低副瓣AiP 混合子阵稀布阵设计

王建 钟春斌 林志成

（1.中国电子科技集团公司第十三研究所 河北省石家庄市 050051 2.西安电子科技大学 陕西省西安市 710071）

有源相控阵通过改变天线单元的幅度和相位就能改变天线的波束指向及波束形状，相比集中收发式天线，具有扫描速度快、波束可变、效率高等优点，有源相控阵天线被越来越多地应用于雷达，通信，卫星等军用和民用电子领域。但有源相控阵天线由于需要大量TR 通道，所以加工难度大、制造成本高。在满足整阵波束宽度、各向一致性辐射功率（EIRP）、噪声温度（G/T）等指标的前提下，通过稀疏布阵减少TR 通道，是降低相控阵天线成本的有效方法。

随机稀布阵虽然能很好得提高天线性能，但其随机性导致相控阵天线加工难，成本高，不易改版等问题凸显，同时也不适于AiP 架构的相控阵，而基于子阵的稀布优化能有效解决这一问题。基于同一子阵的稀布优化加工最为简单，但其对旁瓣的抑制能力有限。子阵种类太多，不利于加工和成本控制。设计稀布阵的优化算法有很多，如经典的统计法，傅里叶变换法，压缩感知与重建法，遗传算法，差分进化法等等，不同的算法对不同的场景各有优势。

针对以上问题，本文提出了一种基于2×2 和9 选4 子阵的稀布阵方法，通过阵列切角布阵增强阵列的副瓣抑制能力，9 选4 子阵通过栅格馈电的方法使该子阵与9 选4 子阵使用相同的TR，简化了天线的馈电，降低了加工难度，该布阵方法采用遗传算法进行优化迭代，首先通过方向图函数确定优化副瓣目标函数，在给定的约束条件下进行选择、交叉、变异等遗传操作进行遗传优化，最终得到天线阵列的布局，通过仿真表明，本论文的布阵方法能将相控阵的旁瓣抑制到-24.5dB，其副瓣抑制能力比传统的相控阵布阵方法提高11.5dB，比用单一2×2 子阵的稀布阵提高6.5dB。

1 子阵设计

有源相控阵的天线个数很多，在进行稀布优化时导致阵列的自由度很大，迭代过程太长，且优化出来阵列是不规则的，导致天线的加工难度大，研制周期长，性能可靠性差。已子阵为单元进行稀布优化能大大改善这些缺点，其中，已单一子阵进行稀布优化最为简单有效，虽然其副瓣抑制能力没有全局优化的那么强，但其对成本控制和加工难度有着极大的优势。

单一子阵的类型可以有很多，可以以2×2 子阵或者3×3子阵进行设计，对于成千上万个天线单元的大型相控阵天线来说常用8×8 共64 个天线单元进行子阵划分。以AiP 形式子阵为例，对于包含多个天线的AiP（Antenna in Package）模块，将单个模块作为一个子阵，如图1，2×2 子阵采用矩形规则排列，天线间距稍大于半波长（取决于需要的无栅瓣扫描角度），天线馈电的4 个TR 通道位于天线单元的中间。

图1： 2×2 天线子阵

为了增大稀疏布阵的自由度，提高阵列对副瓣的抑制能力，本文还设计了3×3 子阵，该子阵9 个单元中只有4 个天线单元被激励，其余五个天线单元不馈电或者直接去除，该子阵设计能降低天线及TR 的加工难度。以下3×3 子阵与2×2 子阵具有相同天线间距，TR 具有4 个天线接口其排列位置接近中心栅格四个顶点，这样从任意TR 射频口之一出发，连接到相邻天线中心大致是等长度的（即等相位），在等相位约束条件下，可以衍生出多种子阵，根据排列组合可以得到多种9 选4 子阵，通过优化仿真选择合适的子阵，图2 是部分9 选4 子阵的原理示例，图3 为其中一种子阵实物示意图。此种9 选4 子阵可以与2×2 子阵使用相同的TR，即TR 的相对位置是固定的，二者天线连接点位置相同，相同TR 安装不同天线即可实现所需的多种子阵。此9 选4 子阵有很多优点，比如该子阵和2×2 子阵选用相同的TR，可以降低产品的加工难度和降低制造成本，TR 天线接口选择在中心栅格的四个顶点更有利于实现天线的同相馈电。

