平面阵列（共4篇）
平面阵列 篇1
0 引 言
平面抛物面天线 (Flat Parabolic Surface, FLAPS) 又称平面聚焦反射面天线或反射阵 (Reflectarray Antenna) 。1987年, 美国Massachusetts大学对单元为矩形微带片的FLAPS天线的聚焦性能和扫描特性进行研究, 并申请了一项美国专利, 用于卫星通信和雷达散射截面增加和减少的微带反射阵天线[1]。美国Fairchild Space和Malibu Research对单元为交叉振子的FLAPS天线进行了极化控制、波束切换及波束赋形、双频或者多频、RCS、共形、宽角扫描、低风载等全面的功能研究[2,3]。
文献中给出了多种不同种类的反射阵列结构。第一类是设计辐射单元的尺寸来调整入射波的相位, 补偿从馈源到每个单元由于空间距离不同而造成的相位延迟[4,5]。第二类是辐射单元的形状完全相同, 但是旋转角度不同, 调节单元的旋转角度来达到所需相位[6]。第三类辐射单元的形状相同, 但是单元连接的相位延迟线的长度不同, 调整单元的相位延迟线来满足相位差程[7]。还有调整结构单元的负载电阻来满足所需相位等[8]。同时, 在文献[9]中讨论了用FFS地板代替金属地板的双圆环结构。在平面反射阵列天线设计中, 这种结构相对于传统反射面天线可以减少天线的RCS和天线的风载荷。但是, 以前采用单层结构周期阵列分析方法, 在多层金属的整体结构分析中存在一定的误差。
针对以上问题, 本文采用整体建模技术, 并利用Floquet模展开分析了均匀平面电磁波照射下交叉振子阵列的频率谐振响应, 给出了它们的传输函数。然后分别计算出以FSS地板、金属地板支撑的介质上交叉振子双层结构阵列的相移曲线和传输特性, 且更加准确地分析了FSS地板对交叉振子相移特性的曲线, 以及交叉振子对FSS地板的传输特性的影响。
1 交叉振子频率谐振响应分析方法
在本文中, 所要分析的结构的总体尺寸远大于工作波长, 可以将其等效为无限大二维周期问题。利用Floquet模展开分析了均匀平面电磁波照射下交叉振子阵列的频率谐振响应。
在图1所示的周期结构中, 交叉振子单元结构沿着x和y方向分别以dx=dy=21.43 mm为周期排列。激励振子长度Le为0.25～0.6个波长, 反射振子长度Lr=17.857 mm, 介电常数ε=1.0, 介质厚度h=0.238 mm。
因为空间电磁场满足周期性边界条件时的解由一组Floquet模表达, 其散射场ES和透射场ET可以表示为[10]:
式中:p=q=0时, 对应Floquet主模;p或q≠0时, 对应Floquet高次模;m=1时, 代表了TE-Floquet模;m=2时, 代表了TM-Floquet模;Rmpq, Bmpq分别为空气和介质层界面的反射系数和透射系数;Ψmpq为矢量形式的Floquet模, 并具有以下形式:
式中:
因为交叉振子阵列的谐振响应通常表现为S参数的极小值, 故考虑其S参数:
2 交叉振子阵列移相特性和传输特性分析
利用ANSOFT HFSS 11.0新引进的Floquet端口进行数值仿真, 可以很方便地得到各个传输参数, 其单元结构如图2所示。反射振子长度Lr=17.857 mm, 宽度w=0.714 mm, 介电常数ε=1.0, 介质厚度h=0.238 mm。
激励振子Le长度在0.25～0.6个波长的范围变化, 均匀平面电磁波分别以θ=0°和θ=45°照射反射阵列上。经过仿真, 给出带金属地板和FSS地板结构阵列在主模式下的仿真结果, 如图3 (a) 、 (b) 所示。
在图3 (a) 中 (θ=0°) 可以看出, 金属地板支撑的交叉振子反射阵列的反射相位范围为350°, 以FSS地板支撑的反射阵列的反射相位范围为330°;在图3 (b) 中 (θ=45°) , 以金属地板支撑的阵列反射相位基本达到330°;以FSS地板支撑的阵列反射相位范围为300°。从两图中可以看出, 虽然FSS地板支撑的反射阵列中反射相位比金属地板结构的范围小, 但是在谐振频率处, 曲线比较平缓。在设计反射阵列天线时, 需要根据反射相位来确定所需要的尺寸, 而由于曲线的非线性特性, 相位误差随着频率的变化迅速变化, 这直接限制了反射阵列天线的带宽和效率。因此, 相对平缓的曲线, 更有助于天线带宽的展宽和效率的提高。
