基于遗传算法的相关干涉仪测向方法*

杨 卓

(中国电子科技集团公司第36研究所,浙江嘉兴 314033)

基于遗传算法的相关干涉仪测向方法*

杨 卓

(中国电子科技集团公司第36研究所,浙江嘉兴 314033)

相关干涉仪体制可以获得未知辐射源电磁波的相位信息,借助相关算法解算出波达角,在工程上得到了广泛应用。但天线相位往往会受平台影响发生畸变,并导致测向偏差。文中基于干涉仪体制,采用遗传算法对测向系统的基线和权值进行了优化。结合典型实例,比较分析了优化前后测向误差的变化。证明该方法能够显著改善测向精度,提出的方法对机载测向具有实用意义。

相关干涉仪;测向;遗传算法

0 引言

干涉仪测向作为无源侦察定位的一项关键技术,因其测向灵敏度高、精度高和速度快的特点在军事和民用领域都有着重要而广泛的应用。特别是近年来,随着我国航空航天平台的井喷,基于空、天平台的干涉仪测向得到了越来越多的应用。

目前已经有不少文献针对干涉仪测向进行了研究。文献[1]对圆阵干涉仪解模糊性能进行了系统分析,根据粗测入射角选择基线组以实现高精度无模糊角度测量。文献[2]分析了旋转长基线干涉仪测向的相位差观测模型,进而推导了无模糊测向条件。文献[3]采用了虚拟阵列变换的方法,提高了入射信号的测向精度。文献[4]提出一种基于时变长基线虚拟2维干涉仪的伪线性最小二乘测向方法,测向精度接近克拉美-罗下限。文献[5]深入探讨了导致机载干涉仪测向误差的外因和内因。

上述文献主要是对相关干涉仪的算法进行了研究和改进,提高了测向精度,但计算量和复杂度有所提升,且未考虑安装平台对测向系统的影响。受平台的安装限制(特别是布局紧凑的中小型平台),飞机机体、突出机体的任务设备很有可能对测向系统的接收相位产生影响,从而导致某些频段发生测向模糊。由于很难定性定量评估飞机机体对相位的影响,一般是采取飞行校表的形式对测向模糊频段进行校正,费时费力。文中采用遗传算法对干涉仪测向体制中的关键参量进行优化,得到最优基线组合和权值,从而减少测向模糊现象。

1 基本原理

1.1 干涉仪测向原理

干涉仪测向的基本原理是利用相位匹配的多个信道,测量多个天线阵元接收到的来自同一个目标辐射源的到达相位差[6-7]。基于实际工程需要,可以根据相位差与角度的函数关系计算出目标辐射源的方位角度值;也可以将理论相位差与实际到达相位差进行相关计算,以求得方位角度值。两种方式并无本质不同,文中以相关算法进行分析。

以三天线为例,T1、T2、T3之间的距离(干涉仪基线)为D12、D13、D23,若有波长为λ的辐射源平面波由θ方向传播而来(与天线轴法线夹角),它的相位差必为:

(1)

(2)

(3)

假设测向系统针对波长为λ的辐射波,存储了0°～360°范围内(假设等分为N份)的理论相位差组合[φ12,iφ13,iφ23,i],将实际相位差与理论相位差反复做相关计算,如式(4)、式(5)所示:

式中A12、A13、A23是相关运算的权值。当C(i)最小时,β即是计算得到的入射角。

1.2 遗传算法的应用

基于此,拟采用遗传算法对基线组合和权值进行寻优。遗传算法具有较好的全局搜索性能,其优化函数不受连续可微的约束,这两个特点使其与复杂算法结合成为了可能。遗传算法的基本概念不再赘述,具体和干涉仪相结合,主要分为5个过程[8],每个过程中需要注意的事项如下:

1)编码和约束:首先对待优化的基线和权值进行编码。对于m元阵来说,样本个体由2m个变量组成,分别是{a1,a2,…,am,b1,b2,…,bm}。其中,b1,b2,…,bm代表基线配置,假设天线阵为7元阵,则两两天线之间有21种基线配置。因此b1,b2,…,b7的值为正整数,且只可能在1到21之间取值;a1,a2,…,a7代表相应的基线权重,只可能在0到1之间取值,且有如下约束条件:

a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7=1

(6)

权重采用L位二进制编码表示,则每个样本的染

色体可表示为:

(7)

2)初始群体生成:可以将部分有序的初始个体放入初始群体(例如基线对称分布,权值平均分布),提高进化的收敛速度。

3)适应度函数生成:适应度函数标明个体进化的优劣度。将解码后的{a1,a2,…,a7,b1,b2,…,b7}代入1.1节式(4)、式(5)计算,经全频段、全方位统计,并构造如下适应度函数(式中,β代表解算角度,DOA代表真实入射角):

(8)

(9)

4)进化:主要包含“选择”、“变异”、“交叉”等操作,不断迭代产生下一代种群。

5)最终输出:若判定进化完成,则对最优个体进行解码,输出最终的基线和权值。

2 典型实例

如图1所示,是某设备采用的不规则七元测向阵,对225～450 MHz进行测向。其中1#、3#、4#、5#、6#天线分布在长轴为1.2 m、短轴为0.9 m的椭圆和七单元等分线的交叉点上,2#、7#号天线相对椭圆有所偏移。

