申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2020-06-09

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN111553095B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F111/06;G06F111/04;G06F111/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2020.09.11#实质审查的生效;2020.08.18#公开

摘要：本发明公开了一种基于序列二阶锥算法的时间调制阵列边带抑制方法，首先给出时间调制阵列优化模型，在峰值副瓣电平、峰值边带电平、激励最大幅度、主瓣方位角指向的约束条件下，通过优化各个阵元的激励幅相和开关的导通时间，实现指定方向辐射场强最大的目标函数。然后在保证可行解空间不变的前提下，将最初的多维非线性模型转化为副瓣抑制和边带抑制两个问题分别求解。对于副瓣抑制模型，可以直接用凸优化问题求解；对于边带抑制模型，通过泰勒展开后转化为序列二阶锥问题求解，最终得到最优方向图。本发明利用凸优化局部最优解即全局最优解的优势，将原始非凸优化模型转化为凸优化模型，在确保最优解的同时收敛速度快，降低了寻优时间。

主权项：1.一种基于序列二阶锥算法的时间调制阵列边带抑制方法，其特征在于：包括以下步骤：1建立多重约束条件下时间调制阵列优化模型，具体方法为：建立优化模型，包括设定峰值副瓣电平、峰值边带电平、激励最大幅度、主瓣方位角指向约束条件，优化的目标函数：以指定方向主辐射场强最大为优化目标，建立的优化模型如下： s.t.PSLL≤μPSBL≤α|W0|sincπτmax≤|W1|≤|W0|sincπτminIlbU0≤|W0|≤U0 其中，W0为中心频率处的复激励，W1为第一边带处的复激励，为主辐射方向导向矢量，μ和α分别为最大副瓣电平和最大边带电平约束，τmax和τmin分别为最大和最小导通时长，U0为单位列向量，PSLL为峰值副瓣电平，PSBL为峰值边带电平，Il为激励幅度下限，b为导通时长下限；2采用松弛凸优化将优化模型转化为副瓣抑制和边带抑制两个问题，具体方法为：利用松弛凸优化将原始多维非线性优化模型转化为副瓣抑制和边带抑制两个问题；首先对于副瓣抑制问题，新的优化模型表示为： 对于边带抑制问题，新的优化模型表示为： s.t.max|F1θ|≤sθ∈Ωtotal|W1|≤|W0|sincπτmin|W1|≥|W0|sincπτmax其中，W0为中心频率处的复激励，W1为第一边带处的复激励，为主辐射方向导向矢量，μ和α分别为最大副瓣电平和最大边带电平约束，τmax和τmin分别为最大和最小导通时长，U0为单位列向量，s为引入的松弛变量，F1θ为第一边带辐射场强，Il为激励幅度下限，b为导通时长下限，F0θ为中心频率辐射场强，θ为方位角，Ωs和Ωtotal分别为副瓣辐射区域和整个辐射区域；3求解基于序列二阶锥算法的时间调制阵列边带抑制，即求解副瓣抑制和边带抑制两个问题，具体方法为：副瓣抑制模型为凸问题，通过Mosek求解器求出W0，在解出W0的条件下，通过泰勒展开将未知量线性化，利用泰勒展开序列二阶锥算法迭代求解边带抑制模型。

全文数据：

权利要求：

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