Synthesis of Antenna Array Radiation Pattern at Large Scanning Angles Using Genetic Algorithm

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

At present, in most modern communication systems, for example, in modern satellite terminals, the use of scanning beam antennas, i. e. antenna arrays is assumed. At the same time, at large scanning angles, the side lobe level (SLL) increases strongly and decrease in the gain is observed. In this regard, the problem of finding a procedure for synthesizing an amplitude-phase distribution (APD) with low SLL and high gain (G) at large scanning angles comes up. One of the ways to reduce SLL and compensate for the decrease in G is to synthesize the optimal APD (in terms of the maximum G and minimum SLL) using optimization algorithms. At the same time, taking into account the characteristics of the radiation pattern of the array emitters requires numerical electrodynamic calculation. The goal of this paper is to develop a procedure for the synthesis of APD with low SLL for linear and rectangular antenna arrays at various, including large, scanning angles and compensation for G reduction using a genetic algorithm and numerical electrodynamic calculation. The methods for studying the characteristics of antenna radiators are numerical electrodynamic modeling by the finite element method (FEM) in Ansys HFSS computer-aided design system and optimization of the APD  for a given radiation pattern(RP) by a random search method using partial diagrams of antenna elements. The novelty is the combination of accurate numerical electrodynamic calculation of the RP of antenna elements and optimization search for APD for the synthesis of the required RP using partial diagrams. As a result, a procedure for APD synthesis of linear and uniform rectangular equidistant (for example, 8- and 64-element) antenna arrays has been developed, taking into account the exact electrodynamic characteristics of antenna elements and their mutual resistance. Radiation patterns were obtained taking into account the effect of neighboring elements, with the help of which, using a genetic algorithm, APDs on emitters were found at different scanning angles. The change in SLL and G of the antenna array is analyzed at different scanning angles using different APDs. The proposed algorithm allows to synthesize APD for a RP with low SLL and high G at scanning angles up to 40° for linear antenna array and up to 80° in the case of a uniform rectangular antenna array. The results of this work are relevant in the problems of radiation pattern synthesis, since the proposed solution provides a significant gain in the radiation pattern synthesis rate of APD of linear and rectangular antenna arrays, especially for systems with a large number of antenna elements. At the same time, it is possible to maintain a high G at large scanning angles, and achieve a significant reduction of SLL.

About the authors

V. V. Dmitrieva

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: dmitrieva.vv@sut.ru
ORCID iD: 0000-0001-5608-5961
SPIN-code: 3982-5990

K. O. Korovin

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: korovin.ko@sut.ru
ORCID iD: 0000-0001-7979-3725
SPIN-code: 7549-6431

A. N. Likontsev

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: Likontsev.an@sut.ru
ORCID iD: 0009-0009-5562-2142
SPIN-code: 5540-5582

References

  1. Brown A.D. Electronically Scanned Arrays MATLAB® Modeling and Simulation. Boston: CRC Press, 2012. 232 p. doi: 10.1201/b12044
  2. Кочетков В.А., Горшков А.А., Тихонов А.В., Солдатиков И.В. Оптимизация линзовых антенных решеток алгоритмами роя частиц и кукушкиного поиска при их проектировании // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. № 2. С. 115‒125. EDN:DLYEOS
  3. Тинеков А.В., Щербинин В.В. Применение методов глобальной оптимизации для решения задачи синтеза антенных решёток // Известия Алтайского государственного университета. 2013. № 1(77). С. 194‒198. EDN:ROXLLD
  4. Wang Z., Wang W.-Q., Zheng Z., Shao H. Nested Array Sensor With Grating Lobe Suppression and Arbitrary Transmit–Receive Beampattern Synthesis // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 9227‒9237. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2804486
  5. Bray M.G., Werner D.H., Boeringer D.W., Machuga D.W. Optimization of thinned aperiodic linear phased arrays using genetic algorithms to reduce grating lobes during scanning // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2002. Vol. 50. Iss. 12. PP. 1732‒1742. doi: 10.1109/TAP.2002.807947
  6. Panduro M.A., Mendez A.L., Dominguez R., Romero G. Design of non-uniform circular antenna arrays for side lobe reduction using the method of genetic algorithms // AEU-International Journal of Electronics and Communications. 2006. Vol. 60. Iss. 10. PP. 713‒717. doi: 10.1016/j.aeue.2006.03.006
  7. Ravipudi J.L., Neebha M. Synthesis of linear antenna arrays using jaya, self-adaptive jaya and chaotic Jaya algorithms // AEU-International Journal of Electronics and Communications. 2018. Vol. 92. PP. 54‒63. doi: 10.1016/j.aeue.2018.05.022
  8. Guney K., Onay M. Optimal synthesis of linear antenna arrays using a harmony search algorithm // Expert Systems with Applications. 2011. Vol. 38. Iss. 12. PP. 15455‒15462. doi: 10.1016/j.eswa.2011.06.015
  9. Ознобихин В.И., Ромодин В.Б., Ячменева Т.В., Кулик В.С. Синтез селекторных диаграмм направленности с использованием генетического алгоритма // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2016. № 8. С. 29‒33. EDN:WBPGHD
  10. Хансен Р.С. Фазированные антенные решетки. Пер. с англ. М.: Техносфера, 2012. 560 с.
  11. Андропов А.В., Кузьмин С.В. Методика синтеза диаграмм направленности антенных решеток с произвольным расположением излучающих элементов // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. №. 2. С. 15‒28. doi: 10.31854/1813-324X-2022-8-2-15-28
  12. Жук М.С., Молочков Ю.Б. Антенно-фидерные устройства. М.: Энергия, 1966. 648 с.
  13. Самойленко В.И., Шишов Ю.А. Управление фазированными антенными решетками. М.: Радио и связь, 1983. 240 с.
  14. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 1998. Т. 8. № 2. С. 4‒7. EDN:KXAPID
  15. Монзинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. 448 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».