由交叉振子构成的FSS地板的传输特性为带阻滤波器的频率响应。为了分析反射相位随频率变化的曲线, 设上层的激励振子长度Le=14.29 mm, 而构成FSS地板的反射振子长度Lr=17.857 mm, 结果如图4所示。当反射地板是纯金属地板时, 所有能量全部反射, 反射相位在谐振频率附近变化比较剧烈;当反射地板替换为FSS阵列时, 在带内主波束大部分反射, 而在带外透射, 谐振频率发生变化, 曲线变化较为平缓。在整个频率范围内, 两条曲线都满足360°的反射相位, 但是FSS地板的阵列天线更加平缓, 如前文所述, 更加有利于反射阵列天线的设计。
这里给出了交叉振子的FSS地板和双层交叉振子阵列结构的平面波传输系数。如图5所示, 由交叉振子构成的双层结构阵列和FSS地板在第一谐振频率处, 它们的传输系数都为-25 dB。但是由于激励振子对反射振子的影响, 双层结构阵列的谐振点比FSS地板的略微增大, 谐振频点向右移动。第二谐振频率处的传输系数为-28 dB, 它是由激励振子所引起的。对于双层交叉振子反射阵列, 不论入射平面波的频率如何, 总有一部分能量会透过。因此在谐振频率处, 由交叉振子构成的双层结构反射阵列的增益会有微小的下降, 但在其他频率处, 这种结构的反射率却有极大的降低。这种结构不仅可以降低天线的RCS, 而且由于其结构特征, 还可以极大地降低天线的风载, 具有广泛的应用前景。
3 结 语
在平面反射阵列天线的设计中, 辐射单元的移相特性是关键部分。本文采用整体建模并利用Floquent方法数值着重分析了以FSS地板、金属地板支撑的交叉振子双层结构阵列的移相曲线与传输特性。结果表明利用整体建模可以精确的得出双层金属反射阵列的移相特性和传输特性。这对于双层交叉振子阵列天线在RCS缩减和低风载等方面的精确设计具有一定的工程意义。
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平面阵列 篇2
本文利用已标定摄像机对不同视角的共面点位置参数进行求解, 建立非共面点阵列。避免了严格的定位约束, 使非共面点阵列的建立过程只需一个平面靶标就能完成, 完全脱离精密定位装置的限制。
1平面位置参数
图1为针孔摄像机模型, 以空间中某一个平面建立世界坐标系, 空间点Pw (xw, yw, zw) 的理想像面坐标为p (u, v) , 平面的位置参数为旋转矩阵R和平移向量T, 则平面 (zw=0) 上的点和图像点之间的映射关系为
(1) 式中s为非零的比例因子;A称为内部参数矩阵;ri为旋转矩阵R的第i列, T记为t;记H (h1, h2, h3) =undefined的 3×3矩阵为映射矩阵, 它可由式 (1) 计算得到的像素坐标估计值undefined和真实值undefined之间的距离和最小来优化求解, 目标函数为,
undefined
然后, 由映射矩阵和R的正交约束对平面的位置参数进一步求解
r1=λA-1h1, r2=λA-1h2
r3=r1×r2, t=λA-1h3 (3)
其中undefined。
而在实际操作时, 需要考虑带有镜头畸变的实际图像坐标pd (ud, vd) 。理想图像坐标p (u, v) 到实际图像坐标pd (ud, vd) 的转换关系为,
undefined
(4) 式中fx、fy分别是像面u、v方向上的有效焦距; (u0, v0) 是像面中心;k1、k2是径向畸变参数, p1、p2是切向畸变参数, 这些均为内部参数。
在平面的位置参数求解中考虑畸变, 就需要先由实际图像坐标求解理想图像坐标, 即需要对式 (4) 进行逆运算。因为式 (4) 为高次方程, 反求过程只能采用循环逼近法。假设循环开始x0= (ud-u0) /fu, y0= (vd-v0) /fv;则第i+1步循环的结果可以用第i步结果表示为:
