疏面陣綜合。該算法在兩個最佳化進程之間交替疊代：第一個進程利用多測量向量稀疏恢復算法得到初步的陣列的布局和陣元復激勵；第二個進程是在前一進程基礎上對實值的陣元位置進行局部最佳化。數值實驗證明該方法可以在復值方向圖約束下實現陣元數量的縮減。5.研究了基於壓縮採樣陣列的DOA估計和DBF實現方法；重點研究了基於稀疏表示和可變格線技術的DOA估計，並將這一理論推廣到寬頻的陣列信號處理，同時結合共形天線考查了算法的性能。6.設計了一款稀疏微帶天線陣。工作頻率為10 GHz。對20元半波長等間距陣列和綜合出的16元稀疏陣進行了加工和測試。測試結果表明，二者具有相似的主瓣形狀和副瓣特性。與均勻陣相比，稀疏陣節省了20%的陣元。。
