【摘 要】
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为了降低阵列天线设计和信号处理复杂度,以及成本,现如今普遍采用随机稀布阵列天线,但随之而来的还有旁瓣变高、旁瓣位置不确定等问题。特别是峰值旁瓣的提升将会对阵列信号的后续处理造成极大的困扰。本文就是针对降低旁瓣的“优化布阵”技术需要保证高精度的阵元位置误差的缺陷,而采用CLEAN算法清除旁瓣。围绕传统CLEAN算法的改进,本文主要做了以下研究:1.首先分析了一维均匀阵列天线的方向图和旁瓣特性,以及随
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为了降低阵列天线设计和信号处理复杂度,以及成本,现如今普遍采用随机稀布阵列天线,但随之而来的还有旁瓣变高、旁瓣位置不确定等问题。特别是峰值旁瓣的提升将会对阵列信号的后续处理造成极大的困扰。本文就是针对降低旁瓣的“优化布阵”技术需要保证高精度的阵元位置误差的缺陷,而采用CLEAN算法清除旁瓣。围绕传统CLEAN算法的改进,本文主要做了以下研究:1.首先分析了一维均匀阵列天线的方向图和旁瓣特性,以及随机阵列天线带来的高旁瓣问题。接着推导并总结了平面矩形栅格阵列天线方向图的主瓣位置、宽度和旁瓣信息。最后对随机阵理论中的主瓣增益和副瓣动态范围的影响因数进行了分析,着重研究了本文需要改进的对象——峰值旁瓣和均值旁瓣的比值。2.通过阵元位置得到方向图,以此来计算峰值旁瓣和平均旁瓣的比值B_p,完成对CLEAN算法的改进,通过基于一维阵列天线的CLEAN算法的仿真,证明该种改进方式的可行性。接着推导出了基于矩形栅格阵列天线的CLEAN算法详细的实现过程,给出了具体的数学模型公式,给出了改进后CLEAN算法实现框图,并完成了相关的仿真。3.采用统计的方法,分析了在阵元位置误差不是很大的条件下,改进后的B_p比传统方法更小、更加的接近实际值,相比较传统算法中门限的保守估计,改进CLEAN算法中的门限值更加精确,在成像条件较差的情况下改进后的CLEAN算法对图像质量的改善效果更好。同时证明在阵元位置误差不大和阵元相同的情况下,改进后的CLEAN算法能够处理更多的目标。最后分析了CLEAN算法的收敛性和对图像质量的改善程度。4.最后使用改进的CLEAN算法完成了对二维平面阵列天线实测信号的处理。
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