undefined
理想图像坐标 (ui+1, vi+1) 可以计算为,
ui+1=xi+1fu+uo, vi+1=yi+1fv+vo (6)
代入式 (4) 中求解其对应的畸变图像坐标 (ud, i+1, vd, i+1) 。该值和实际畸变图像坐标 (ud, vd) 比较, 当差值在精度要求范围内 (如小于0.1像素) 停止循环, 最终得到理想图像坐标。
2 非共面点阵列
经过摄像机标定, 摄像机的内部参数已求得。采集空间任意位置的平面靶标, 由式 (1) 到式 (6) 对靶标平面相对于摄像机坐标系的位置参数R和T进行求解。
假设固定摄像机对N个不同位置的平面靶标采集, 并设第i个位置的靶标平面的位置参数为Ri和Ti, 则靶标面上点在摄像机坐标系下的坐标为,
undefined
摄像机坐标系到第一个靶标平面建立的空间坐标系的转换关系为
undefined
因此, 其余靶标平面在第一靶标平面建立的空间坐标系下的坐标为
undefined
如图2所示, 经过以上的坐标转换, 可以得到以第一靶标面的坐标系为世界坐标系的一组非共面点阵列, 可用于系统标定或参数计算。靶标平面的位置关系是任意的, 所以不必依靠精密定位设备, 从而简化系统模型, 易于便携化使用。
3 新型平面靶标设计
在非共面点阵列确定过程中, 平面靶标与视觉系统的摆放位置可能是随意的, 这就给靶标的自动化拓扑定位[5]带来新的挑战。这里依据靶标的特殊设计, 对靶标的倾斜或旋转进行识别, 从而正确地进行拓扑定位。新型平面靶标采用一组圆阵列作为靶标元素, 圆心之间的间距d已知, 如图3所示。圆形阵列的特征图形分为两类:4个大圆和n个小圆。4个大圆是靶标的标识物, 由此可以判断靶标的方向, 并以此为基准确定其他元素的拓扑坐标。如图4所示, 依次将4个大圆标号, 以0号圆中心为坐标原点建立坐标系, 0和1号圆的圆心连线为x轴, 其垂线并朝向2号圆的方向定义为y轴。因此, 0, 1, 2, 3号圆的拓扑坐标值分别为 (0, 0) , (2, 0) , (1, 1) 和 (-1, -1) 。建立好坐标系后, 平面靶标特征点之间的位置关系就很容易确定。
摄像机对物体进行投影变换, 可以依据这个变换过程中存在的不变量[7]确定靶标特征点之间的拓扑关系。这里提出利用共线不变性规则实现拓扑定位。这里使用矢量夹角的正弦值定义共线性。如图5所示, 三个特征点p1、p2、p3的共线性Lc为,
undefined
(10) 式中undefined1和undefined2是三个点组成的两个矢量, ‖·‖是矢量求模符号。Lc的范围为[0, 1], 愈接近0表示三点愈具共线性;反之, 愈接近1代表三点愈不共线。依据这个规则, 分别确定和四个大圆同行和同列的点, 然后再进一步确定其他行列点的拓扑位置, 从而对所有特征点进行拓扑定位。
4 实验及精度验证
在实验中, 由Teli CS8620HCi型号CCD摄像机组成的视觉测量系统。选用镜头焦距标称值为25 mm。进行摄像机标定后, 得到内部参数结果如表1所示。
采用13行×19列, 中心距离d=14 mm的新型平面靶标进行下列实验。采集5幅不同视角的靶标图像, 建立非共面点阵列, 共1 235个点, 如图6所示, 其中各靶标平面内的点按照行列顺序进行连接, 形成网格, 网格交点即为靶标点位置。因为得到的是一个虚拟点阵列, 不能通过实际测量进行精度验证, 实验中, 使用以下三个量对得到的点阵列精度进行评价:
(1) 平面内已知距离和点阵列坐标系中求解得到的距离比较
再采集一个位置的靶标图像, 求解靶标特征点在点阵列坐标系中的坐标。计算特征点的中心距在点阵列坐标系中的值, 它们和实际中心距的差值如图7所示。可以看出同一平面点的求解精度高于10-13mm。
(2) 平面的已知位移量和点阵列坐标系中求解位移量比较
将靶标在精密控制台上平移10个位置, 各位置间隔均为1 mm, 分别求解其位置参数。表2是实际求取的各相邻位置之间的距离;经过统计得到平面距离平均值为0.991 mm, 标准偏差为0.018 mm。为了利于观察, 图8 (a) 给出其中5个位置的点阵图, 每个位置间隔2 mm。
