350 руб
Журнал «Наукоемкие технологии» №8 за 2015 г.
Статья в номере:
Комбинированный метод диагностики антенных решеток на основе ограниченного набора измерений полевых характеристик в ближней зоне
Ключевые слова: диагностика ФАР редкие сигналы обратная задача метод l1-минимизации генетический алгоритм
Авторы:
Г.Ю. Кузнецов - аспирант, кафедра 406, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (МАИ). E-mail: gregz92@yandex.ru В.С. Темченко - д.т.н., профессор, кафедра 406, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) (МАИ). E-mail: vstemchenko@gmail.com
Аннотация:
Представлен комбинированный алгоритм решения задачи диагностики больших ФАР (число излучателей порядка 100-1000) при малом числе измерений. Показано, что решение этой задачи традиционными методами требует большого числа измерений из-за ограничений на максимальный шаг пространственной дискретизации и больших электрических размеров ФАР. Рассмотен подход, основанный на методе «распознавания со сжатием» (compressive sensing, CS), использующем разность характеристик бездефектной (эталонной) и тестируемой ФАР. Предложен алгоритм, состоящий из двух этапов: нахождения приближенного решения задачи диагностики с помощью методов локальной минимизации на первом этапе и выбора потенциально дефектных элементов по результатам приближенного решения на втором этапе, после чего проводится глобальная минимизация с помощью генетического алгоритма. Приведены результаты диагностики линейной ФАР на основе l1 минимизации с использованием итерационного алгоритма и комбинированного алгоритма.
Страницы: 48-53
Список источников

 

  1. Bucci O.M., Migliore M.D., Panariello G. Accurate Diagnosis of Conformal Arrays From Near-Field Data Using the Matrix Method // IEEE Transactactions on Antennas and Propagation. 2005. V. 53. № 3. P. 1114−1120.
  2. Бубнов Г.Г., Никулин С.М., Серяков Ю.Н., Фурсов С.А. Коммутационный метод измерения характеристик ФАР. М.: Радио и связь. 1988. С. 120.
  3. Бахрах Л.Д., Кременецкий С.Д., Курочкин А.П., Усин В.А., Шифрин Я.С. Методы измерений параметров излучающих систем в ближней зоне. Л.: Наука. 1989. С. 272.
  4. Wang J.J.H. An Examination of Theory and Practices of Planar Near-Field Measurement // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. June 1988. V. 36. № 6.
  5. Migliore M.D. A Compressed Sensing Approach for Array Diagnosis From a Small Set of Near-Field Measurements // IEEE Transact. AntennaPropagat. 2011. V. 59. № 6. P. 2127−2133.
  6. Rauhut H. Compressive Sensing and Structured Random Matrices // Radon Series Comp. Appl. MathXX. 2009. P. 1−94.
  7. Граничин О.Н., Павленко Д.В. Рандомизация получения данных и ℓ1-оптимизация (опознание со сжатием) // Автомат. и телемех. 2010. № 11. С. 3−28.
  8. Figueredo M.A.T., Nowak R.D., Wright S.J. Gradient Projection for Sparse Reconstruction: Application to Compressed Sensing and Other Inverse Problems // IEEE Journal of Selected Topics In Signal Processing. 2007. V. 1. № 4. P. 586−597.
  9. Kim S.-J., Koh K., Lustig M., Boyd S. andGorinevsky D. An Interior-Point Method for Large-Scale l1-Regularized Least-Squares // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2007. V. 1. № 4. P. 606−617.
  10. Takahashi T., Miyashita H., Konishi Y., Makino S. Theoretical study on measurement accuracy of rotating element electric field vector (REV) method // Electronics and Communications in Japan. 2006. Pt. 1. V. 89. № 1.