基于神經網絡和粒子群算法的二維螺旋天線陣快速綜合

李星晨（江蘇省高速公路信息工程有限公司,南京 210000）

基于神經網絡和粒子群算法的二維螺旋天線陣快速綜合

李星晨
（江蘇省高速公路信息工程有限公司,南京 210000）

本文通過神經網絡建模擬合螺旋天線遠場電場場強，使用粒子群優化算法，完成螺旋天線二維陣列的快速綜合。與傳統的討論理想全向天線相比，本文將天線的場分布考慮在了天線綜合之中，更具有實際運用價值。本文在10×10螺旋天線陣，頻率2GHz，間隔75mm的條件下，計算了螺旋天線陣幅值和相位。

神經網絡；粒子群算法；天線綜合

1　簡介

陣列天線廣泛應用于雷達無線通信和電子對抗等領域方向圖綜合作為陣列天線的關鍵技術在抗干擾參數估計等方面有著重要的作用．文獻[1-4]通過粒子群優化算法對電流幅值和相位的連續值進行優化取得了不錯的效果．但在實際應用中可以分別使用數字衰減器和數字相移器對電流幅值和相位進行量化比如文獻[5]用粒子群優化算法對陣列天線電流相位進行量化優化文獻[6]中用改進的遺傳算法對連續的電流幅值和量化的電流相位進行優化文獻[7]中對連續的電流幅值量化的電流和6位相位進行優化同時為了減少相鄰陣元間耦合的影響在目標函數中加入了陣元電流幅值動態范圍比文獻[8]中用克隆選擇算法對連續的電流幅值和量化的電流相位進行了優化得到了不錯的陣列天線方向圖文獻[9]中用蜜蜂算法對量化的電流幅值和量化的電流相位進行優化該文獻把幅值和電流都離散化取得了不錯的效果。

粒子群算法(ParticleSwarmOptimization)是由Jameskenny和RussellEberhart在1995年提出的一種基于種群搜索的智能優化算法[10]，其一經提出就廣受學者們重視，其廣泛的應用于電磁優化計算問題。

2　二維螺旋陣的綜合

本文的思想是將螺旋天線的遠場處的三維電場場強用神經網絡擬合，通過訓練的神經網絡以及陣列綜合理論，求和陣列特定方向的電場作為粒子群算法的適應度值，迭代粒子群算法，尋求在特定方向上電場最大，所對應的每個天線陣元的幅值和相位?；静襟E為：

（1）使用仿真軟件計算螺旋天線，導出遠場處每個角度所對應的電場大??；將角度作為輸入參量，電場大小作為輸出參量，訓練神經網絡；

（2）對于特定的輸入角度，通過神經網絡得出其對應的電場大小，將每個天線陣元的幅值和相位分別作為優化變量，使用粒子群算法求解最優解；

（3）將粒子群算法最優粒子對應的每個天線陣元的幅值和相位輸出。

其中，粒子群算法的適應度函數為：

3　仿真與計算

本文采用的螺旋天線如圖1所示，其為等角螺旋天線與阿基米德螺旋天線結合型天線，并在其外圈輔以2個圓環以提高圓極化特性。使用HFSS仿真軟件進行仿真計算，其遠場電場場強分布如圖2所示。將角度作為輸入參量，電場場強作為輸出參量，訓練神經網絡，這里神經網絡使用了matlab工具箱，采用lm學習規則，5000次訓練迭代，訓練過程如圖3所示。

采用10×10的二維天線陣列，分別在θ=0deg，φ=30deg，φ=0deg，θ=30deg做了兩組優化綜合，粒子群適應度函數變化趨勢如圖4，圖5所示。

4　結語

本文提出一種使用神經網絡結合粒子群算法完成二維天線陣快速響應綜合的方法，該方法中，使用神經網絡擬合天線遠場電場場強，通過粒子群算法優化得到特定角度的場強最大值。方法與傳統的天線陣綜合法相比，將天線的遠場場強考慮在陣列綜合之內，而不是范范討論不存在的全向天線綜合。

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