(3) 平面的已知旋转量和点阵列坐标系中求解旋转量比较
将靶标在精密控制台上旋转1°个位置, 各位置间隔均为1°, 表3是实际求取的各相邻位置之间的夹角;同样得平面夹角的平均值为1.000°, 标准偏差为0.025°。图8 (b) 显示了5个位置的点阵图, 每个位置间隔2°。
从表2和表3可以看出平面之间的位置关系得标准偏差在0.02 mm和0.03°之内, 因此, 非共面点阵列具有比较高的精度。综上实验结果可知, 采用本文方法确定的非共面点阵列可以满足系统标定和参数求解的要求。
5 结论
本文设计了基于单一平面靶标的非共面点阵列建立方法, 该方法避免精密定位平台的参与, 从而简化系统结构、降低系统成本。为了对任意视角平面靶标进行自动化处理, 设计了一种新型平面靶标, 并提出了基于共线性规则的拓扑定位算法。对建立的非共面点阵列精度进行了实验, 证明该方法可以应用于视觉测量系统的标定或参数求解。
摘要：开发了一种非共面点阵列的建立方法。该方法仅需一个平面靶标, 利用映射矩阵求解各平面的位置参数, 摆脱了现有方法对精密定位装置的依赖。为了正确确定平面靶标特征点的拓扑位置, 设计了新型平面靶标, 借助特殊设计和共线不变性规则实现靶标拓扑定位的自动化。经试验验证, 该方法建立的非共面点阵列具有较高精度, 可以应用于视觉测量系统。
关键词：平面靶标,非共面点,视觉测量,拓扑定位,标定
参考文献
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平面阵列 篇3
关键词：红外焦平面阵列,最大类间方差法,盲元检测,最小类内方差法
随着焦平面阵列技术的发展, 红外焦平面阵列器件也在红外热成像系统中得到广泛应用[1]。但红外焦平面阵列器件在生产制造过程中, 由于受到制作工艺、材料缺陷等因素的影响, 不可避免的存在着缺陷像元。缺陷像元也称盲元, 与正常的像元相比, 这些盲元对热辐射的响应会出现明显的偏差, 从而直接影响了红外焦平面器件的成像性能。所以, 只有正确判断出盲元的比例及位置才能正确的判定一个红外焦平面阵列器件的好坏, 盲元检测是红外焦平面阵列器件检测中的一个重要指标。
当前对IRFPA器件的盲元检测方法有多种, 比如基于滑动窗口的自适应阈值的盲元检测方法、基于相邻像元检测的盲元检测方法、基于双向线性外推法的盲元检测方法等[2,3,4]。以上方法的共同特点是基于GB-T 17444-1998红外焦平面阵列特性参数测试技术规范, 算法相对较为复杂, 且在一定程度上存在着漏判和误判。而在诸如振动器件检测过程中存在着精确快速检测出盲元的需求, 基于上述考虑, 文中在参考国家标准以及以往文献的同时, 根据对实际测试结果的分析, 提出一种基于最大类间方差法的快速检测方法。实验证明, 此方法可满足振动器件检测过程中精确、快速检测的需求。
1 盲元的定义及当前主要的盲元检测方法
1.1 盲元的定义
在红外焦平面阵列特性参数测试技术规范[5]中, 盲元被分为两种:一种是死像元, 是指像元响应率小于平均响应率1/10的像元;另一种是过热像元, 是指像元噪声电压大于平均噪声电压10倍的像元。图1是盲元和正常像元的实际响应对比图, 其中红色曲线所代表的某过热像元在连续采集100帧时的响应曲线, 黑色曲线代表正常像元, 而绿色曲线代表死像元。
1.2 主流盲元检测算法
按照步骤阐述国标中盲元检测的算法, 并分析其理论上存在的问题以及在需要实时处理情况下的局限性。
由于当前主流的盲元检测方法均是基于红外焦平面阵列特性参数测试技术规范国家标准中的检测算法, 以下给出了该算法的主要步骤:
(1) 在背景条件下, 采集L帧数据Vb[ (i, j) , l], 然后对L帧数据求平均, 得到一组背景像元响应电压
(2) 在黑体+背景条件下, 采集L帧数据Vbb[ (i, j) , l], 求取L帧数据的平均, 得到一组黑体+背景下的像元响应电压
(3) 计算像元黑体响应电压
