Синтез диаграмм направленности антенных решеток для больших углов сканирования с использованием генетического алгоритма

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящее время в большинстве современных систем связи, например, в современных спутниковых терминалах предполагается применение антенн со сканирующим лучом, т. е. антенных решеток. При этом при больших углах сканирования сильно возрастает уровень боковых лепестков (УБЛ) и наблюдается уменьшение коэффициента усиления (КУ). В этой связи возникает задача отыскания процедуры синтеза амплитудно-фазового распределения (АФР) с низким уровнем боковых лепестков и высоким КУ при больших углах сканирования. Одним из способов уменьшения боковых лепестков и компенсации снижения КУ является синтез оптимального (по максимуму КУ и минимуму УБЛ) АФР, с использованием оптимизационных алгоритмов. При этом учет характеристик диаграммы направленности (ДН) излучателей решетки приводит к необходимости численного электродинамического расчета. Целью работы является разработка процедуры синтеза АФР с низким УБЛ для линейных и прямоугольных антенных решеток при различных, в том числе больших углах сканирования и компенсации снижения КУ с использованием генетического алгоритма и численного электродинамического расчета. Методами исследования характеристик антенных излучателей является численное электродинамическое моделирование методом конечных элементов в системе автоматизированного проектирования Ansys HFSS и оптимизация АФР для заданной ДН методом случайного поиска с использованием парциальных диаграмм излучателей. Элементами новизны является комбинация точного электродинамического расчета излучателей антенных решеток и оптимизационного поиска АФР для синтеза требуемой ДН с использованием парциальных диаграмм. В результате разработана процедура синтеза АФР линейной и плоской эквидистантной (на примере 8- и 64-элементных) антенных решеток с учетом точных электродинамических характеристик излучателей и их взаимного влияния. С использованием генетического алгоритма при различных углах сканирования найдены АФР на излучателях, для которых получены ДН решетки с учетом влияния соседних элементов. Проанализировано изменение УБЛ и КУ антенной решетки при различных углах сканирования с использованием различных АФР. Предложенный алгоритм позволяет синтезировать АФР с низким УБЛ ДН и высоким КУ при углах отклонения главного лепестка до 40° для линейной антенной решетки и до 80° в случае плоской антенной решетки. Результаты данной работы актуальны в задачах синтеза ДН, так как предложенное решение обеспечивает существенный выигрыш в скорости синтеза АФР ДН линейной и прямоугольной антенных решеток, особенно для систем с большим числом излучателе. При этом удается сохранить высокий КУ при больших углах сканирования, и добиться существенного снижения УБЛ.

Об авторах

В. В. Дмитриева

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: dmitrieva.vv@sut.ru
ORCID iD: 0000-0001-5608-5961
SPIN-код: 3982-5990

К. О. Коровин

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: korovin.ko@sut.ru
ORCID iD: 0000-0001-7979-3725
SPIN-код: 7549-6431

А. Н. Ликонцев

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Email: Likontsev.an@sut.ru
ORCID iD: 0009-0009-5562-2142
SPIN-код: 5540-5582

Список литературы

  1. Brown A.D. Electronically Scanned Arrays MATLAB® Modeling and Simulation. Boston: CRC Press, 2012. 232 p. doi: 10.1201/b12044
  2. Кочетков В.А., Горшков А.А., Тихонов А.В., Солдатиков И.В. Оптимизация линзовых антенных решеток алгоритмами роя частиц и кукушкиного поиска при их проектировании // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. № 2. С. 115‒125. EDN:DLYEOS
  3. Тинеков А.В., Щербинин В.В. Применение методов глобальной оптимизации для решения задачи синтеза антенных решёток // Известия Алтайского государственного университета. 2013. № 1(77). С. 194‒198. EDN:ROXLLD
  4. Wang Z., Wang W.-Q., Zheng Z., Shao H. Nested Array Sensor With Grating Lobe Suppression and Arbitrary Transmit–Receive Beampattern Synthesis // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 9227‒9237. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2804486
  5. Bray M.G., Werner D.H., Boeringer D.W., Machuga D.W. Optimization of thinned aperiodic linear phased arrays using genetic algorithms to reduce grating lobes during scanning // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2002. Vol. 50. Iss. 12. PP. 1732‒1742. doi: 10.1109/TAP.2002.807947
  6. Panduro M.A., Mendez A.L., Dominguez R., Romero G. Design of non-uniform circular antenna arrays for side lobe reduction using the method of genetic algorithms // AEU-International Journal of Electronics and Communications. 2006. Vol. 60. Iss. 10. PP. 713‒717. doi: 10.1016/j.aeue.2006.03.006
  7. Ravipudi J.L., Neebha M. Synthesis of linear antenna arrays using jaya, self-adaptive jaya and chaotic Jaya algorithms // AEU-International Journal of Electronics and Communications. 2018. Vol. 92. PP. 54‒63. doi: 10.1016/j.aeue.2018.05.022
  8. Guney K., Onay M. Optimal synthesis of linear antenna arrays using a harmony search algorithm // Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38. Iss. 12. PP. 15455‒15462. doi: 10.1016/j.eswa.2011.06.015
  9. Ознобихин В.И., Ромодин В.Б., Ячменева Т.В., Кулик В.С. Синтез селекторных диаграмм направленности с использованием генетического алгоритма // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2016. № 8. С. 29‒33. EDN:WBPGHD
  10. Хансен Р.С. Фазированные антенные решетки. Пер. с англ. М.: Техносфера, 2012. 560 с.
  11. Андропов А.В., Кузьмин С.В. Методика синтеза диаграмм направленности антенных решеток с произвольным расположением излучающих элементов // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. №. 2. С. 15‒28. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-2-15-28
  12. Жук М.С., Молочков Ю.Б. Антенно-фидерные устройства. М.: Энергия, 1966. 648 с.
  13. Самойленко В.И., Шишов Ю.А. Управление фазированными антенными решетками. М.: Радио и связь, 1983. 240 с.
  14. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 1998. Т. 8. № 2. С. 4‒7. EDN:KXAPID
  15. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».