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🔥 内容介绍
一、引言 —— 从雷达通信痛点聊稀疏同心环阵列的优化刚需
1.1 什么是稀疏同心环阵列？3 分钟看懂核心结构
在雷达、声呐以及移动通信等领域，信号的精准收发至关重要，而天线阵列作为关键部件，其性能直接影响着系统的整体表现。其中，稀疏同心环阵列以独特结构与优势，逐渐成为研究与应用的焦点。
想象一下，将多个大小不一但共圆心的均匀圆阵，一层一层像同心圆那样叠加起来，就构成了同心环阵列这个平面阵 。这种结构就好比是射箭的靶盘，中心是关键的核心区域，而周围的圆环则围绕着中心有序分布。在实际应用中，满阵虽然能实现较为理想的信号覆盖，但也面临着成本高昂、阵元数量过多导致的复杂性增加等问题。为了解决这些痛点，稀疏化应运而生。简单来说，稀疏同心环阵列就是在原本密集的同心环阵列基础上，有策略地减少一些阵元。不过，稀疏化可不是随意为之，有着严格的约束条件。首先，圆心位置的阵元必须保留，因为它在整个阵列中起着关键的参考作用，就如同房子的基石，不可或缺；其次，阵元间距要控制在半波长左右，这是为了避免出现高的栅瓣或者过宽的主瓣宽度，以及过大的阵元间互耦效应，确保阵列性能的稳定 。
在雷达系统中，稀疏同心环阵列凭借其扫描范围宽的特点，能够更全面地监测周围环境，无论是远距离目标的探测，还是复杂地形下的信号捕捉，都能应对自如；在移动通信里，它波束控制灵活的优势得以充分发挥，能根据用户分布和信号需求，精准地调整波束方向，保障通信质量 。正是这些优势，让稀疏同心环阵列在众多领域展现出巨大的应用潜力。
1.2 旁瓣电平为啥是 “老大难”？性能瓶颈拆解
在深入探讨稀疏同心环阵列的优化之前，不得不提一个困扰已久的难题 —— 旁瓣电平。简单来讲，旁瓣就是天线辐射方向图中，除了主瓣（也就是我们期望信号最强的那个主要波束方向）之外的其他波束。可别小看这些旁瓣，它们对信号传输的危害不容小觑。当雷达在接收目标信号时，如果旁瓣电平过高，就可能把其他方向的干扰信号当成目标信号接收进来，干扰主瓣对真正目标信号的接收，从而导致目标定位不准确、信号误判等问题；在通信系统中，高旁瓣电平也会降低系统的抗干扰能力，影响通信的稳定性和可靠性 。
以常见的均匀同心环满阵为例，经过计算可知，其最大旁瓣电平通常在 -17.37dB 左右 。而普通稀疏阵虽然通过减少阵元数量降低了成本和复杂度，但旁瓣电平依然较高，相比满阵可能改善并不明显，甚至在某些情况下还会因为阵元分布的改变而略有升高。这就形成了一个矛盾点：稀疏化确实解决了部分问题，但旁瓣电平这一关键性能指标仍有待进一步优化。
为了突破这一瓶颈，本文提出采用 “算法稀疏化 + 窗函数优化” 的组合解决方案。通过特定算法实现更合理的阵元稀疏分布，从源头上减少旁瓣产生的可能性；再利用窗函数对阵元激励进行优化，进一步压制旁瓣电平，双管齐下，有望实现稀疏同心环阵列性能的大幅提升 。
二、核心优化第一步 —— 阵列稀疏化：算法驱动的阵元 “瘦身” 计划
2.1 稀疏化的约束条件：孔径、阵元间距的硬核要求
在对同心环阵列进行稀疏化处理时，并非可以随意减少阵元，而是需要遵循一系列严格的约束条件，这些条件就如同建筑高楼时的稳固框架，决定着稀疏化后的阵列能否正常工作。
首先，在孔径约束方面，为了确保阵列的有效辐射范围和方向性不受太大影响，圆心位置的阵元是绝对不能被移除的 。这个位于中心的阵元就像是整个阵列的 “指挥中心”，起着关键的参考作用。一旦移除，整个阵列的辐射特性就会发生紊乱，无法实现预期的信号收发功能 。
其次，阵元间距的约束也至关重要。通常情况下，将阵元间距设定为半波长（λ/2）是一个较为理想的选择 。这是因为当阵元间距过大时，会产生高的栅瓣，这些栅瓣就像是信号传输过程中的 “噪音”，会干扰主瓣对目标信号的接收，导致信号出现误判；而阵元间距过小时，不仅会使主瓣宽度变宽，降低对目标的分辨能力，还会加剧阵元间的互耦效应，就好比两个距离过近的人会互相干扰行动一样，阵元间的互耦效应会影响信号的准确性和稳定性 。
在同心环阵列中，圆环半径与阵元数之间存在着紧密的联系 。第 m 层圆环半径为 rm=mλ/2（m=0，1，2，3…），其阵元数 Nm 的计算公式为 Nm=2πrm/λ ，将 rm=mλ/2 代入可得 Nm=2πm 。不过在实际工程应用中，由于阵元数必须是整数，所以需要对计算得到的 Nm 进行向下取整操作，以符合实际情况 。
2.2 主流优化算法大比拼：粒子群 VS 遗传算法
2.2.1 模拟退火粒子群算法：稀疏化的 “主力选手”
模拟退火粒子群算法在稀疏同心环阵列的优化中扮演着 “主力选手” 的角色，它以独特的运行机制和出色的优化效果备受关注。
该算法的核心逻辑是将阵元的分布巧妙地映射为一个个 “粒子” 。每个粒子都代表着一种可能的阵元分布方案，它们在解空间中不断地运动和探索 。在这个过程中，粒子会跟踪自身经历过的最优位置，也就是个体最优（pbest），同时也会关注整个群体中出现过的最优位置，即全局最优（gbest） 。通过不断地比较和更新，粒子根据一定的规则来调整自己的位置，向着更优的阵元分布方案靠近 。