图1 七元天线阵布局

根据实际飞行,在225～450 MHz频段范围内,0°～360°方位范围内共采集了8 015个点的相位组数据。

根据传统的干涉仪分配方式,7条基线主要有3种分配方式:

a)基线配置为[1-2,2-3,3-4,4-5,5-6,6-7,1-7],权值均配为1/7;

b)基线配置为[1-3,2-4,3-5,4-6,5-7,1-6,2-7],权值均配为1/7;

c)基线配置为[1-4,2-5,3-6,4-7,1-5,2-6,3-7],权值均配为1/7。

认为测向精度大于3°为测向出错点,经过相关计算,a)、b)、c)3种方式下,出错点分别是965个、1 057个、1 064个,3种模式的测向出错点差异不大。测向精度色温图如图2所示(白色代表测向出错点、黑色代表测向正常点)。

图2 优化前测向精度色温图

将a)、b)、c) 3种模式作为初代种群中的一部分,进行遗传算法优化,经过10代后,进化过程如图3(a)所示。最优值为:

d)基线配置:[1-3,3-4,4-5,5-6,1-6,2-7,2-6];权值:A13=0.118 5,A34=0.118 5,A45=0.118 5,A56=0.118 5,A16=0.118 5,A27=0.266 6,A26=0.141 1;出错点降为616。

图3 优化过程评估

将a)、b)、c)、d) 4种模式作为初代种群中的一部分,再次进行遗传算法优化,经过50代后,进化过程如图3(b)所示。最优值为:

e)基线配置:[1-3,3-4,4-5,5-6,1-6,2-7,2-6];权值:A13=0.155 9,A34=0.108 3,A45=0.117 1,A56=0.135 8,A16=0.131 0,A27=0.243 6,A26=0.108 3;出错点降为593。

比较d)和e)的优化结果,发现两种模式下的基线配置一致,仅权值发生了微调,其适应度函数值也无大的变动,说明其优化迭代过程已趋稳定。

图4 优化后测向精度色温图

优化后的测向精度色温图如图4所示(白色代表测向出错点、黑色代表测向正常点),可以看到,经优化后测向出错点明显得到了改善。

3 结论

优化后的基线配置如下图5所示,1-3,3-4,4-5,5-6,1-6,2-7构成了一个六边对称结构。其中2-7的权值明显高于其他基线,说明其测向纠错作用较大。由于系统选择了7条基线进行计算,因此2-6作为补充基线进入运算。

图5 优化后测向基线配置

通过遗传算法对干涉仪测向参数进行优化,得到了一组最佳基线和权值,测向出错点减少了40%以上。这种方法对于实际工程具有较大意义:

1)在过去,测向的基线和权值均是根据理论计算或者经验进行分配。结合实测相位值,文中给出了一种测向参数寻优的策略,可以明显降低测向出错概率。

2)在工程应用上,通过暗室或者外场采集的数据,即可对测向进行寻优,得到定性定量结论,从而减少飞行校表的工作量。

3)下一步,在充分采集天线在各位置相位畸变的基础上,甚至有可能对天线阵型进行参数化,利用遗传算法寻找最优阵型,这也是我们今后可以努力的方向。

[1] 张亮, 徐振海, 熊子源, 等. 基于圆阵干涉仪的被动导引头宽带测向方法 [J]. 系统工程与电子技术, 2012, 34(3): 462-466.

[2] 张敏, 郭福成, 李腾, 等. 旋转长基线干涉仪测向方法及性能分析 [J]. 电子学报, 2013, 41(12): 2422-2429.

[3] 吴奉微, 程婷, 贾可新, 等. 基于虚拟阵列变换的干涉仪测向算法 [J]. 现代雷达, 2012, 34(3): 42-46.

[4] 张敏, 郭福成, 周一宇, 等. 时变长基线2维干涉仪测向方法 [J]. 电子与信息学报, 2013, 35(12): 2882-2888.

[5] 毛虎, 杨建波, 邱宏坤. 机载二维干涉仪测向误差分析 [J]. 火力与指挥控制, 2011, 36(12): 67-71.

[6] WU Y W, RHODES S, SATORIUS E H. Direction of arrival estimation via extended phase interferometry [J]. IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems, 1995, 31(1): 375-381.

[7] MURPHY S, EYRING P M. 2～18 GHz circular array interferometer DF antenna system [C]∥IEEE Antennas and Propagation Society, International Symposium, 1998, 4: 2332-2335.

[8] 杨卓, 薛正辉, 李伟明. 遗传算法结合矩量法设计弹上小型宽带天线 [J]. 弹箭与制导学报, 2009, 29(6): 231-234.

Direction Finding Method of Correlative Interferometer Based on Genetic Algorithm

YANG Zhuo

(No.36 Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Zhejiang Jiaxing 314033, China)

Correlative interferometer could obtain unknown radiation source electromagnetic wave phase information, to calculate the arrival angle with the relevant algorithm, which had been widely used in engineering. However, the phase of the antenna was often distorted by platform impact, which leaded to the deviation of direction finding. Based on the interferometer system, the genetic algorithm was used to optimize the baseline and weight of the direction finding system. Combined with typical examples, the change of direction finding error before and after optimization was analyzed and compared. It was proved that this method could improve the direction finding precision, and the proposed method had practical significance fore airborne direction finding.

correlative interferometer; direction finding; genetic algorithm

2015-11-07

杨卓(1982-),男,贵州铜仁人,高级工程师,博士,研究方向:通信系统集成。

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