基于框架理论的最小阵元数稀疏阵综合算法研究 *

陶海红, 郭晶晶

(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室, 陕西西安 710071)

0 引言

天线阵列综合问题包括阵型优化和综合权值优化。在天线重量、体积和成本有限时如卫星平台、导航、飞机等，要获得大孔径天线，最小阵元设计是首要考虑的方法[1-7]。

文献[8]的贝叶斯压缩感知 (BCS)[9-10]算法通过将对称阵列优化问题转换为稀疏约束优化框架,并通过贝叶斯压缩感知 (BCS)算法求解,可以有效地减少阵列中的天线元件数量。但文中假设阵元加权只有实部，且阵元分布对称。针对这一问题，文献[11]提出了基于多任务贝叶斯压缩感知算法(multi-task BCS)[12]的最小阵元稀疏阵综合方法，适用于权值为复数，阵列不对称的线阵最小阵元稀疏阵综合问题；文献[13-15]将单任务贝叶斯压缩感知(ST-BCS)以及多任务贝叶斯压缩感知(MT-BCS)应用于最小阵元稀疏面阵、最小阵元稀疏共形阵以及最小阵元稀疏同心圆环阵中，仿真结果都较为理想，但超参数的选择对不同阵元规模的方向图综合问题影响不同，针对不同问题需要做多次实验得到一组适用的超参数，不具有普遍适用性。且在处理面阵问题时，阵元稀疏率只能达到0.64。而本文采用的算法，同一组参数可用于任意规模的线阵与面阵。

本文采用框架理论，将备选阵元位置稀疏化，利用权值的模值大小表示该位置阵元的选择与否，通过次优反馈的零空间追踪硬阈值算法[16]得到满足近似条件的最小l0范数权值解，即得到最小阵元的稀疏阵以及该位置阵元的加权值。……