微波全息技術(shù)

為了知道那些陣元損壞，有源天線可以包括校準系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能輕易地控制系統(tǒng)的組件，但當校準系統(tǒng)也損壞時就會對天線進行校準。一些確定性和隨機性技術(shù)被應(yīng)用，其中隨機性技術(shù)包括遺傳基因算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等；確定性方法包括反演方法、源重建、矩陣求逆、多重信號分類和壓縮感知等。1.微波全息技術(shù)（MicrowaveHolographicTechnique）微波全息技術(shù)：首先測量天線遠場的幅相分布，通過波譜理論獲取波譜，最后離散傅里葉變換得到天線表面的電流分布。全息診斷既可以直接遠場測量獲取診斷信息，也可以從近場測量中獲取重建。DiflEC-TFA.R-FIFLDSURFACENEaR-FIEIODiflEC-TFA.R-FIFLDSURFACENEaR-FIEIO圖1微波全息法首先，運用近場測量系統(tǒng)測量給定矩形網(wǎng)格上的幅相分布。采樣平面M3,J,%）被設(shè)置在離被測天線固定的距離上，距離處于輻射近場區(qū)（一般3人到10人）。然后，通過波譜理論得到相應(yīng)的平面波譜S（七,k?。波譜積分方程科表示為：M(x,y,z)=1jjS(k,k)e-j(xkx+狄〔,+zkz)dxdy4兀2 xy '通過測量的平面可得到波普：S(k,k)=4—jjM(x,y,z=0)ej(xkx+R)dxdy最后，通過上面計算所得的平面波譜，能夠得到在任何距離（z=zz）的全息圖。作zo是被測天線與采樣面之間的距離，《是期望得到距離被測天線的距離。它們之間的相位改變量可以表示為：e-Jkz（z「z°）其中zz-Z0是從測定面移動到全息圖的位置的位移距離，一種二維傅里葉逆變換用于得到的數(shù)據(jù)，以在z處產(chǎn)生場圖像，數(shù)學公式如下：lM(x,y,z)=—!—jjS(k,k)e-j(xkx+yky)e-處(z1-z0)dkdkl4兀2 Xy xy天線的診斷需要物理口徑的初始輻射信息，因此實際中我們需要把《=0作為測試目的，最后通過在這個位置上標繪在空間所產(chǎn)生的振幅和相位圖，用于分析在我們的測試中AUT配置的性能參數(shù)。Measured2“DFFT 2-DInverseFFTI t然而，這種診斷方法是基于場的平面波譜展開理論，在由測量采樣面上的場通過“后向”Fourier變換確定天線口面場時，忽略了平面波譜中衰減波的貢獻，即把天線口徑場的平面波譜帶寬限定在k2+k'*k2的范圍內(nèi)，分辨率限制在了1xy0個波長。譜技術(shù)最主要的問題是在空間域具有很差的分辨率。一些算法被用于增加重建電流的分辨率，使用的最多的是PG算法(Papoulis-Gerchbergalgorithm)這種算法獲取了平面波譜的不可見部分。GP算法基本上是一個FFT迭代方法，它們是迭代技術(shù)，這使得不同的結(jié)果取決于迭代的次數(shù)，因此需要一些迭代時間。這種方法適用于平面陣，對其他方法無能為力。2，源重建方法（SourcesReconstructionMethOd等效電流重建技術(shù)是基于積分方程公式的逆源問題，是等效原理的嚴格應(yīng)用。從測量的近場或遠場數(shù)據(jù)，可以確定在任意3-D封閉面上的等效輻射源，此封閉面包圍著待測天線。和波譜展開技術(shù)相比，積分方程公式的一個主要的優(yōu)點是天線完整的電磁特性。首先，采用小尺寸探頭，測出天線在掃描面上的切向電場；

然后，把被測天線AUT在前半空間的輻射表示為位于天線口徑面上等效面磁流的輻射，建立起掃描面上的切向電場與口徑面上的磁流分布之間的聯(lián)系，得到一個以磁流分布為待求函數(shù)的積分方程；最后，用矩量法把積分方程轉(zhuǎn)化為矩陣方程，并由奇異值分解法在最小二乘意義下求出天線口面上等效磁流的分布，從而也就獲得了天線口面上切向電場的幅相分布.等效源在表面2.上進行重建，體積為Q完全包圍被測天線。理論上，必須保證表面外的場與原先場相等。電場的切向分量在ZM表面上被測得，測量表面可以任意定義(球、圓柱或平面)0nxE0nxE(r)=nxl—門L(J;r)+K(M;r)],r。必(4)…、1LL…、g(r，尸)ds'J(r)+wg(r，尸)ds'eqk2seq0K(M;r)=jM(r')xg(r,r)ds'zRg(r，r')=4兀r—r，從以上方程可知，上面方程的解是不唯一的，即在2r外一個確定的場可以得到一系列不同的電流分布。對于這個原因，需要列入先驗信息而實現(xiàn)解的唯一性。在所有的等效公式中，Love等效源給出了電流正比于實際場，因此最適合用于診斷。Love等效源即令輻射源內(nèi)部的場為0，可以通過下列的邊界積分來實現(xiàn)：nx|—n0L(JLove；r)+K(MLove；r)]—-2MLove(r),reEr⑷1——1——JLove(r),reE2 R———L(MLove；r)—K(JLove；T)

