有源相控阵天线快速检测系统设计

刘京然，王 星，程嗣怡，赵 亮

(1. 空军工程大学 航空航天工程学院， 西安 710038； 2. 中国西南电子设备研究所， 成都 610036)



·天馈伺系统·

有源相控阵天线快速检测系统设计

刘京然1，王 星1，程嗣怡1，赵 亮2

(1. 空军工程大学 航空航天工程学院， 西安 710038； 2. 中国西南电子设备研究所， 成都 610036)

机载电子战系统有源相控阵天线的完整参数检测方法步骤复杂且消耗时间较长，文中基于有源相控阵天线波束捷变特性设计出新的天线检测方法，可实现有源相控阵天线检测过程自动化，从而大幅提高天线全波位、多频点方向图参数测量速度，并使用改进的灰色关联度数据分析算法(GRA)，对测量所得的参数集进行快速计算与故障原因分析。为机载电子战系统有源相控阵天线的研制、开发、检测提供了技术支持。

有源相控阵天线；故障检测；方向图；灰色关联度

0 引 言

如今的有源相控阵天线已经应用到雷达、电子对抗、通信导航等诸多领域，成为军队国防的重要装备之一。随着高度集成技术的进步，有源相控阵天线的天馈单元体积越做越小，其故障检测与定位难度也越来越大。而对于长时间工作在复杂电磁环境或恶劣条件下的有源相控阵天线器件，大功率信号的收、发容易使其中的T/R组件、馈线与波束形成网络出现性能或稳定性降低的情况[1]。而性能减弱会使天线对于大角度发射、接收的波束发生畸变，从而影响探测、干扰性能。但现有的有源相控阵天线检测受其方法与系统设计的双重制约，其全部测量时间需要数百小时。

本文对此出现的性能检测需求，设计研制机载电子战系统有源相控阵天线的远场暗室检测系统，基于有源相控阵天线波束捷变特性提出的一种新的参数测量方法，可将有源相控阵天线的全波位、多频点参数测量、分析时间从理论上的数百小时缩短至3小时内完成，使用改进后的灰色关联度分析算法实现对测量参数的快速分析与故障定位，为基地级大修厂、研究所或生产厂家的有源相控阵天线阵面故障单元定位与修后检测提供了技术支持。

1 系统设计与应用

1.1 基础理论

为使天线测试方法适用于暗室内的天线性能测试，需要对待测的小型有源相控阵天线进行远近场界限计算，设天线的阵面最大口径为D，根据远场划分(夫琅禾费区)界限的定义[2]：使入射到待测天线口面的电磁波近似于平面波，满足从信号源球面波前到达待测天线边缘与天线中心的相位差为π/8，可算出

(1)

式中：R为远近场划分最小距离；λ为测量频点射频信号波长。对小型有源相控阵线来说，R的大小允许让天线在暗室内实现其远场的参数测量，这样在天线参数测量过程中可有效减小外界的电磁干扰，同时也可实现在测量过程中模拟实际使用场景的各种需求。

为对有源相控阵天线性能进行检测分析，其中重要方法是通过该天线的方向图参数测量，计算出天线能否达到相应技术指标。完整的天线方向图是一个三维空间图形，可以将方向图F(θ,φ)表示为[3]

k(dr2sinθ-β)]}

(2)

式中：i,k为天线第(i,k)个天线阵元；θ,φ为球坐标下的目标较参考中心(0，0)阵元方向角；ak为幅度加权系数；d1和d2为天线阵元水平与竖直方向间距；α和β分别为第(i,k)阵元与第(0,0)阵元的水平和竖直方向的阵内相位差。

对于均匀分布式的平面相控阵天线而言，其F(θ,φ)可表示为

|F(θ,φ)|=|F1(θ,φ)·F2(θ)|

(3)

式中：F1(θ,φ)为水平线阵的方向图；F2(θ)为垂直线阵的方向图。

与机械扫描天线不同的是，有源相控阵天线的每一个波束位置都有对应该波位的收/发幅值-角度直角坐标图(下文简称为波位方向图)，此图与相控阵天线方向图类似，可从其中获得天线在不同波束位置处的主瓣宽度、旁瓣电平、前后比和方向系数等参数。另外，当波束靠近天线有效工作范围边缘时，波形通常会发生畸变，主瓣展宽，旁瓣增高，对于T/R组件长时间高温工作的有源相控阵天线来讲，会加剧此情况发生。因此，装备科研单位与维修部门将波位方向图测量分析作为产品、装备必要的检测手段。

1.2 测试方法设计

现阶段的有源相控阵天线参数测量方法[4]是将天线放置于转台上，将测量频点参数设定好，固定天线波束位置旋转转台并记录，机械旋转过程中，天线波束位置保持不变，待转台从-90°旋转至+90°位置后，结束当前测量，改变波束位置至下一待测波位，之后再重复上述工作，直到所有波位方向图参数测量完成。此方法耗时巨大，对阵元数量较多的有源相控阵天线会需要消耗数百小时的测试时间。在实际工程应用中常用抽检的方式随机选取某些频点和波位来替代上述方法，但是此种抽检方法效率低，而且极易漏检。