(2)用{(xi,yi),(xi+1,yi+1),…,(xi+25,yi+25)}来计算GMC(Xi|Yi)和GMC(Yi|Xi)；

图2： 9 选4 稀布子阵原理

图3： 9 选4 稀布子阵示意图

2 2x2子阵稀布阵优化设计

图4 是传统的矩形相控阵布阵方法，该方法天线的阵间距固定，阵元密度大，由阵列综合可以得到相控阵天线的阵因子方向图，其中一个截面方向图如图5 所示，该方法得到阵列方向图的旁瓣为-12.8dB，其对旁瓣的抑制能力有限，随着通信技术的发展，研究人员对相控阵天线旁瓣抑制的要求越来越高，希望能量更多的聚集在主波束上，显然这种密集的矩形布阵方法不能满足要求。

图4： 典型相控阵天线布阵

图5： 矩形布阵截面方向图

为了进一步提高相控阵抑制旁瓣的能力，需要改变相控阵的布阵方式，通过切角布阵的方法能进一步降低相控阵天线的副瓣，由阵列综合知识可知，通过调控阵元的幅度能进一步优化副瓣，而相控阵对幅度加权往往是通过TR 组件的衰减器来控制，这对发射相控阵的发射功率有极大的浪费，由于不希望损耗宝贵的发射功率，可以通过采用天线稀布的方式抑制旁瓣，如图6，该布阵的总体布局采用切角的方法优化副瓣，采用单一的2×2 子阵作为优化单元，该方式不但可以抑制旁瓣，还可以通过减少通道降低相控阵硬件成本，子阵可以像图6 一样放在规则栅格内部，也可以通过优化随机摆放。

图6： 优化稀布阵

以2×2 子阵为单元的稀布阵优化最终布局如图7 所示，将2×2 子阵约束在一个大圆内，为了降低加工难度，阵列的布局采用对称式分布，即只需要优化一个象限内的子阵单元，2×2 子阵级稀布组阵的归一化方向图仿真结果如图8 所示，该方法能将相控阵天线的旁瓣抑制到-18dB，比传统的矩形布阵提高了5 个dB。该布局方法以子阵为单元进行稀布，而不是每个天线任意稀布，该约束导致其优化效果不能达到最优，对于旁瓣要求较高场景难以达到优化目标。

图7： 2×2 子阵级稀布组阵

图8： 2×2 子阵级稀布组阵归一化方向图

3 混合子阵稀布阵优化设计

为了继续提高相控阵天线的旁瓣抑制能力，需要增加子阵类型，提高天线优化的自由度。选用图5 所示的9 选4 子阵能使所有子阵选用相同的TR 组件设计，该子阵TR 连接点到天线中心的长度一致，能保证各个天线单元的相位保持一致，天线子阵类型不宜过多，会增加天线的制造成本，通过优化分析最终选用了5 种9 选4 子阵。

本文设计了多约束条件下的子阵级混合布局遗传算法，子阵类型分别为2×2 子阵和9 选4 子阵。考虑到阵列辐射方向图在空间的对称性，同时降低阵列布局工艺复杂度，整个阵面呈四象限镜像对称分布结构，所以仅对第一象限子阵位置进行优化即可，计算复杂度也得到减小。通过内部2×2 子阵满布和外部9 选4 子阵稀疏的混合布局优化方式，设计了480 单元规模的低副瓣稀布阵。

经过多约束条件下的选择、交叉、变异等遗传操作，得到的最优稀疏阵的整阵布局如图9 所示，阵列中间部分全部采用2×2 子阵，外围采用5 种3×3 子阵的组合，该混合子阵稀布得到的归一化方向图如图10 所示，可以看到该稀布方法得到的旁瓣电平达到了-24.5dB，比单一2×2 子阵稀布阵改善了6.5dB。由此可见，通过本文设计的多约束条件下的子阵级混合布局遗传算法，能大大降低阵列的副瓣。

图9： 混合子阵稀布阵

图10： 混合子阵稀布阵归一化方向图

4 结束语

本文提出了一种基于子阵的稀布阵方法，2×2 子阵和3×3 子阵皆可以使用相同的TR，本方法的阵中心采用2×2子阵，外围采用3×3 子阵的组合，通过遗传算法对阵列进行稀布优化，最终使旁瓣抑制到-24.5dB，较传统矩形布阵方法提高了11.5dB，较单一2×2 子阵的布阵方法提高了6.5dB。此阵列天线具有低副瓣、结构简单、易于工程实现和大规模量产等优点，在雷达、通信等领域有着良好的应用前景。