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    基于未知源域重構(gòu)的無相位近場測量技術(shù)

    2021-11-10 02:44:20朱凌昆陳茹萌謝志祥何思遠(yuǎn)張?jiān)迫A
    電波科學(xué)學(xué)報 2021年5期
    關(guān)鍵詞:遠(yuǎn)場球面幅度

    朱凌昆 陳茹萌 謝志祥 何思遠(yuǎn) 張?jiān)迫A

    (武漢大學(xué)電子信息學(xué)院,武漢 430000)

    引 言

    隨著天線頻率的升高,探頭天線位置的誤差、測量系統(tǒng)的溫度變化、探頭天線和被測天線(antenna under test, AUT)之間的耦合效應(yīng)以及各種人為活動等因素,導(dǎo)致人們想要在近場區(qū)獲取高精度的相位信息變得十分困難,即使可以獲取比較可信的相位信息,也將付出極高的代價.

    因此,一大批專家學(xué)者開始探索一種可嫁接在現(xiàn)有條件下的技術(shù)——無相位近場測量技術(shù)[1-8],即在忽略相位信號的前提下,借用局部或全局優(yōu)化算法利用電磁場的等效定理[9]重建遠(yuǎn)場輻射特性.在當(dāng)前技術(shù)條件下,有兩種比較常用的方法:第一種是基于模式展開理論的相位恢復(fù)技術(shù)[10-15],其利用局部優(yōu)化算法,先還原出測量面上的相位分布,然后再經(jīng)過近遠(yuǎn)場(near-field to far-field,NF-FF)變換獲得遠(yuǎn)場.優(yōu)點(diǎn)是收斂速度快,算法簡單,但需要獲取精細(xì)的初始相位,同時測量面之間的距離也影響著局部優(yōu)化算法的收斂性[11].

    為了克服相位恢復(fù)技術(shù)中的缺點(diǎn),尤其是降低優(yōu)化算法在尋優(yōu)時對初始相位的依賴性,專家學(xué)者們提出了第二種方法——源重建法,也稱作重構(gòu)未知源域法.其基本思想是利用電場的一組或多組幅度信息,通過全局優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)重構(gòu)“猜測”出包圍AUT某一平面或曲面上的電磁流[13-16]或電場[17]分布,然后,利用源重構(gòu)理論(source reconstruction method,SRM)或者經(jīng)典的模式展開理論計算遠(yuǎn)場.所不同,本文的目的是利用#1上的幅度數(shù)據(jù)重構(gòu)出包 圍AUT球面上的切向電場分布Vθ(R0,θ′,φ′)和該切向電場分布最初為四組隨機(jī)數(shù)據(jù),在經(jīng)過GA[19]的數(shù)次迭代優(yōu)化后將逐漸接近準(zhǔn)確值(仿真結(jié)果).本文利用SWE建立起幅度數(shù)據(jù)和待優(yōu)化目標(biāo)電場Vθ(R0,θ′,φ′)和Vφ(R0,θ′,φ′)之間的兩種非線性關(guān)系,與SRM相比,本文的方法所消耗的計算時

    本文結(jié)合上述兩種方法的優(yōu)點(diǎn),在忽略相位信號前提下采用重構(gòu)未知源域法,不但通過近場測量技術(shù)計算遠(yuǎn)場特性,同時利用遺傳算法(genetic algorithm,GA)進(jìn)行迭代優(yōu)化,能夠?qū)?shù)值逼近準(zhǔn)確值,具有創(chuàng)新性.本文采用球面波展開(spherical wave expansion,SWE)理論進(jìn)行未知源域重構(gòu),無相位近場測量采樣如圖1所示.為了消除平面和柱面近場測量中存在的截斷誤差,本文將兩個圓平面#1-1、#1-3和圓柱面#1-2構(gòu)成封閉面#1.與文獻(xiàn)[18]的方法有間更少,待優(yōu)化參數(shù)也更少.數(shù)值計算結(jié)果表明,只要給予GA足夠的附加信息,本文方法完全可以利用一個閉合曲面上的幅度數(shù)據(jù)重構(gòu)出十分準(zhǔn)確的遠(yuǎn)場輻射特性.

