在天线工程中,精确控制辐射模式对于优化电信,雷达,卫星通信,新兴无线系统性能至关重要. 天线模式合成和塑造的先进技术使工程师能够设计出符合特定方向,收益,干扰排斥要求的阵列. 本条探讨了模式合成的基本和前沿方法,从古典阵列因子方法到现代优化算法和适应束化,以及机器学习和可重构天线等新兴趋势.

天线图案合成的基础

模式合成是设计天线阵列的引力系数(amplication and phasion)以产生理想的远场辐射模式的过程,目标往往是最大限度地实现直径,最小化侧面水平,引导主梁,或者在特定方向产生空位. 数学基础依赖于阵列因子,对于一个\(N\)元素线性数组来说,它是由于元素位置而导致的复杂重量和相位移的和总和.

矩阵因子法

数组因子法是最基本的合成技术。 对于一个统一的线性数组,数组因子是一种像星形的函数。通过调整权重,工程师可以产生具有可控侧面水平、束宽和方向角的图案。当需要复杂形状限制时,这种方法是直截了当的,但有限。它充当了更高级合成的构件。

傅里叶变形法

由于一个统一空格线性阵列的阵列因子是激发系数的离散的傅里叶变换,傅里叶变换法可以通过取向性的傅里叶变换来合成任意的规律。这种方法对于连续的规律很有效,但是如果规律不连续,往往会产生大系数动态范围,高侧面。窗口函数用来交换束宽和侧面的等值。

多尔夫-谢比舍夫和泰勒综合

多尔夫-谢比舍夫方法通过使用切比舍夫多诺米子来设计一个线性阵列,其边边线面最窄,可以产生一个横跨所有角度的统一的边线。泰勒方法将它延伸为在主梁附近产生一个恒定边线包,并在更远处逐渐减少边线包的图案,为边线线面和边线包层提供了折中方案。这些古典技术仍然被广泛用作基线。

高级优化技术

当想要的图案复杂或者数组几何不规则时,分析方法就不足. 数值优化算法在最大侧面水平,无效位置,或强度等限制下搜索最佳的引力系数,这些算法可以处理大量元素和任意的数组配置.

遗传算法

遗传算法(GAS)模仿自然选择. 候选重量矢量群通过交叉,突变,选择等代代相传而演化. GA对非对流,模式合成中的多式联运优化问题有效,如在保持特定束线的同时最小化侧面球,然而,它们可以进行计算密集,需要仔细调整参数.

粒子冲锋优化

粒子群优化(PSO)模型是流经溶液空间的粒子群,每个粒子被吸引到自己最知名的位置和全球最佳位置。PSO比GA更简单,并且经常会更快地聚合到连续优化的问题中。它用于以低侧面、形状束或同时的无效方向合成模式。

顶端优化

许多图案合成问题可以被编成对流优化问题,特别是当目标是在对流限制下,尽量减少合成图案与期望图案之间的误差规范. Convex优化保证了全球优化,并且效率很高. 半定时编程(SDP)和二阶锥编程(SOCP)等技术被应用到束状和阵列合成中,提供了快速可靠的解决方案.

适应光束形成

适应束在接收信号的基础上动态调整阵列重量,以加强期望的信号并抑制干扰。 与固定模式合成不同,适应方法在实时运行,使得它们对于电磁环境发生快速变化的雷达,声纳,和无线通信至关重要.

最小平方形算法

最最小平均值方块(LMS)算法是一种斜度梯度下降法,它能将阵列输出和参考信号之间的平均方块错误最小化,它简单而有力,但聚合速度取决于输入共变矩阵的均值分布. LMS被用于干涉取消和智能天线等应用.

递归最小方形算法

递归最小方块(RLS)通过使用反向关联矩阵的递归更新提供比LMS更快的趋同. RLS在计算上更集约,但能更好地跟踪快速变化的环境,在移动通信和适应性失效中受到青睐.

最小差异扭曲反应

最小差异扭曲响应(MVDR)束前器(也称Capon's method)将受所期望的方向响应是统一性的限制的输出功率最小化,这产生了最大信号-干扰-加噪比(SINR). MVDR要求准确了解所期望的方向和干扰的共变矩阵. robust版本(如对角加载)在存在不确定性时使用.

新出现的趋势和技术

计算智能、硬件可重构性和大规模MIMO的最新发展正在推动模式合成超越传统限度。 机器学习模型从要求到系数学习绘图,而可重构结构则能够实时塑造模式。 这些技术保证了在复杂的操作情景中更快的设计周期和适应性能。

机器学习应用程序

监督学习可以基于培训数据预测期望模式的激发系数. 深神经网络,特别是演化和反复架构,可以从模拟或测量的数据中学习. 强化学习也被探索在动态环境中适应束的形成. ML减少了重复优化的需要,可以快速适应新条件,尽管它需要大量的培训数据和仔细的验证.

可配置和相相控阵列

可重组天线使用电子组件(PIN二极管,变频器,MEMS)来改变孔径形状,供气网络,或元素负载,从而改变辐射模式而无需机械运动. 相位阵列在雷达中已经使用了几十年;较新的低成本执行使得5G和卫星通信能够进行大规模MIMO. 混合模拟数字束构型架构平衡性能和功耗.

海事组织和大规模海事组织

多输入多输出(MIMO)系统利用多路径来提高容量. Massive MIMO在基站拥有数百个天线元素,可以进行先进的空间多倍和干扰管理. 大规模MIMO的图案合成涉及预编码技术,有效塑造向每个用户传输模式,同时尽量减少跨用户干扰. 挑战包括校准,相互耦合,以及信道估计.

结论

随着对更高数据率、更低的干扰和再配置性的需求的不断增长,天线模式合成和塑造继续演变。 诸如多尔夫-谢比舍夫和傅里叶合成等经典方法提供了基础工具,而现代优化算法和适应束造型则能够实时适应。 机器学习和再配置阵列等新兴技术有望进一步简化设计和提高性能。 理解这些技术可以让工程师设计符合无线通信、雷达和超线领域严格规格的天线。