發(fā)布時(shí)間：2019-03-19 18:14

【摘要】：該文提出一種非迭代的稀布線陣方向圖綜合方法。該方法首先對(duì)方向圖采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行centro-Hermit化處理,然后通過(guò)酉變換構(gòu)造等價(jià)實(shí)矩陣束,得到非均勻單元位置與新矩陣束廣義特征值的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,對(duì)實(shí)矩陣奇異值分解,并舍棄非主要奇異值以獲得低階左奇異向量矩陣,進(jìn)而求得稀布陣列的陣元位置和相應(yīng)激勵(lì)。相比于其他方法,該方法能夠直接得到陣元位置的實(shí)數(shù)解,奇異值分解和特征值分解均在實(shí)數(shù)域進(jìn)行,提高逼近程度的同時(shí)有效降低了計(jì)算量,仿真驗(yàn)證了該方法利用少量陣元即可高效實(shí)現(xiàn)線陣的方向圖綜合。
[Abstract]:In this paper, a non-iterative method for pattern synthesis of rarefied linear arrays is proposed. In this method, the data sampled from the square graph is processed by centro- Hermitization, then the equivalent real matrix bundle is constructed by unitary transformation, and the relation between the position of the non-uniform element and the generalized eigenvalues of the new matrix bundle is obtained. On this basis, the singular value decomposition of the real matrix and the abandonment of the non-main singular value to obtain the low-order left singular vector matrix, and then the position of the element and the corresponding excitation of the rarefied array are obtained. Compared with other methods, this method can get the real solution of element position directly. Singular value decomposition (SVD) and eigenvalue decomposition (EVD) are carried out in the real number domain, which improves the degree of approximation and effectively reduces the computational complexity. Simulation results show that the proposed method can efficiently realize the pattern synthesis of linear arrays by using a small number of array elements.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61172148)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN820.12

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本文編號(hào)：2443769