[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法

摘要

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，包括：确定有源相控阵天线结构参数，建立有限元模型；通过模态分析得到天线的固有频率、位移和应变模态；建立多类型测量信息下的状态空间方程和离散状态空间方程，估计激励值；数据更新，更新此时刻天线的真实状态值；对时间状态进行更新，预测出下时刻天线的状态值，重复卡尔曼滤波迭代过程直至达到时间离散段数；估计出每一时刻天线的真实状态，继而重构出时域内天线整个阵面的形变。本发明根据天线少数点的测量信息，重构整个阵面的形貌特征，提高了后续重构精度，使重构结果更加准确，保障天线服役性能稳定可靠。

主权项

1.一种基于卡尔曼滤波的有源相控阵天线形面重构方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)确定有源相控阵天线模型的结构参数及材料属性，用ANSYS软件建立天线APAA有限元模型；(2)通过ANSYS软件对APAA有限元模型进行模态分析，并根据模态分析结果，分别提取天线模态的固有频率w、位移模态Φ和应变模态Ψ；(3)利用步骤(2)得到的天线模态分析结果，建立包含位移d、应变ε和加速度a多类型测量信息下天线的连续状态空间方程；(4)将系统建模误差和测量噪声加入步骤(3)中建立的连续状态空间方程并将其转化为离散形式，建立含噪声情况下天线的离散状态空间方程；(5)利用k时刻传感器测量信息yk和第一次迭代k‑1时刻给定的天线预测状态初始值x0|‑1，结合步骤(4)中建立的方程，通过卡尔曼滤波方法估计k时刻的激励值uk；(6)利用传感器测量信息yk、预测值xk|k‑1和步骤(5)中得到的激励值uk，结合状态空间方程，通过卡尔曼滤波方法更新k时刻天线的真实状态值xk|k；(7)利用步骤(6)中得到的天线真实状态值xk|k和步骤(5)中激励值uk，结合状态空间方程，通过卡尔曼滤波方法预测k+1时刻天线的状态xk+1|k，判断k≤离散的时间段数，是则返回步骤(5)继续迭代，否则结束循环进入下一步；(8)利用步骤(5)‐(7)循环迭代后，得到所有时刻天线的真实状态，再结合重构方程计算出天线整个阵面时域内的形变情况。