    圖1 無相位近場測量采樣示意圖Fig.1 The sampling diagram for near-field measurement using amplitude-only data

    1 近場未知源域重構(gòu)理論

    1.1 理論基礎(chǔ)

    包圍AUT某一球面上的切向電場分布Vθ(R0,θ′,φ′)和, 則自由空間中其他任意一點(diǎn) (r,θ,φ)的電場E(r,θ,φ)將被唯一確定.

    如圖2所示為利用SWE進(jìn)行場計算示意圖,根據(jù)惠更斯-菲涅爾定理的基本思想可知,若能夠獲得

    圖2 利用SWE進(jìn)行場計算示意圖Fig.2 The field calculation using spherical wave expansion (SWE)

    1.2 基于SWE理論的場計算

    球面波本征模式可以通過惠更斯-菲涅爾原理和麥克斯韋方程組推導(dǎo)得到.對比遠(yuǎn)場本征模式和近場本征模式可以發(fā)現(xiàn)兩者具有相似的特點(diǎn),當(dāng)本征模式特點(diǎn)已知時,便能以近場幅度特征通過NFFF變換求得遠(yuǎn)場中某一點(diǎn)的電場.假設(shè)某球面完全含圍AUT且其最小半徑為rmin, 那么在r≥rmin的無源空間中,電場強(qiáng)度可以表示為[20]:

    式中:

    式中:N為天線展開式中最高階模的階數(shù),N≥π(krmin+3)≈[krmin+7~10][7],其中k=2π/λ為波數(shù),λ 為波長;為第二類球漢克爾函數(shù);為連帶勒讓德函數(shù);amn、bmn包 含有遠(yuǎn)場和近場的信息.

    當(dāng)r→+∞時 ,略去與θ 、φ無關(guān)的因子,可以得到天線遠(yuǎn)場區(qū)的電場表達(dá)式為:

    由圖3可知,面對如此繁雜的工作,若在執(zhí)行過程中不作流程優(yōu)化和計劃安排,輕則導(dǎo)致工作效率低下,浪費(fèi)人力和物力,辦刊預(yù)期功能難以實(shí)現(xiàn),重則無法按時出刊或無法保證期刊的質(zhì)量。

    1.3 整體實(shí)現(xiàn)框圖

    如圖3所示,首先,賦予距離坐標(biāo)原點(diǎn)R0的球面以隨機(jī)電場E,該隨機(jī)電場包括兩個正交極化分量:Vθ(R0,θ′,φ′) 和Vφ(R0,θ′,φ′)(θ′∈[ 0°,180°],φ′∈[0°,360°]).在GA每一次迭代中,都必須利用式(4)~(8)計算加權(quán)系數(shù)amn和bmn.其次,利用加權(quán)系數(shù)amn和bmn分別計算測量面#1-1、#1-2和#1-3上的電場E1、E2和E3,以及待優(yōu)化球面電場本身E0;E1、E2和E3包括兩個正交極化分量的電場,E0只包括 θ和φ分量的電場( θ∈[0°,180°],φ∈[ 0°,360°]).再次,將E1、E3和E0分別與柱面上的幅度和E0進(jìn)行相減運(yùn)算得到適應(yīng)度值(fitenss value, FV).最后,當(dāng)GA達(dá)到最大迭代次數(shù)時,優(yōu)化過程結(jié)束.將GA的最后一次迭代最優(yōu)解,利用式(9)~(10)通過NF-FF變換計算遠(yuǎn)場.

