[发明专利]一种图像信噪比最优的综合孔径辐射计天线阵列排布方法

权利要求书

1.一种图像信噪比最优的综合孔径辐射计天线阵列排布方法，其特征在于，包括：

(1)根据综合孔径辐射计天线阵列的稀疏构型对反演图像信噪比的作用关系，建立基于采样空洞位置与冗余基线分布的目标函数；根据物理限制和性能约束，建立天线阵列排布的约束函数；

(2)结合目标函数与约束函数，建立以图像信噪比最优为目标的综合孔径稀疏天线阵列优化的问题模型；利用智能优化算法求解问题模型，获得最优的天线阵列构型；

所述目标函数为：

其中，f(X)为目标函数，f₁为基于冗余基线分布的子目标函数，f₂为基于采样空洞位置的子目标函数，V₀代表零基线处的可见度，w_q为可见度的归一化比值，r^*_p表示第p个无冗余目标基线的冗余次数，p＝1,2,…,S^*；S^*是无冗余目标基线的数量，q＝1,2,…,S_h，S_h是采样空洞的数量；

所述综合孔径辐射计天线阵列的稀疏构型为：

X＝(x₁,x₂,…,x_N)

其中，x_i表示天线阵列的稀疏构型中第i个单元天线的位置坐标，即x_i＝(x_i,y_i)，i＝1,2,…,N，x_i与y_i分别表示第i个单元天线在笛卡尔坐标系中x方向与y方向上的坐标；N表示天线阵列中单元天线的数量。

2.如权利要求1所述的一种图像信噪比最优的综合孔径辐射计天线阵列排布方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

(1.1)将综合孔径辐射计天线阵列中的天线进行两两组合得到基线，通过计算波长归一化的天线坐标差获得基线矢量序列；

(1.2)根据基线矢量序列，去掉基线的冗余部分，获得无冗余的基线矢量序列，进而获得每个基线对应的冗余次数，构成冗余集合；

(1.3)根据系统设计要求确定参考基线分布，表示为无冗余的参考基线矢量序列；

(1.4)根据无冗余基线矢量序列以及无冗余的参考基线矢量序列，获得位于参考基线分布中的基线矢量，表示为无冗余目标基线矢量序列，将无冗余目标基线矢量序列与冗余集合结合，构成与无冗余目标基线矢量序列对应的目标冗余集合；

(1.5)根据无冗余目标基线矢量序列以及无冗余的参考基线矢量序列，获得采样空洞位置，表示为空洞矢量序列；

(1.6)根据目标冗余集合，建立基于冗余基线分布的子目标函数，根据空洞矢量序列，建立基于采样空洞位置的子目标函数，将基于冗余基线分布的子目标函数与基于采样空洞位置的子目标函数相加，得到基于采样空洞位置与冗余基线分布的目标函数；根据物理限制和性能约束，建立天线阵列排布的约束函数。

3.如权利要求1或2所述的一种图像信噪比最优的综合孔径辐射计天线阵列排布方法，其特征在于，所述物理限制与性能约束包括阵元数量N^c、参考基线分布以及目标基线覆盖率R^c。

4.如权利要求3所述的一种图像信噪比最优的综合孔径辐射计天线阵列排布方法，其特征在于，所述约束函数为：具体表示为：

s.t.N＝N^c

其中，与分别表示与中的无冗余基线数量；为无冗余目标基线矢量序列，为无冗余的参考基线矢量序列，N表示天线阵列中单元天线的数量。

5.如权利要求1或2所述的一种图像信噪比最优的综合孔径辐射计天线阵列排布方法，其特征在于，所述智能优化算法包括：

(2.1)将综合孔径辐射计天线阵列的稀疏构型作为位置向量，随机初始化M_s个粒子的位置向量X和速度向量V；

(2.2)计算满足约束函数的粒子的目标函数值，即为该粒子的适应度；

(2.3)根据每个粒子的适应度更新经过t次迭代后每个粒子局部最优位置向量；

(2.4)根据每个粒子的适应度更新经过t次迭代后至今全局最优粒子位置向量；

(2.5)判断迭代次数t是否达到设定最大迭代次数K_s，若是，则将经过t次迭代后至今的全局最优粒子位置向量作为最优的天线阵列构型，

否则，根据公式V_s,t+1＝wV_s,t+c₁η₁(P_s,t-X_s,t)+c₂η₂(G_t-X_s,t)更新每个粒子的速度向量，根据公式X_s,t+1＝X_s,t+V_s,t+1更新每个粒子的位置向量，且令t＝t+1返回步骤(2.2)；

其中，迭代次序t的初始值为1，1≤t≤K_s，K_s为设定最大迭代次数；下标s为粒子序号，1≤s≤M_s，M_s为粒子数量；w为惯性权重，每个粒子的位置向量代表一种阵列构型；η₁和η₂均为[0,1]区间内均匀分布的伪随机数；c₁和c₂均为加速系数，c₁∈[0,4]，c₂∈[0,4]；P_s,t为经过t次迭代后粒子s的局部最优位置向量；G_t为经过t次迭代后全局最优位置向量；X_s,t为经过t次迭代后粒子s的位置向量；V_s,t为经过t次迭代后粒子s的速度向量。