汽车防撞设计：PSO粒子群算法优化激励幅度相位

粒子群的基本概念是来自于鸟群觅食行为的研究[3]。与遗传算法类似，粒子群算法也是一种随机搜索方法，不同的是，粒子群优化算法没有选择、交叉、变异等复杂过程，而是依靠个体间的协作来寻取最优解。每个粒子通过跟踪粒子本身找到的最优解Pbest和群体找到的最优解Gbest，更新离子的位置和速度，不断向最优解靠近，最终达到最优解。粒子群算法优化流程图如图所示

算法优化流程图

从防撞雷达威力图提取出波束赋形的目标方向图，通过PSO优化算法对图中阵列天线激励幅相值得优化，实现对目标方向图的赋形。在HFSS仿真软件中输入粒子群算法优化得到的激励幅相值，得到仿真方向图与目标方向图如图所示

波束赋形方向图

从图中见仿真结果与目标方向图吻合较好，说明粒子群算法优化出的结果可靠。

功分网络的设计

确定了各线阵激励的幅相值，但图中里的仿真方向图是理想的，现实中需要通过1分6的功分网络来将其实现。常用的功分器有Wilkinson功分器和T型节功分器；Wilkinson功分器只能组成并馈网络，这种网络具有较大的损耗且占用面积大，不利于小型化；而由T型节组成的串馈功分网络具有损耗低占用面积小的优势，更适合于实现上文中波束赋形的幅相激励。

论分析

该串馈网络依靠阻抗变换段实现波束赋形的激励幅度，通过改变输出馈线的长度实现波束赋形的激励相位；串馈网络等效电路如图所示

串馈网络等效电路

图中Yo为连接功分网络的串馈线阵等效导纳，Zci为各阻抗变换段的特性阻抗，Zco为馈线的特性阻抗；串馈网络输出端口激励电流与阻抗有如下的关系

各端口激励电流Ii由3.2节优化得到，传输线特性阻抗Zco已知，可以求出每节阻抗变换段对应的特性阻抗，从而可以得到该特性阻抗对应的宽度微带线宽。

仿真设计

功分网络仿真模型如图所示，

分网络仿真模型

仿真得到的激励幅相数据如表中所示

仿真与PSO优化幅相数据

从表中可以看出，该功分网络较好的实现了PSO优化出的激励幅相值。

体仿真结果

功分网络与上图中面阵连接成如图中仿真模型

整体仿真模型

仿真得到的方位面方向图与目标方向图对比如图所示

真与目标方向图对比

从图中可见仿真方向图在-60°~+36°范围内与目标方向图吻合较好，在此范围之外与目标方向图略有差异；这是由于天线对网络耦合影响了网络实际输出的幅度和相位，仿真方向图在远离主波束的角度与目标方向图有些差异；该仿真方向图总体可以满足后向防撞雷达BSD，LCA，RCTA三种功能应用。

设计了一种工作在77GHz-79GHz频段，用于汽车后向防撞雷达的波束赋形阵列天线；首先根据雷达对于俯仰面方向图高增益低副瓣的需求，设计了串馈贴片线阵，实现了-22.6dB的副瓣电平；然后将6条线阵等间距排布组成面阵，通过PSO粒子群优化算法优化出可以实现方位面赋形波束的激励幅相值；接着设计了1分6的串馈功分网络实现了优化算法得到的激励幅相，最后将网络与天线面阵连接完成波束赋形阵列天线的设计。该波束赋形阵列仿真方向图与目标方向图吻合较好，对应用于77GHz汽车防撞雷达的赋形天线设计具有一定的参考价值。

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