由于有源相控阵天线的波位捷变能力可以在毫秒内实现空域内所有波位的电控扫描，将此优势应用于其性能检测过程，把波位捷变与转动较慢的机械扫描相结合，可使波位方向图参数测量时间从理论上的几百小时缩短至数小时之内，并且不受天线口径与阵元数目影响。图1为改进后的有源相控阵天线检测系统原理图。

通过主控计算机对微波信号源、天馈单元中T/R组件与转台的联动控制，实现待测频点、波位的数据测量，之后接收并记录由微波接收机输出的三路和差信号，待数据测量过程结束后进行参数计算分析。以某一频点波束宽度为6°的有源相控阵天线阵为例，在其左右、俯仰的 探测范围内可以排列20×20个外切波位，由式(3)可知测量过程只需测量其水平与竖直方向即可，如图2所示[5]。

图1 有源相控阵天线检测原理图

图2 水平波束位置排序示意图

测量开始前，由于天线性质的原因，不同频点波束的3 dB带宽不同，所以需要将待测试的所有频点，波位信息输入主控计算机系统，之后将有源相控阵天线放置于转台上，对齐转台上的天线阵面基准线后才能开始测试，从-90°位置开始每次以1°递进旋转直至+90°位置，每旋转1°转台停止数秒，期间通对波位1至波位20快速扫描后，控制信号源产生下一频点射频信号，再进行对应频点的波位控制测量。接收到的信号经过合路器输出一路和信号和两路差信号，接入主控计算机存储至数据矩阵等待之后的数据分析处理。信号矩阵定义如下

(4)

式中：A1(f,i,k,n)为天线水平放置时在fGHz信号频点下转台旋转至k°，波位i的和信号第n次测量数据，n的定义是为补测时预留的参数设置。由该天线测量出的水平方向数据可以看做为一个和信号参数三维点阵和两个差信号参数三维点阵的总集合，该集合可以有效反映有源相控阵天线的所有参数性能，如图3所示。

图3 有源相控阵天线和信号参数点阵示意图

天线在水平放置状态测量完后，将天线阵面顺时针旋转90°放置，重复上述测量步骤，完成天线阵面的竖直方向参数测量，得到A2、B2、C2参数集之后，输出测量参数并进行数据计算分析，由于相控阵天线的阵元结构设计通常采用非旋转对称性设计，所以当天线旋转后，天线阵元的位置关系会发生变化，测量所得的方向图数据也会出现对应变化，这为后文中的故障区域识别奠定基础。

1.3 数据分析方法研究

得到和信号参数点阵后，将每一频点的参数矩阵按照行的方式制角度-幅度直角坐标图，即可得到该型天线对应频点、波位的天线波位方向图。之后采用传统天线方向图的数据处理方法分析其系统参数即可[6]，此处将不再介绍。

由于测得的6个点阵包含数据量非常大，而测试的目标是为了检测天线的性能衰减、故障和故障定位，为此引入灰色关联度分析算法，通过直接对比整体点阵数据的方法，用少量的计算方式来实现系统功能。

1.3.1 灰色关联度

灰色关联度分析法(GRA)是一种可对多因素统计数据的分析方法，最初的邓氏关联通过简洁的计算即可反应两序列见发展过程或量级的相近性[7]。灰色关联度的计算方式为

设参照序列X0={x0(k),k=1,2,…,n}和待对比序列Xi={xi(k),k=1,2,…,n},(i=1,2,…,m)，那么X0和Xi的灰色关联度γ(X0,Xi)定义为

(5)

其中

[|x0(k)-xi)k)|+

(6)

式中：ρ为分辨系数，且ρ∈[0,1]。将m个γ(X0,Xi)按照自大到小的顺序排列起来，来判断X0和Xi之间的关联度大小。

但是，此种关联法在应用时存在一些缺陷，文献[7]里面指出了由于两两因素的关联度在计算过程中参照序列不同，使其不具有可比性，无法进行因素分析，文献[8]证明了不满足规范性。同时，灰色系统的提出是为计算多组待比较数据与参照数据之间的关联度，计算结果对于每组待比较数据都为一个γ(X0,Xi)(γ∈[0,1])，这无法满足对于有源相控阵天线的数据对比需求，因此需对此算法作如下改进。

1.3.2 算法改进

为确定天馈系统是否有性能减弱或故障存在，需要对天线测量出的6组数据点阵与其出厂测量值进行关联性对比，计算每一个频点、方向和波位接收信号幅值与出厂值之间的灰色关联度。因此，所需要的关联度为逐个数据的关联值而非整体的数据的平均关联值。这样从点到面的数据处理方法也就避免了灰色关联计算过程中存在的不保序性和无法验证负相关的弊端。

邓氏关联度算法中，k为序列中数据的排序代号，对k进行如下更改，令k=(-90,-89,…,0,1,…,90)，代表着天线参数矩阵角度采样编号，从而方便之后的故障定位。在实际应用中，k的取值可随实际机械旋转角度需要进行更改。

由于天线参数在测量过程中，天线接收到的微波信号功率与实际微波发射天线的发射功率和距离有关，为使检测测量结果与天线出厂数据具有可比较性，需将天线参数进行归一化预处理，即

