[论文解读] The Design of Sparse Antenna Array

LianLin Li, Wenji Zhang+1 more|ArXiv.org|Nov 5, 2008

Antenna Design and Optimization参考文献 4被引用 16

一句话总结

本文提出了一种基于压缩感知的新型稀疏阵列天线设计方法，旨在在实现所需辐射图样的同时最小化天线单元数量。通过利用所需图样的稀疏性，该方法实现了比传统方法显著更低的计算时间，数值示例表明其具有高效率和高精度。

ABSTRACT

The aim of antenna array synthesis is to achieve a desired radiation pattern with the minimum number of antenna elements. In this paper the antenna synthesis problem is studied from a totally new perspective. One of the key principles of compressive sensing is that the signal to be sensed should be sparse or compressible. This coincides with the requirement of minimum number of element in the antenna array synthesis problem. In this paper the antenna element of the array can be efficiently reduced via compressive sensing, which shows a great improvement to the existing antenna synthesis method. Moreover, the desired radiation pattern can be achieved in a very computation time which is even shorter than the existing method. Numerical examples are presented to show the high efficiency of the proposed method.

研究动机与目标

• 在实现所需辐射图样的同时，最小化阵列中的天线单元数量。
• 解决降低硬件复杂度的高效阵列设计挑战。
• 将压缩感知原理应用于阵列天线综合，以提高效率。
• 与现有方法相比，降低阵列设计中的计算时间。

提出的方法

• 利用压缩感知技术，利用所需辐射图样的稀疏性。
• 将阵列天线综合问题重新表述为稀疏信号恢复任务。
• 应用优化技术，以最少的天线单元重建阵列激励。
• 采用凸松弛方法，高效求解稀疏恢复问题。
• 使用迭代阈值法或基追踪算法，寻找稀疏解。
• 通过多种所需辐射图样的数值仿真验证该方法。

实验结果

研究问题

• RQ1 压缩感知能否有效应用于减少稀疏阵列天线设计中的天线单元数量？
• RQ2 与传统阵列综合技术相比，所提出方法在计算效率方面表现如何？
• RQ3 在使用更少天线单元的情况下，该方法在多大程度上能准确实现所需辐射图样？
• RQ4 辐射图样中的稀疏性对所合成阵列的性能有何影响？
• RQ5 该方法在不同类型所需辐射图样下的鲁棒性如何？

主要发现

• 所提出方法在实现所需辐射图样时，使用的天线单元数量显著少于传统方法。
• 计算时间大幅减少，甚至在速度上优于现有方法。
• 该方法有效利用了信号稀疏性，实现了高效的阵列综合。
• 数值示例表明，其在图样复现方面具有高精度和强鲁棒性。
• 该方法在实时或资源受限的应用中展现出巨大潜力。
• 结果证实，压缩感知是稀疏阵列设计中一种可行且高效的框架。