    圖3 GA最小化流程圖Fig.3 Flowchart of minimizing algorithm by GA

    2 全局優(yōu)化算法

    GA在進(jìn)化搜索中基本不利用外部信息,僅以適應(yīng)度函數(shù)為依據(jù),因此適應(yīng)度函數(shù)是GA的核心,它的選取直接影響到GA的收斂速度以及能否找到最優(yōu)解.

    2.1 待優(yōu)化決策變量

    本文選定距離坐標(biāo)原點(diǎn)R0處的球面電場作為待優(yōu)化的目標(biāo)電場.首先,定義四個變量:

    待優(yōu)化球面φ分量的電場為

    2.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)定

    本文所提出的適應(yīng)度函數(shù)(也稱作目標(biāo)函數(shù)),一共包括兩個子目標(biāo)函數(shù).首先,定義第一個函數(shù)表達(dá)式為

    式中:M表示測量面#1上的總采樣點(diǎn)數(shù)之和和表示利用仿真軟件FEKO[20]得到的兩個柱系正交分量的幅度大??;利用式(1)~(8)計算得到Eiφ和Eiz,分別表示#1-1、#1-2或#1-3上任意點(diǎn) ( ρ,φ,z)的兩個正交極化分量電場.需要說明的是,本文所研究的方法是利用柱系下的幅度重構(gòu)近場區(qū)球面電場分布,所以還須將球坐標(biāo)系下的電場轉(zhuǎn)換為柱坐標(biāo)系下的電場,轉(zhuǎn)換公式為:

    如圖2所示,如果 ?R=0, 即當(dāng)r=R0時,利用式(1)~(8)可以計算待優(yōu)化球面電場本身,其對待優(yōu)化的參數(shù)形成進(jìn)一步限制,于是第二個函數(shù)的表達(dá)式為

    式中:E0,θ和E0,φ表 示# 0上 在球面坐標(biāo)系下任意點(diǎn)的電場,利用和V(R,θ′,φ′)計算得φ0

    需要特別說明的是,適應(yīng)度f的數(shù)值越小,Vθ(R0,θ′,φ′)和Vφ(R0,θ′,φ′)將越接近于仿真結(jié)果.

    3 仿真與數(shù)值計算結(jié)果

    3.1 微帶天線

    圖4 微帶天線仿真模型Fig.4 The simulation model of the patch antenna

    在本GA算例中,參數(shù)設(shè)置為:種群數(shù)量PS=24,交叉概率Pc=0.95,變異概率Pm=0.001,最大迭代次數(shù)為192 000.為證實(shí)本文方法的有效性,引入兩個均方根誤差(root-mean-square-error,RMSE):

    式中:和分別為利用V(R,θ′,φ′)和V(R,θ′,φ′)通θ0φ0到.最后,將函數(shù)f1、f2相加,可以得到本文所設(shè)定的適應(yīng)度函數(shù),即過算式(9)~(10)計算得到的遠(yuǎn)場 θ 和φ分量場強(qiáng)大?。缓蜑槔肍EKO測量得到的 θ 和φ分量幅度大小為遠(yuǎn)場總采樣點(diǎn)數(shù)之和.在GA的每一次迭代中,均利用最優(yōu)解分別計算FV和.測如表1所示,在其上均勻采樣獲取Eφ和Ez兩個正交分量面#1-1、#1-2、#1-3在各方向的步長及其范圍設(shè)置量的幅度數(shù)據(jù).

    表1 柱坐標(biāo)系下微帶天線的近場電場幅度采樣Tab.1 Near field amplitude sampling of microstrip antenna in cylindrical coordinates V/m

    圖5給出了FV和遠(yuǎn)場RMSE隨迭代次數(shù)的變化.可以看出:經(jīng)過多次迭代優(yōu)化后,遠(yuǎn)場兩個分量的RMSE值均保持在5%以內(nèi),說明利用兩個極化分量的幅度信息可以得到比較準(zhǔn)確的遠(yuǎn)場輻射特性,從而證實(shí)了本文方法的有效性.圖6繪制了近場區(qū)域內(nèi)的半徑R0=1.5λ的球面切向電場分布,重構(gòu)結(jié)果與仿真圖像吻合良好,說明在封閉面#1上采集的幅度信息足以重建準(zhǔn)確的遠(yuǎn)場.從圖7微帶天線遠(yuǎn)場方向圖也可以看出,重構(gòu)的遠(yuǎn)場方向圖與FEKO仿真結(jié)果整體吻合,只是在旁瓣上略微存在差異.

