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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利一种平面阵列天线全空间波束副瓣快速优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119761153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510263217.X，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种平面阵列天线全空间波束副瓣快速优化方法及系统是由汤易;王文杰;万佳欣;周晓阳;丁文斌设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种平面阵列天线全空间波束副瓣快速优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种平面阵列天线全空间波束副瓣快速优化方法及系统，涉及雷达天线技术领域，本发明通过实时采集及分析关键部位的变形数据，利用有限元分析结合电磁场理论，以快速计算和调整阵列激励，从而实现副瓣最小化，具有显著的实时性和准确性优势；不仅提高了系统的整体性能，还为更高效的天线控制与设计提供了理论和方法支持，有望带来广泛的应用前景。

本发明授权一种平面阵列天线全空间波束副瓣快速优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种平面阵列天线全空间波束副瓣快速优化方法，以下将平面阵列天线结构简称为阵列结构，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1：确定平面阵列天线结构中的关键部位，并在当前外部载荷的情况下，于监测时间段内实时采集这些关键部位的应变、弯曲角度和表面位移的变化数据，以生成描述各关键部位形变程度的变形数据集；步骤S2：获取各关键部位的变形数据集，并结合弹性模量和泊松比的力学参数，采用有限元分析法建立阵列结构的应力-应变响应模型；步骤S3：在应力-应变响应模型中引入阵列结构的电磁波传播模型，利用电磁场理论实时分析各关键部位的变形数据集对波束副瓣的影响，以推导阵列激励值与副瓣之间的非线性耦合关系，最终建立副瓣最小化的目标函数，之后通过优化算法针对目标函数进行求解，以计算出新的阵列激励值；步骤S4：结合各关键部位的变形数据集进行分析，计算快速纠正指数，该快速纠正指数用于对新的阵列激励值进行调整，以得到调整后的阵列激励值，并根据调整后的阵列激励值，进行快速阵列激励调整；定义阵列结构的关键部位，包括：反射面、馈源区域及阵列接点；并将反射面、馈源区域及阵列接点分别记为，和；其中，i∈{1,2，…，N}，i表示阵列结构中第i个馈源区域的索引，N为馈源区域总个数；且馈源区域的数量与阵列结构的阵元数量相等；j∈{1,2，…，M}，j表示阵列结构中第j个阵列接点的索引，M为阵列接点总个数；在外部载荷施加的监测时段中，将反射面的应变、弯曲角度和表面位移分别记为，和；并将反射面的变形数据集记为；在外部载荷施加的监测时段中，将第i个馈源区域的应变、弯曲角度和表面位移分别记为，和；并将第i个馈源区域的变形数据集记为；在外部载荷施加的监测时段中，将第j个阵列接点的应变、弯曲角度和表面位移分别记为，和；并将第j个阵列接点的变形数据集记为；采用有限元分析法建立阵列结构的应力-应变响应模型，具体包括：1）数据采集与准备：1.1）获取各关键部位的实际变形数据集；1.2）测定平面阵列天线材料的弹性模量和泊松比；2）平面阵列天线的有限元模型构建；3）边界条件与外部载荷设置；4）定义应力-应变响应模型的关系公式为： 其中，E是弹性模量；为应力；是阵列结构中各关键部位在未施加外部载荷下的基准应变；为泊松比；是阵列结构中各关键部位在当前外部载荷下，由应力引起的应变变化；最小化的目标函数，以及计算出新的阵列激励值，具体包括：7.1）选用电磁仿真软件CSTMicrowaveStudio进行电磁场计算；7.2）导入有限元应力-应变响应模型：将步骤S2中建立的应力-应变响应模型导入电磁仿真软件中；7.3）定义阵元的电磁特性：定义阵元的阵列激励值包括幅度和相位；并确定阵列结构包含个阵元，，每个阵元的阵列激励值由幅度和相位决定；将阵列激励值记为，采用向量表示如下： 其中，和分别表示第个阵元的幅度和相位；设置每个阵元初始的阵列激励值为，定义其为优化算法的初始输入变量；8）副瓣影响分析：8.1）模拟不同应力-应变状态下的电磁波传播：在仿真软件中，在不同的阵列激励值配置下应用不同的应力-应变状态，运行电磁波传播仿真，记录在各应力-应变状态下的波束副瓣数据；8.2）从波束副瓣数据中提取波束副瓣特性：定义是副瓣方向的索引；使用仿真软件的后处理功能，提取第个副瓣方向上的副瓣幅度；提取不同应力-应变状态下的副瓣幅度和对应的阵列激励值，以此建立以下副瓣幅度与阵列激励值之间的非线性函数关系： 其中，是阵列激励值与副瓣幅度的非线性关系函数；是误差项，表示由于建模误差或随机因素产生的偏差；8.3）构建副瓣最小化的目标函数，具体为：设定目标副瓣幅度为，建立副瓣最小化的目标函数： 其中，表示因阵列结构形变数据影响而涉及的副瓣方向总数； 为副瓣最小化目标函数，表示由于阵列结构变形导致的第个副瓣方向的副瓣幅度；用于描述阵列结构变形导致的第个副瓣方向的副瓣幅度与目标副瓣幅度之间的差异程度；8.41）分析应力与副瓣的非线性关系：通过仿真数据，识别非线性耦合特性；使用回归分析拟合应力-应变与副瓣幅度的非线性关系；设置副瓣幅度受应力和应变的影响，定义应力-应变与副瓣幅度的非线性关系表达式为： 是描述应力与应变对副瓣幅度影响的非线性函数；用于将输入的应力和应变信息转化为副瓣幅度； 是误差项，用于表示随机误差或建模偏差；8.42）构建非线性优化模型：通过拟合的非线性关系式，构建阵列激励值与副瓣之间的非线性耦合关系，并将该非线性耦合关系采用以下非线性优化模型表征： 其中，表示当前应力和应变情况下构建的非线性优化模型的副瓣目标函数值； 是一种非线性耦合关系，用于优化总体目标函数；通过拟合的非线性耦合关系，明确阵列激励值与副瓣变化之间的非线性关联，最终通过优化目标函数实现基于激励值调整的副瓣抑制优化；9.1）针对构建的非线性优化模型，采用粒子群优化算法，以得到新的阵列激励值；新的阵列激励值，包括：幅度和相位；其中，对于粒子群优化算法：定义优化变量为阵列激励值的幅度和相位；在每次迭代中，基于当前阵列激励值运行电磁仿真，计算副瓣最小化目标函数；更新粒子的速度和位置，逐步逼近副瓣最小化目标函数的最小值；持续迭代，直到达到预设的优化精度或最大迭代次数；10.1）提取优化结果：确定全局最优解，获得最小化目标函数对应新的阵列激励值，新的阵列激励值，包括：幅度和相位；10.2）应用新的阵列激励值：将新的阵列激励值反馈到平面阵列天线的实际控制系统中，实现波束副瓣的实时抑制优化。

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