(7)

在对A(f,i,k,n)的预处理过程中，需要对每一频点、每一波位包含的所有角度对应参数进行分组预处理，定义n=0为天线出厂测量数据，则灰色关联度γ需做如下更改

(|y(f,i,k,0)-y(f,i,k,n)|+

(8)

[|y(f,i,k,0)-y(f,i,k,n)|+

(9)

式中：ρ∈(0,1]，取值大小需要视实际检测的有源相控阵天线指标要求而定，ρ取值越小关联度计算值越灵敏。

将所有满足0.33≤γ<γ0的γ(f,i,k,n)作为天线故障判断特征值的f、i、k位置进行分析，或者与先验故障数据库进行比对即可实现待测天线的故障检测与定位。

1.4 天线测试系统数据测量、分析流程及实例应用

有源相控阵天线快速检测系统流程如图4所示。

图4 有源相控阵天线快速检测流程图

为使测量结果更准确，系统加入了故障数据补测功能，将灰色关联度γ(f,i,k,n)小于判决门限γ0对应参数的频点f、波位i与角度k记录下并进行两次补测，等测量过程全部结束后，将所有测得的数据汇总存储。为使计算结果能清晰的反应存疑点，并实现可视化分析，系统可按不同频点的灰色关联度数据分开作图。图5为有源相控阵天线实际测量数据计算获得的灰色关联度散点图(局部放大图)。

图5 有源相控阵天线实测灰色关联度散点图

实验测量过程中用金属片挡住了某一个天线阵元，模拟该阵元失效，从而判断算法能否对有源相控阵天线性能减弱的实际情况作出检验。其中，浅色数据点为可能存在性能减弱的参数点，深色数据点为存疑数据。深色数据点的出现会受以下因素的影响而出现：

(1)灰色关联度影响因子ρ与故障判断门限值；

(2)有源相控阵天线放置于转台上所出现的误差角度；

(3)系统自身噪声影响；

(4)环境噪声影响；

(5)有源相控阵天线出现的器件性能下降或者器件损坏，包括天线阵面阵元天线、T/R组件、合路器、波束形成网络、馈线、连接插口等。

由于通过GRA算法得到的数据为天线整体系统的参数分析，尤其适用于阵元密度低、数量较少的有源相控阵天线--电子战系统有源阵列，通过对数据存疑参数的位置分析可以确定所出现性能衰减或故障的天馈单元。如果应用此方法对阵元数量很多的大型相控阵天线进行故障定位是较为困难的，只能从6组测量点阵中提取方向图参数进行分析。

2 结束语

本文将介绍的有源相控阵天线测试新方法与参数处理改进方法成功应用于所设计研制的检测设备实际检测中，将天线存在故障的失效区域阵元分析出来，证明了新的检测方法与参数处理方法的可行性，为有源相控阵天线测试、调试、故障定位、维修闭环流程提供了技术基础。

此方法较适用于天线各模块的自检状态正常，但整体性能指标出现异常的情况，之后通过结合检测设备的模块测试分系统进行天线模块的拆解、测试、分析、维修，可以大幅提高检测设备的检测、维修效率与可靠性。

需要说明的是，目前基于GRA算法的天线故障定位方法应用在阵元较少的机载电子对抗相控阵天线效果更好，它需要人工分析其存疑参数点的位置而推算出天线的故障位置。下一步工作应重点放在建立较完善的天线故障先验数据库，并与故障诊断算法相结合实现故障的自动定位等方面。

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刘京然 男，1991年生，硕士研究生。研究方向为信息与通信工程。

王 星 男，1965年生，教授，博士生导师。研究方向为电子对抗理论与技术。

程嗣怡 男，1980年生，副教授，硕士生导师。研究方向为电子对抗理论与技术。

赵 亮 男，1978年生，高级工程师。研究方向为自动测试与检测技术开发。

Design of Active Phased Array Antenna Swift Detection System

LIU Jingran1，WANG Xing1，CHENG Siyi1，ZHAO Liang2

(1. Aero & Astronautics Engineering School, Air Force Engineering University, Xi′an 710038, China) (2. Southwest China Research Institute of Electronic Equipment, Chengdu 610036, China)

The intact-parameter detecting method of the airborne EW system's active phased array antenna comprises complicated steps while consumes considerable time. The novel antenna-detecting method is proposed in this paper, which can realize the automatic detection of the active phased array antenna and largely accelerate the parameter measurement of the antenna pattern, is designed based on the beam-agility characteristics of the active phased array antenna. An improved grey relevancy data-analyzing algorithm (GRA) is applied to perform the swift calculating and fault-cause analysis to the measured parameter sets. Technical supports to the studying, developing and detecting of the airborne EW system's active phased array antenna is provided.

active phased array antenna; fault detection; pattern; GRA

10.16592/ j.cnki.1004-7859.2015.10.013

陕西省自然科学基金资助项目(2012JQ8019)

刘京然 Email：reiman@vip.qq.com

2015-06-08

2015-09-12

TN82

A

1004-7859(2015)10-0051-05