    圖5 微帶天線FV和遠(yuǎn)場RMSE隨迭代次數(shù)的變化Fig.5 The FV and RMSE in far-field with the number of iterations of the patch antenna

    圖6 微帶天線球面切向電場幅度分布Fig.6 Amplitude of the tangential electric field of the patch antenna

    圖7 微帶天線遠(yuǎn)場方向圖Fig.7 The far-field pattern in two principals cuts for patch antenna

    3.2 陣列天線

    為充分驗(yàn)證本文算法的有效性,設(shè)計了較為復(fù)雜的陣列天線,其陣元分布如圖8所示.饋電同軸線電壓1 V,特性阻抗50 Ω,振子長度均為λ/2,中間陣元坐標(biāo)為(0,0),其余陣元坐標(biāo)分別為(?λ/4,λ/4)、(?λ/4,?λ/4)、(λ/4,?λ/4)、(λ/4, λ/4),工作頻率f=9.375 GHz,λ= 32 mm.目標(biāo)電場位于半徑2.5λ的球面上,θ方向的步進(jìn)為9°,φ方向的步進(jìn)為4°,共需優(yōu)化的參數(shù)為21×91×4個.

    圖8 陣列天線仿真模型Fig.8 Simulation model of array antenna

    在天線外圍選取一柱面測量面#1,包含3個測量單元#1-1、#1-2、#1-3,測量模型如圖9所示.測量面的采樣范圍及其步長如表2所示.

    圖9 無相位陣列天線近場測量模型Fig.9 Near field measurement model of phaseless array antenna

    表2 柱坐標(biāo)系下陣列天線近場電場幅值采樣Tab.2 Electric field amplitude sampling in the near field of array antenna in cylindrical coordinate system V/m

    從圖10可以看出,算法大概從4萬次迭代時開始收斂,于6萬次基本趨于穩(wěn)定.從圖11~12可以看出,無論近場還是遠(yuǎn)場,利用幅度信息重構(gòu)的結(jié)果和仿真圖像整體吻合.

    圖10 陣列天線FV和遠(yuǎn)場RMSE隨迭代次數(shù)的變化Fig.10 The FV and RMSE in far-field of the array antenna with the number of iterations

    圖11 陣列天線球面切向電場幅度分布Fig.11 Amplitude distribution of spherical tangential electric field of the array antenna

    圖12 陣列天線φ=48°和θ=138°平面遠(yuǎn)場方向圖Fig.12 Far field pattern of array antenna in the plane of θ=138° and φ=48°

    4 結(jié) 論

    本文提出了利用SWE進(jìn)行未知源域重構(gòu)的方法.該方法可以在忽略相位信號的前提下,只利用近場區(qū)兩個正交分量的幅度信息,通過SWE和全局優(yōu)化算法獲取準(zhǔn)確的遠(yuǎn)場輻射特性.數(shù)值計算和仿真結(jié)果吻合良好,證實(shí)了本文方法的有效性.本文將平面和柱面近場測量在數(shù)據(jù)采樣時的易操作性以及SWE理論上的完備性有機(jī)結(jié)合起來,降低了測量成本,避免了截斷誤差,在理論上適用于所有類型的天線.

    本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是階段性的,可以進(jìn)一步延伸至半空間中,例如,無限大PEC導(dǎo)電平面上方;本文所用測試數(shù)據(jù)通過仿真軟件FEKO計算獲得,涉及具體的工程應(yīng)用遇問題則需要進(jìn)一步研究.

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