(4) 计算像元响应率
式中, , 其中σ=5.673×10-12W·cm-2·K-4;T为背景温度;To为背景温度;d为黑体辐射孔径;AD为焦平面像元面积;L为黑体出射孔至焦平面像元面的垂直距离。
(5) 计算像元平均响应率, 即红外焦平面阵列各有效像元响应率的平均值
(6) 计算像元噪声电压
(7) 计算像元平均噪声电压
根据上述像元的响应率和噪声电压计算公式, 在判断过热像元的过程中要用到平均噪声电压, 而计算平均噪声电压的过程中要剔除盲元, 所以需要引入迭代算法并设定一个判断阈值得到一个相对准确的取值。而迭代算法的引入将大幅增加算法的复杂度, 从而无法做出对盲元的快速检测。
在红外焦平面阵列器件的实际测试中发现, 对比实际的测试结果, 盲元的定义存在着较大的误区:死像元的判定可使用平均响应率进行判断, 因死像元的平均响应率确实低于其他像元的响应率, 但在用平均噪声电压判断过热像元时, 发现不仅是过热像元的像元噪声电压过高, 且死像元的像元噪声电压同样高于平均噪声电压, 这会导到在判断时对死像元进行了重复判断, 从而增加了判断时间。而针对盲元的像元噪声电压普遍高于平均噪声电压的情况, 文中提出了基于像元噪声电压灰度图来判定盲元的快速检验算法。
2 基于OTSU的盲元检测新算法
2.1 OTSU算法简介
由于要使用整个器件的像元噪声电压进行盲元的判断, 就必须找到一个阈值来进行像元噪声电压灰度图的分割。这与图像分割的算法相似, 因此经过多次实验后选取了图像分割中的最大类间方差法 (OTSU) , 并加入了类内方差这一计算因子, 改进了OTSU算法以使其在测算盲元时能得到更优阈值。
最大类间方差法由日本学者大津于1979年提出, 是一种自适应的阈值确定方法, 又称大津法, 简称OTSU。其是按图像的灰度特性, 将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大, 说明构成图像的两部分的差别越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标均会导致两部分差别变小。因此, 使类间方差最大的分割意味着错分概率最小[6]。
2.2 利用改进的OTSU算法计算检测阈值
根据像元噪声电压灰度图的特点, 对最大类间方差法进行相应的修改以达到合适的算法如下:
(1) 设图像有L个像素点, 其像元噪声电压为i的像素个数为。
(2) 设以某个像素点的像元噪声电压值t为门限将灰度图分割为两个区域, 设<t的像素点个数为A, ≥t的像素点个数为B, 则A+B=L, 求解两个区域内的平均噪声电压值
(3) 区域A和B出现的概率分别为
(4) 设整个器件的平均噪声电压为ω0由此可得两个区域的类间方差为
(5) 遍历数组, 计算出各区域A的噪声电压标准差σA, 并对σA和σ2L进行归一化处理, 得到。其中标准差和归一化的计算公式如下
(6) 为得到最优分割阈值, 遍历整个数组, OTSU将两类的类间方差和A区域标准差的归一化比值作为判别准则, 认为使此比值最大的L即为所求最佳阈值
文中算法时间复杂度主要由最后两步遍历数组得到阈值所决定, 其时间复杂度为O (N) 。
3 实验结果及评价
为验证文中提出算法的有效性, 在实验中选取某盲元较多的器件用红外焦平面阵列特性参数国家标准中的检测算法和文中所提出的算法分别进行盲元检测。图2为某128×128器件盲元判断及两种算法的比较, 图2 (a) 器件原始平均响应图;图2 (b) 器件像元噪声图;图2 (c) 使用原始方法盲元判断图;图2 (d) 使用本算法的盲元判断图。
从图4和表1可知, 文中所提出的算法在盲元检测准确度上相比传统算法有了较大的提高, 另外解决了原始OTSU算法直接应用在盲元检测中一定程度的漏判问题。而且由于像元噪声电压是IRFPA器件检测的重要指标, 所以依据像元噪声电压进行盲元检测, 省去了添加黑体进行黑体响应率的检测, 这不仅简化了检测步骤, 且节省了系统资源, 使得IRFPA器件检测的重要指标可在短时间内精确的一次性得出。同时, 由于无需采用迭代算法, 因此在检测时间方面也相应减少了2~3倍的时间。