为了实现对阵列性能的优化，该算法构建了以 “最小最大旁瓣电平” 为目标的函数 。这个目标函数就像是一个精准的导航仪，引导着粒子的运动方向。粒子在搜索过程中，会根据目标函数的反馈，不断地调整自身位置，以达到降低最大旁瓣电平的目的 。
以一个具体的仿真案例来说，初始时阵列拥有 223 个阵元 。经过模拟退火粒子群算法的优化，阵元数成功减少到 163 个 。更令人惊喜的是，最大旁瓣电平从原来的较高水平降至 -21.72dB 。这一结果充分展示了该算法在降低阵元数的同时，能够有效地优化旁瓣电平，提升阵列性能 。
算法的具体流程如下：首先，随机初始化粒子的位置和速度，让它们在解空间中 “各就各位”；接着，计算每个粒子对应的目标函数值，也就是当前阵元分布方案下的最大旁瓣电平；然后，根据个体最优和全局最优的信息，按照特定的公式更新粒子的速度和位置 。在这个过程中，模拟退火算法的思想被巧妙地融入其中 。每一次迭代后，会根据 Metropolis 准则，以一定的概率接受比当前解更差的解 。这就像是给算法赋予了一种 “冒险精神”，使其有机会跳出局部最优解的陷阱，去探索更广阔的解空间 。当满足预设的终止条件，比如达到最大迭代次数或者目标函数值收敛时，算法停止运行，输出最优的阵元分布方案 。
2.2.2 修正遗传算法：半径优化的 “特色方案”
修正遗传算法（MGA）则是在圆环半径优化方面展现出独特的优势，为稀疏同心环阵列的优化提供了一种特色方案 。
在同心环阵列中，圆环半径的设置直接影响着阵列的性能，而修正遗传算法正是聚焦于这一关键因素 。该算法的一大特点是能够约束同一圆环上的阵元间距相等 。这样一来，在优化过程中就减少了许多不必要的变量，降低了计算的复杂度 。就好比在一个复杂的迷宫中，修正遗传算法找到了一条更直接的路径，避免了在众多可能的路径中盲目探索 。
在实际应用时，修正遗传算法会在给定的阵列孔径和阵元总数的约束条件下，对圆环半径进行优化 。通过不断地迭代和筛选，寻找能够使峰值旁瓣电平最小化的圆环半径组合 。例如，在面对一个具体的阵列优化任务时，算法会根据预设的遗传参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等，对初始种群中的个体（即不同的圆环半径组合）进行遗传操作 。通过交叉和变异等方式，产生新的个体，然后根据目标函数（峰值旁瓣电平）对这些个体进行评估和筛选 。那些能够使峰值旁瓣电平更低的个体有更大的概率被保留下来，进入下一轮的迭代 。
与模拟退火粒子群算法相比，修正遗传算法更侧重于对半径参数的优化 。当需要在满足特定孔径和阵元总数的条件下，寻找最优的圆环半径时，修正遗传算法往往能够发挥出其独特的优势，快速准确地找到使旁瓣电平最小化的半径组合 。
三、核心优化第二步 —— 加窗 “buff”：锥型波束的旁瓣压制魔法
3.1 加窗原理：让阵元激励 “内外有别”
在完成阵列稀疏化后，虽然阵元数量得到了有效精简，但稀疏阵在等幅激励的情况下，旁瓣电平仍然较高，这成为了影响阵列性能的关键因素。为了进一步降低旁瓣电平，我们引入了锥型波束形成技术，其中的核心便是加窗操作 。
加窗的本质，是通过窗函数来调整阵元激励的振幅，使阵列呈现出一种特殊的幅度分布：中心圆环的阵元激励振幅最大，而随着圆环层数向外扩展，阵元激励振幅依次减小 。这就好比一个逐渐减弱的信号发射源，从中心向四周扩散时，能量逐渐降低 。
窗函数在这里扮演着 “截断大师” 的角色。它通过对不同圆环上的阵元激励振幅进行截断处理，实现了对旁瓣电平的有效控制 。在这个过程中，同一圆环上的振幅权重被设定为相同，这是基于阵列结构的对称性和信号传播的均匀性考虑。最中心阵元激励的振幅权重被赋予最大值，它就像是整个阵列的 “能量核心”，向外辐射信号；而最外圆环的振幅权重最小，起到了限制信号过度扩散、减少旁瓣干扰的作用 。
这种从稀疏化到加窗优化的过程，形成了一个完整的逻辑闭环。稀疏化解决了阵元数量过多的问题，而加窗则针对稀疏化后仍然存在的旁瓣电平过高问题进行了针对性优化，两者相辅相成，共同提升了稀疏同心环阵列的性能 。
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
function[Data]=roundn(Data,n) %n为正数
% for i=1:length(Data)
% a=Data(i)*(10^n);
% a=round(a);
% Data(i)=a/(10^n);
% end
a=Data*(10^n);
a=round(a);
Data=a/(10^n);
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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