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龍圖騰網恭喜煙臺大學申請的專利一種平面陣列天線全空間波束副瓣快速優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119761153B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510263217.X，技術領域涉及：G06F30/23；該發明授權一種平面陣列天線全空間波束副瓣快速優化方法及系統是由湯易;王文杰;萬佳欣;周曉陽;丁文斌設計研發完成，并于2025-03-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種平面陣列天線全空間波束副瓣快速優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種平面陣列天線全空間波束副瓣快速優化方法及系統，涉及雷達天線技術領域，本發明通過實時采集及分析關鍵部位的變形數據，利用有限元分析結合電磁場理論，以快速計算和調整陣列激勵，從而實現副瓣最小化，具有顯著的實時性和準確性優勢；不僅提高了系統的整體性能，還為更高效的天線控制與設計提供了理論和方法支持，有望帶來廣泛的應用前景。

本發明授權一種平面陣列天線全空間波束副瓣快速優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種平面陣列天線全空間波束副瓣快速優化方法，以下將平面陣列天線結構簡稱為陣列結構，其特征在于，具體步驟包括：步驟S1：確定平面陣列天線結構中的關鍵部位，并在當前外部載荷的情況下，于監測時間段內實時采集這些關鍵部位的應變、彎曲角度和表面位移的變化數據，以生成描述各關鍵部位形變程度的變形數據集；步驟S2：獲取各關鍵部位的變形數據集，并結合彈性模量和泊松比的力學參數，采用有限元分析法建立陣列結構的應力-應變響應模型；步驟S3：在應力-應變響應模型中引入陣列結構的電磁波傳播模型，利用電磁場理論實時分析各關鍵部位的變形數據集對波束副瓣的影響，以推導陣列激勵值與副瓣之間的非線性耦合關系，最終建立副瓣最小化的目標函數，之后通過優化算法針對目標函數進行求解，以計算出新的陣列激勵值；步驟S4：結合各關鍵部位的變形數據集進行分析，計算快速糾正指數，該快速糾正指數用于對新的陣列激勵值進行調整，以得到調整后的陣列激勵值，并根據調整后的陣列激勵值，進行快速陣列激勵調整；定義陣列結構的關鍵部位，包括：反射面、饋源區域及陣列接點；并將反射面、饋源區域及陣列接點分別記為，和；其中，i∈{1,2，…，N}，i表示陣列結構中第i個饋源區域的索引，N為饋源區域總個數；且饋源區域的數量與陣列結構的陣元數量相等；j∈{1,2，…，M}，j表示陣列結構中第j個陣列接點的索引，M為陣列接點總個數；在外部載荷施加的監測時段中，將反射面的應變、彎曲角度和表面位移分別記為，和；并將反射面的變形數據集記為；在外部載荷施加的監測時段中，將第i個饋源區域的應變、彎曲角度和表面位移分別記為，和；并將第i個饋源區域的變形數據集記為；在外部載荷施加的監測時段中，將第j個陣列接點的應變、彎曲角度和表面位移分別記為，和；并將第j個陣列接點的變形數據集記為；采用有限元分析法建立陣列結構的應力-應變響應模型，具體包括：1）數據采集與準備：1.1）獲取各關鍵部位的實際變形數據集；1.2）測定平面陣列天線材料的彈性模量和泊松比；2）平面陣列天線的有限元模型構建；3）邊界條件與外部載荷設置；4）定義應力-應變響應模型的關系公式為： 其中，E是彈性模量；為應力；是陣列結構中各關鍵部位在未施加外部載荷下的基準應變；為泊松比；是陣列結構中各關鍵部位在當前外部載荷下，由應力引起的應變變化；最小化的目標函數，以及計算出新的陣列激勵值，具體包括：7.1）選用電磁仿真軟件CSTMicrowaveStudio進行電磁場計算；7.2）導入有限元應力-應變響應模型：將步驟S2中建立的應力-應變響應模型導入電磁仿真軟件中；7.3）定義陣元的電磁特性：定義陣元的陣列激勵值包括幅度和相位；并確定陣列結構包含個陣元，，每個陣元的陣列激勵值由幅度和相位決定；將陣列激勵值記為，采用向量表示如下： 其中，和分別表示第個陣元的幅度和相位；設置每個陣元初始的陣列激勵值為，定義其為優化算法的初始輸入變量；8）副瓣影響分析：8.1）模擬不同應力-應變狀態下的電磁波傳播：在仿真軟件中，在不同的陣列激勵值配置下應用不同的應力-應變狀態，運行電磁波傳播仿真，記錄在各應力-應變狀態下的波束副瓣數據；8.2）從波束副瓣數據中提取波束副瓣特性：定義是副瓣方向的索引；使用仿真軟件的后處理功能，提取第個副瓣方向上的副瓣幅度；提取不同應力-應變狀態下的副瓣幅度和對應的陣列激勵值，以此建立以下副瓣幅度與陣列激勵值之間的非線性函數關系： 其中，是陣列激勵值與副瓣幅度的非線性關系函數；是誤差項，表示由于建模誤差或隨機因素產生的偏差；8.3）構建副瓣最小化的目標函數，具體為：設定目標副瓣幅度為，建立副瓣最小化的目標函數： 其中，表示因陣列結構形變數據影響而涉及的副瓣方向總數； 為副瓣最小化目標函數，表示由于陣列結構變形導致的第個副瓣方向的副瓣幅度；用于描述陣列結構變形導致的第個副瓣方向的副瓣幅度與目標副瓣幅度之間的差異程度；8.41）分析應力與副瓣的非線性關系：通過仿真數據，識別非線性耦合特性；使用回歸分析擬合應力-應變與副瓣幅度的非線性關系；設置副瓣幅度受應力和應變的影響，定義應力-應變與副瓣幅度的非線性關系表達式為： 是描述應力與應變對副瓣幅度影響的非線性函數；用于將輸入的應力和應變信息轉化為副瓣幅度； 是誤差項，用于表示隨機誤差或建模偏差；8.42）構建非線性優化模型：通過擬合的非線性關系式，構建陣列激勵值與副瓣之間的非線性耦合關系，并將該非線性耦合關系采用以下非線性優化模型表征： 其中，表示當前應力和應變情況下構建的非線性優化模型的副瓣目標函數值； 是一種非線性耦合關系，用于優化總體目標函數；通過擬合的非線性耦合關系，明確陣列激勵值與副瓣變化之間的非線性關聯，最終通過優化目標函數實現基于激勵值調整的副瓣抑制優化；9.1）針對構建的非線性優化模型，采用粒子群優化算法，以得到新的陣列激勵值；新的陣列激勵值，包括：幅度和相位；其中，對于粒子群優化算法：定義優化變量為陣列激勵值的幅度和相位；在每次迭代中，基于當前陣列激勵值運行電磁仿真，計算副瓣最小化目標函數；更新粒子的速度和位置，逐步逼近副瓣最小化目標函數的最小值；持續迭代，直到達到預設的優化精度或最大迭代次數；10.1）提取優化結果：確定全局最優解，獲得最小化目標函數對應新的陣列激勵值，新的陣列激勵值，包括：幅度和相位；10.2）應用新的陣列激勵值：將新的陣列激勵值反饋到平面陣列天線的實際控制系統中，實現波束副瓣的實時抑制優化。

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