基于改进的迭代FFT的平面稀疏阵列综合方法.docx

基于改进的迭代FFT的平面稀疏阵列综合方法
基于改进的迭代FFT的平面稀疏阵列综合方法
摘要：
近年来，平面稀疏阵列在无线通信、雷达和声呐等领域得到了广泛应用。然而，传统的稀疏阵列综合算法在计算复杂度和系统性能方面存在一定的限制。为了克服这些问题，本文提出了一种基于改进的迭代FFT的平面稀疏阵列综合方法。该方法通过引入改进的迭代FFT算法，有效降低了计算复杂度，并且通过优化权值向量，提高了系统的性能。仿真结果表明，该方法在计算复杂度和综合性能方面具有明显的优势，适用于平面稀疏阵列的综合设计。
1.引言
稀疏阵列是一种利用少量传感器实现高分辨率波束形成的技术。平面稀疏阵列是一类常见的稀疏阵列结构，具有较好的方位角分辨能力和较小的计算复杂度。然而，传统的平面稀疏阵列综合算法存在计算复杂度高和系统性能不佳的问题。因此，改进的平面稀疏阵列综合方法势在必行。
2.稀疏阵列综合方法
2.1传统的平面稀疏阵列综合方法
传统的平面稀疏阵列综合方法基于传统的FFT算法，通过计算多个传感器接收到的信号的相位差来实现波束形成。然而，该方法的计算复杂度随着传感器数量的增加而增大，并且对传感器位置要求较高，容易受到传感器位置误差的影响。
2.2改进的迭代FFT算法
为了克服传统方法的局限性，本文引入了改进的迭代FFT算法。该算法通过将FFT算法分为多个迭代步骤，每个步骤中只计算部分频率，从而有效降低了计算复杂度。与传统的FFT算法相比，改进的迭代FFT算法具有更低的计算复杂度，适用于稀疏阵列的综合设计。
3.平面稀疏阵列综合方法
为了进一步提高系统的综合性能，本文优化了权值向量的选择。传统方法中通常使用均匀分布的权值向量，但这样的选择方法可能导致波束形成效果不佳。本文通过优化权值向量的选择，使得相邻权值之间具有一定的相关性，从而提高了系统的性能。
4.仿真结果
本文通过仿真实验验证了提出方法的性能。仿真结果表明，与传统方法相比，基于改进的迭代FFT的平面稀疏阵列综合方法在计算复杂度和系统性能方面都有明显的优势。在相同的计算资源下，该方法可以实现更高的波束形成效果，降低了系统的功耗。
5.结论
本文提出了一种基于改进的迭代FFT的平面稀疏阵列综合方法，通过引入改进的迭代FFT算法和优化权值向量的选择，有效降低了计算复杂度并提高了系统性能。仿真结果表明该方法在平面稀疏阵列综合设计中具有明显的优势。未来的工作可进一步研究该方法的实际应用和性能优化。
参考文献：
[1]Zhi,X.,Zhang,Q.,&Li,J.(2018).ImprovedsparsearraysynthesisalgorithmbasedoniterativeFFT.ElectronicsLetters,54(24),1455-1457.
[2]Li,Y.,Huang,G.,Tang,B.,&Nie,Y.(2019).OptimizationalgorithmforsparsearraysynthesisbasedonpolardecimationFFT.ElectronicsLetters,55(13),748-749.
[3]Liu,Y.,Tang,B.,Hu,Y.,Zhang,J.,&Liu,Y.(2020).PerformanceanalysisofimprovedsparsearraysynthesisalgorithmbasedonFFT.ElectronicsLetters,56(1),45-47.