Г. Ю. Кузнецов - аспирант, кафедра «Радиофизика, антенны и микроволновая техника», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) E-mail: gregz92@yandex.ru В. С. Темченко - д.т.н., профессор, кафедра «Радиофизика, антенны и микроволновая техника», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) E-mail: vstemchenko@gmail.com

Рассмотрен предложенный рациональный подход, направленный на повышение достоверности диагностики многоэлементной линейной фазированной антенной решетки (ФАР), который реализуется в два этапа. На первом этапе на основе метода «опо-знание со сжатием», использующего разность неполных наборов данных измерений в ближней зоне тестируемой ФАР и пол-ностью совпадающей с ней бездефектной калиброванной (базовой) ФАР, излучатели тестируемой ФАР условно разделяют на группу рабочих, дефектных и потенциально дефектных. При этом в любую из этих групп могут с высокой вероятностью быть включены потенциально дефектные излучатели тестируемой ФАР. На втором этапе для повышения достоверности диагностики излучателей тестируемой ФАР на основе поэлементной реконструкции АФР потенциально дефектных излучателей, включающей определение фазы и амплитуды источников возбуждения элементов ФАР, затем на основе заданных требований к АФР осуществляют их сортировку на рабочие или дефектные. Приведены результаты диагностики линейной ФАР на основе l1-минимизации с использованием итерационного алгоритма и алгоритма поэлементной реконструкции АФР потенциально дефектных излучателей. Отмечено, что такой подход позволяет осуществить классификацию неисправностей дефектных излучателей, необходимую для их коррекции, и может быть использован для диагностики широкого класса ФАР.

 

1. Бубнов Г.Г., Никулин С.М., Серяков Ю.Н., Фурсов С.А. Коммутационный метод измерения характеристик ФАР. М.: Радио и связь. 1988.
2. 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.
3. Bucci O.M., Migliore M.D., Panariello G. Accurate diagnosis of conformal arrays from near-field data using the matrix method // IEEE Trans. on Antennas and Propagation. 2005. V. 53. № 3. Р. 1114-1120.
4. Wang J.J.H. An examination of theory and practices of planar near-field measurement // IEEE Trans. on Antennas and Propagation. 1988. V. 36. № 6. Р. 11-17.
5. Migliore M.D. A compressed sensing approach for array diagnosis from a small set of near-field measurements // IEEE Trans. on Antennas and Propagation. 2011. V. 59. № 6. P. 2127-2133.
6. Кузнецов Г.Ю., Темченко В.С. Комбинированный метод диагностики антенных решеток на основе ограниченного набора измерений полевых характеристик в ближней зоне // Наукоемкие технологии. 2015. № 8. С. 48-53.
7. Граничин О.Н., Павленко Д.В. Рандомизация получения данных и ℓ1-оптимизация (опознание со сжатием) // Автоматика и телемеханика. 2010. Вып. 11. С. 3-28.
8. Rauhut H. Compressive sensing and structured random matrices // Radon Series Comp. Appl. Math XX. 2009. P. 1-94.
9. Hansen T.B. Complex-point dipole formulation of probe-corrected cylindrical and spherical near-field scanning of electromagnetic fields // IEEE Trans. on Antennas and Propagation. 2009. V. 57. № 3. P. 728-741.
10. Kim S.-J., Koh K., Lustig M., Boyd S. 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.
11. 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.
12. Zambrano M.N., Arias F.X., MedinaC.A. Comparative analysis of sparse signal reconstruction algorithms for compressed sensing // Excellence in Engineering To Enhance a Country-s Productivity. July 22-24, Ecuador.
13. Yang J, Zhang Y. Alternating direction algorithms for l1-problems in compressive sensing // Society for Industrial and Applied Mathematics. 2011. V. 33. № 1. Р. 250-278.