Обучение с подкреплением для адаптивного подавления помех в фазированной антенной решётке с дискретным управлением фазой
- 1,2 Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва, Россия)
Аннотация
Постановка проблемы. Фазированные антенные решётки (ФАР) с недорогими многоразрядными фазовращателями, обеспечивающими лишь несколько (например, восемь) дискретных состояний фазы на элемент, широко применяются в системах связи и радионаблюдения. При появлении источника преднамеренной или непреднамеренной помехи требуется быстро сформировать провал (нуль) диаграммы направленности (ДН) в направлении на помеху при сохранении усиления в направлении полезного сигнала. Классические аналитические методы адаптивного зануления разработаны для непрерывного управления фазой. После округления найденного решения к ближайшему дискретному состоянию (квантования) глубина провала часто резко снижается, а полный перебор всех комбинаций фаз вычислительно неосуществим уже при умеренном числе элементов решётки.
Цель. Разработать и экспериментально исследовать метод адаптивного зануления ДН линейной ФАР с дискретным (8-позиционным) управлением фазой на основе обучения с подкреплением, работающий непосредственно в пространстве дискретных состояний фазовращателей, и количественно сравнить его с классическим методом (аналитическое зануление с последующим квантованием фазы) и с полным перебором как эталоном глобального оптимума.
Результаты. Рассмотрена линейная ФАР из восьми излучающих элементов с шагом 0,19 м на несущей частоте 800 МГц и восемью дискретными состояниями фазы на элемент. Задача зануления сформулирована как комбинаторная оптимизация по 88 = 16 777 216 вариантам фазовых состояний решётки и решена методом градиента политики (REINFORCE) с независимой категориальной политикой по каждому элементу решётки. Установлено, что для источника помехи в диапазоне углов 15°–65° классический метод после квантования фазы обеспечивает подавление помехи всего на 0,6–8,3 дБ относительно уровня основного лепестка, тогда как предложенный метод, используя лишь 3000 обращений к модели (0,018% от полного перебора), осуществляет подавление помехи на 15,2–32,2 дБ при потере усиления основного лепестка не более 5,2 дБ.
Практическая значимость. Предложенный подход позволяет находить практически применимые решения задачи адаптивного зануления непосредственно в пространстве дискретных состояний реальных фазовращателей на 3–4 порядка быстрее полного перебора, что делает его пригодным для встраивания в системы адаптивного управления ДН ФАР с ограниченными вычислительными ресурсами.
- Поступила
- 15.09.2026
- Одобрена
- 21.09.2026
- Принята
- 01.10.2026
Для цитирования
Ахмад Али, Хасанн Диаа Мухамед Обучение с подкреплением для адаптивного подавления помех в фазированной антенной решётке с дискретным управлением фазой // Динамика сложных систем - XXI век. 2026. Т. 20. № 5. С. 147−154. DOI: https://doi.org/10.18127/j19997493-202605-19
Список источников
- Ахмад Али, Николаев А.В., Хасанн Диаа, Казанцев С.Ю. Scientific comparison of convolutional and recurrent neural networks and the maximum use of their possibilities in phase antenna arrays for monitoring atmospheric radiosonde means // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2024. Т. 18. № 1. С. 51–56.
- Balanis C.A. Antenna Theory: Analysis and Design. 4th ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2016. 1104 p.
- Abdelhay M.A., El-Khamy S.E. A compressed sensing-based approach for null steering in partially adaptive planar arrays using a reduced number of adjustable array elements // Digital Signal Processing. 2024. V. 145. Art. 104311.
- Almagboul M.A., Shu F., Qian Y., Zhou X., Wang J., Hu J. Atom search optimization algorithm based hybrid antenna array receive beamforming to control sidelobe level and steering the null // AEU – International Journal of Electronics and Communications. 2019. V. 111. Art. 152854.
- Wang Z., Li M., Tian X., Liu Q. Hybrid precoder and combiner design with low-resolution phase shifters in mmWave MIMO systems // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2018. V. 12. № 2. P. 256–269.
- Koziel S., Pietrenko-Dabrowska A., Leifsson L. Antenna optimization using machine learning with reduced-dimensionality surrogates // Scientific Reports. 2024. V. 14. Art. 21567.
- Sutton R.S., Barto A.G. Reinforcement Learning: An Introduction. 2nd ed. Cambridge. MA: MIT Press. 2018. 526 p.
- Mnih V., Kavukcuoglu K., Silver D. et al. Human-level control through deep reinforcement learning // Nature. 2015. V. 518. P. 529–533.
- Yue Y., Tang Y., Yin M., Zhou M. Discrete action on-policy learning with action-value critic // Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS). PMLR. 2020. V. 108. P. 1977–1987.
- Soner B. et al. Low-Cost GNSS Anti-Jamming Through 2-Bit Phase Shift Beamforming with Machine Learning // arXiv:2605.10264. 2026.
- Bacha J., Zubow A., Szott S., Kosek-Szott K., Dressler F. Deep reinforcement learning based interference optimization for coordinated beamforming in ultra-dense Wi-Fi networks // Computer Communications. 2025. V. 242. Art. 108286.