波束方向图综合

波束方向图综合

一般地说辐射元数目、元间距的分布、激励幅度和激励相位是线阵中的4个可变参数。根据所需的波瓣图或给定的性能指标，然后用某种方法确定这4个参数，使这些参数所构成的线阵尽量接近事先提出的性能指标或波瓣图，这称为天线方向图综合。
在阵列设计中，考虑到阵列在空间某一主平面上的单元数目与该平面上的主瓣宽度近似有反比关系，在辐射单元及其分布确定后，需要设计各单元的激励幅度和相位。阵列天线的综合问题实际上就是设计这些参数使得阵列的辐射特性尽量接近预先提出的方向图或性能指标的技术。

切比雪夫阵列

道尔夫利用切比雪夫函数来逼近方向图因子函数。
切比雪夫阵列的副瓣电平是可控的，它具有最优性质：对于一个给定的阵列，切比雪夫方向图在指定的副瓣电平下主瓣宽度最窄，在指定的主瓣宽度下副瓣电平最低。
切比雪夫的优点是能得到最佳方向图，但计算繁杂，特别是当辐射元数目较多时，更为突出。
这种分布的缺点是：

• 在某些情况下，为在相同旁瓣电平的条件下，若要求有较窄的主瓣宽度，就要增多辐射元的数目，或者在辐射元数目相同的条件下，若要求有较低的旁瓣电平，则线阵两边缘辐射元N上的电流幅度，要比其相邻的第N-1个元上的电流幅度突然加大若干倍，这就破坏了元上的电流幅度向边缘方向递减的规律；当单元数多且副瓣电平要求不太低时，阵列两端单元的激励幅度出现反跳变，增加了馈电难度。这可以采用数字阵列技术轻松解决。
• 切比雪夫分布所有的旁瓣电平都相等，这多相对电平较高，且相等的旁瓣，将分散一部分功率，降低了天线的增益。

相位控制阵列

切比雪夫阵列各单元的激励是同向的。如果在阵列中各单元的激励依次加上相等的相位差，就可以实现波束方向的改变。

智能优化方法

可利用智能优化算法求出近似最优解或者满意解。求解最优解的方法有枚举法，启发式算法和搜索算法。