基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

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基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰

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杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰. 基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

引用本文:

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰. 基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

YANG Peng, YAN Fei, ZHANG Sheng-hui, YANG Feng. Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

Citation:

YANG Peng, YAN Fei, ZHANG Sheng-hui, YANG Feng. Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

1.
电子科技大学电子工程学院成都 611731;
2.
航天恒星科技有限公司北京海淀区 100086

基金项目:

国家自然科学基金(61301056, 61231011, 11176007); 高等学校学科创新引智计划(B07046); 中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2012J010); 教育部博士点基金(2012018520004)

作者简介:
杨鹏(1978-),男,博士,主要从事共形天线和自适应天线方面的研究.

中图分类号: TN821+.91

Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm

1.
School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 611731;
2.
Space Star Technology Co. Ltd. Haidian Beijing 100086

摘要: 以最大稀疏化阵列得到所期望的方向图是稀疏阵列综合理论中的关键问题. 由于阵列天线本身具有稀疏的物理特性, 因此可将稀疏阵列综合归结为稀疏信号的重建过程. 该文提出一种将阵列天线的波束形成问题等效为求解稀疏信号向量的最优化问题的方法, 并利用FOCUSS算法快速准确地得到最大稀疏化的阵列, 以及阵元位置和激励幅度. 理论分析和数值仿真表明了该方法的有效性.
- 阵列综合 /
- FOCUSS算法 /
- 稀疏阵列 /
- 稀疏信号重建
Abstract: The use of maximally sparse array to achieve the desired radiation pattern is a key problem in sparse array synthesis theory. Since the array antenna has intrinsic character of sparsity, the sparse array synthesis problem can be seen as a process of sparse signal reconstruction. In this paper, the problem of beamforming with antenna array is proved to be the same as the optimization problem of solving sparse signal vector. By using the focal undetermined system solver (FOCUSS) algorithm, maximally sparse array as well as the elements' locations and amplitudes are achieved quickly and accurately. The efficiency of this method is proved by theoretical analyses and numerical simulations.
- array synthesis /
- FOCUSS algorithm /
- sparse array /
- sparse signal reconstruction

[1]	李大湘, 吴倩, 邱鑫, 刘颖. 基于空间稀疏编码的MIL算法及刑侦图像分类 . 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 68-73. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.012
[2]	唐贤伦, 刘雨微, 万亚利, 马艺玮. 堆叠稀疏降噪自编码的脑电信号识别 . 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 62-67. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.011
[3]	朱赟, 陈明真, 陈莹, 喻高航, 威力. 稀疏角度CT图像重建的一类自适应临近点算法 . 电子科技大学学报, 2019, 48(2): 228-232. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.02.011
[4]	何兴高, 李蝉娟, 王瑞锦, 邓伏虎, 刘行. 基于信息熵的高维稀疏大数据降维算法研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 235-241. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.012
[5]	王艳芬, 丛潇雨, 孙彦景. 一种稀疏度自适应超宽带信道估计算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(3): 498-504. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.004
[6]	包昕, 周磊砢, 何可, 游凌. LDPC码稀疏校验矩阵的重建方法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(2): 191-196.
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[8]	张伟, 李明, 李朝海. 一种MIMO雷达更窄主瓣波束形成方法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 321-325. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.001
[9]	樊荣, 徐保根, 万义和, 汤四龙, 文飞, 万群. 利用信源先验特征的混合测向算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 514-518. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.007
[10]	文乔农, 刘增力, 万遂人, 徐双. 稀疏正则化方法的超声信号反卷积 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 475-480. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.030
[11]	阳凯, 赵志钦, 聂在平. 基于模糊离散粒子群算法的非均匀阵列优化 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 43-47. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.009
[12]	饶妮妮, 王祥林, 周博, 程宇锋, 王刚. 线性预测盲源提取算法应用于阵列雷达的分析 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 1-5. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.001
[13]	居太亮, 彭启琮, 邵怀宗, 林静然. 麦克风阵列二维方向估计聚焦算法研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 225-228.
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[20]	龚宇, 唐向宏. 全自适应阵列中的逆QR分解算法 . 电子科技大学学报, 1997, 26(1): 24-28.

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基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

1. 电子科技大学电子工程学院成都 611731;

2. 航天恒星科技有限公司北京海淀区 100086

基金项目:

国家自然科学基金(61301056, 61231011, 11176007); 高等学校学科创新引智计划(B07046); 中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2012J010); 教育部博士点基金(2012018520004)

作者简介:
杨鹏(1978-),男,博士,主要从事共形天线和自适应天线方面的研究.

收稿日期: 2013-02-20
修回日期: 2013-04-23
刊出日期: 2014-04-15

中图分类号: TN821+.91

关键词:

摘要: 以最大稀疏化阵列得到所期望的方向图是稀疏阵列综合理论中的关键问题. 由于阵列天线本身具有稀疏的物理特性, 因此可将稀疏阵列综合归结为稀疏信号的重建过程. 该文提出一种将阵列天线的波束形成问题等效为求解稀疏信号向量的最优化问题的方法, 并利用FOCUSS算法快速准确地得到最大稀疏化的阵列, 以及阵元位置和激励幅度. 理论分析和数值仿真表明了该方法的有效性.

English Abstract

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰. 基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

引用本文:

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰. 基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

YANG Peng, YAN Fei, ZHANG Sheng-hui, YANG Feng. Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

Citation:

YANG Peng, YAN Fei, ZHANG Sheng-hui, YANG Feng. Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

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