4 结束语
文中提出了一种基于最大类间方差法 (OTSU) 的改进算法来进行盲元检测的阈值判断, 该算法在计算像元噪声电压的同时, 利用最大类间方差和最小类内方差两项权值来计算分割阈值并对盲元进行快速判断, 不仅实现了检测过程中盲元的自动检测, 且有效提高了判断结果的精度并减少了判断过程所消耗的时间, 较好地满足了振动噪声检测等特定环境下对盲元快速、准确检测的需求, 是一种实用性较高的盲元检测方法。但本算法依赖于像元噪声电压值, 因此对整个测试系统的噪声会有较高的要求。
参考文献
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平面阵列 篇4
机载相控阵雷达大多采用圆形平面阵。圆形平面阵的阵元布局形式是多样化的,不同的布阵方式具有不同的天线性能。因此合理的阵列布局,才能实现更好的天线性能[1,2]。
大多数文献在研究阵列天线布阵时都将阵列副瓣电平主要优化参数[1,2,3,4,5,6]。在满阵情况下,一般能达到-20dB的水平[3,4,5,6]。同心圆阵列具有低副瓣的潜力[1,2]。本文在同心圆的基础上,研究阵列参数对天线性能的影响,最终得到一组天线性能优异的布阵参数。
1 同心圆阵列因子
采用同心圆布局的圆形阵列应用十分广。不仅模型简单,而且阵列方向图具有较好的低副瓣特性。同心圆的阵列因子可以写为[7]:
式(1)中Im为第m环中阵元的激励电流。等幅同相激励条件下,取Im=1。rm为第m环的半径,为波长,为第m环上第n个阵元在圆环上相角。采用等环间距布阵为环间距。若阵元均匀分布在半径为rm的圆环上,则:
2 同心圆环的阵列布局方案
一般情况下阵元间距取值为0.5～之间[8]。采用同心圆布阵时,再加一个约束条件:环间等距,同一环上的阵元等间距。
在布阵约束条件下,环间距、第一环阵元数、各环阵元递增量、各环阵元相角增量和环数五个参量就可以确定同心圆的布阵方式。将五个参量定义成向量A
其中,r表示环间距。N1表示第一环阵元数目;N2为各环阵元递增量;N3为各环阵元相角增量,N4为环数。N3表征的是各环绕圆心旋转对方向图的影响参量。这样一个向量就代表一个确定的阵列。根据布阵约束条件可确定各参量的取值范围。r与N1的取值范围见表1。
3 同心圆阵列布局与方向图副瓣特性研究
本节将研究阵列向量与阵列方向图的关系。在评价阵列性能时将方向图副瓣电平作为主要判断依据。为使讨论方便,在这里只研究N1=6,N2=7,N3=23情况下,其他参量对阵列副瓣电平的影响。
3.1 环间距r对副瓣的影响
研究环间距副瓣电平的影响。仿真参数为,
式(4)中r的步进为0.01。从图1看以看出,环间距取不同值时,对副瓣电平影响比较大。当r=0.61时,副瓣电平最低,抑制效果最好。
3.2 各环阵元相角递增对副瓣电平的影响
研究各环绕圆心旋转一定角度,即各环第一个阵元相角递增时对副瓣的抑制效果。仿真参数为,
变量为各环第一个阵元角度递增量的和,步进为1度,范围为0～90度。
从仿真结果可以看出,各环第一个阵元相角增加时对副瓣电平的影响不大,不到1dB。
4 同心圆布局阵列方向图仿真
通过仿真优化,得到一个最佳阵列向量:
第一环第一个阵元相角为30度,各环第一个阵元相角递增量的和为4度,共有1910个阵元。图3、图4分别给出了阵列方向图和阵元布局示意图。最大副瓣电平为-23.5dB,优于一般阵列-20dB的水平。
5 结语
本文分析了同心圆阵在不同布阵方式时的阵列性能。通过布阵参数优化,得到了一种布阵密集,具有优异低副瓣特性的布阵方式。这种布阵方式与俄罗斯先进的有源相控阵雷达SOKOL“隼”雷达极其相似,具有重要的参考价值。
摘要：采用同心圆环的总体布局形式,研究了多种阵列参数对圆形阵列方向图的影响,给出一种具有低副瓣的大规模圆形平面阵列。
关键词：相控阵,同心圆环,阵列因子,低副瓣
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