以上方程通過矩量法進行求解。3,多重信號分^(MultipleSignalClassification)多重信號分類：利用了噪聲子空間和信號子空間的正交特性，通過一系列的計算處理之后，得到了以空間方位為自變量的功率譜函數(shù)，畫出函數(shù)圖，然后尋找極大值出現(xiàn)時對應(yīng)的橫坐標，也就是譜峰所對應(yīng)的方位角。譜峰的數(shù)目反映了信源數(shù)，譜峰出現(xiàn)的位置反映了信源的位置。就是先對傳感器陣列收集到的數(shù)據(jù)構(gòu)成的特定的協(xié)方差矩陣分解成兩個互相正交的子空間矩陣，一個是信號子空間矩陣，另一個是噪聲子空間矩陣，利用信號子空間矩陣得到系統(tǒng)的廣義可觀測矩陣在相似變換下的一致估計，即可求出系統(tǒng)矩陣。分解的方法有奇異值分解，特征分解等等。子空間辨識算法可以分為如下幾步：第一步，對陣列輸出數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣進行矩陣分解；第二步，對第一步獲得的結(jié)果進行奇異值分解，進而得到可觀測矩陣；第三步，由可觀測矩陣來確定系統(tǒng)矩陣和噪聲子空間的協(xié)方差矩陣。r基本原理：被測天線陣包括P個陣元，位于已知的位置p（七,七，七）。讓七和fn（6,"）分別為第P個陣元的激勵系數(shù)和電場方向圖。采樣探針具有的有效高度為"（°，*），采樣點的位置為rm（七，七，Zp）。最后，探針輸出的電壓可以用一個線性方程表示:V(x,y,z)=藝wf(0,*)?h(0,*) _mj^(4-1)mmm ppm,pm,p p,mp,m 4兀Rp=1 m,p其中?表示點乘，k0是自由空間的波數(shù)。0m,p和*m,p是第m個測量點與第P個陣元的相對角度。0 =arccos0 =arccosm,p* =arctanm,pRmpyx―xmp另外R=r-r假設(shè)天線具有相同輻射陣元因f（0 ，* ）=f（0 ，*另外，mpmp。假設(shè)天線具有相同干田射陣元，因p m,p m,p m,pm,p。問題的目的是確定失效陣元的位置rp?？梢园焉鲜礁膶憺閂（x,y,z）=^wf（0,*）?h（0,*）—P"0_m^（4一2）mmm ppm,pm,p p,mp,m 4兀Rp=1 m,p其中Nf=P-0是正常工作的輻射單元數(shù)量，Ndef為失效單元的數(shù)量。通過MUSIC算法可以得到以下計算公式：P(r)=——」 (4-3)MUdefzB|(u*,G(r‘咪其中 "-1G(r')=f(0,8)?h(0,8)叫(-"叩)m,r'm,r' r\mr\m 4兀Rm,pRm=^m"「'"r'3'，''，Z'沱D，D為包含所有輻射元件的全域。當輻射陣元正常工作時，(4-3)式達到最大值，因為失效陣元屬于元素為0的子空間N。當重建的激勵系數(shù)靠近0時，會被認定為靠近失效陣元。這種方法可以用于任意陣，不需解矩陣方法盡管多重信號分類算法的分辨率較高，但是對傳感器陣列接收到的數(shù)據(jù)要求很嚴格，需要很多的預處理，再加上獲得空間譜函數(shù)之后判斷譜峰的個數(shù)及其對應(yīng)的入射角，計算量比較大，勢必影響到算法波達方向估計的實時性。4,壓縮感知(CompressedSensing)/空間恢復對于大陣列的診斷時需要大量的測量數(shù)據(jù)，壓縮感知可以用來減少數(shù)據(jù)，在陣列的診斷中我們不需要重建所有的輻射陣源，僅僅需要失效陣元，因此真正需要的數(shù)據(jù)較?。焕秒娮涌刂频姆瓷潢嚨玫接葾UT輻射場的隨機采樣，這種選擇可以減少測量時間，因為不需要任何的移動部件?；驹恚罕粶y天線陣包括N個陣元，位于已知的位置0。讓七和f(0，8)分別為第n個陣元的激勵系數(shù)和電場方向圖。采樣探針具有的有效高度為五(0，8)，采 .r樣點的位置為m，m=1,?…M.最后，探針輸出的電壓可以用一個線性方程表示：Ax=y其中V=(y,y,...,y)teCm y刀為探針在七處測量值,12n ，m m陣列診斷的目的是識別失效單元的位置，假設(shè)失效單元的數(shù)量為K，在以上的矩陣求逆中要求M-N，在本方法中，由于K遠小于N，故M遠小于N。該方法的核心是考慮一種新的矢量，用無障礙陣列的激勵矢量與被測天線的激勵矢量相減得到新的矢量。我們?yōu)榱酥繟UT激勵的絕對值，還必須知道參考陣的絕對值，雖然這一步需要大量的數(shù)據(jù)，但只需要一次測量。W：fbrLi*￡ri；(.Hild>aiTiiyMhiliioulfnihire；vOeiAirxrMeosojral(faca觀此<>SparseiirrayEx