СПОСОБ АДАПТАЦИИ ДИАГРАММЫ НАПРАВЛЕННОСТИ АКТИВНОЙ ФАЗИРОВАННОЙ АНТЕННОЙ РЕШЕТКИ Российский патент 2025 года по МПК H01Q3/00 

Изобретение относится к области радиолокации и может быть использовано для продления срока службы радиолокационных станций путем восстановления деформированных в ходе эксплуатации диаграмм направленности активных фазированных антенных решеток, входящих в состав этих радиолокационных станций.

Известно изобретение - способ компенсации деформаций диаграмм направленности (ДН) фазированных антенных решеток (ФАР) [1]. В известном способе компенсируют деформации ДН, вызванные изменениями положения излучающих элементов ФАР в ходе эксплуатации в результате механических или температурных воздействий. Целью является восстановление коэффициента усиления (КУ) ФАР до своего проектного значения. При данном способе для каждого антенного элемента случайным образом генерируется и устанавливается некоторое значение фазовой коррекции излучаемого поля. С помощью эталонной антенны определяют значение КУ ФАР, полученное после фазовой коррекции, и сравнивают его с проектным значением. Итерационный процесс повторяют в соответствии с генетическим алгоритмом до восстановления проектного значения КУ ФАР.

К недостаткам известного изобретения относятся:

- необходимость использования дополнительной эталонной антенны для анализа качества восстановления ДН;

- данный метод восстанавливает только величину коэффициента усиления в максимуме излучения, не учитывая такие существенные параметры восстанавливаемой ДН как направление главного лепестка ДН, ширину главного лепестка ДН, уровень боковых лепестков и т.д. [2]

Известно изобретение - способ восстановления диаграммы направленности [3], наиболее близкий по своей технической сути к патентуемому изобретению, который принят за прототип настоящего изобретения, в котором решается задача восстановления проектной ДН плоских ФАР, фазовое распределение поля в плоской апертуре которых деформировано в ходе эксплуатации.

В известном изобретении - восстановление ДН АФАР обеспечивается лишь на основе знания проектных параметров АФАР и вида деформированной ДН. При восстановлении ДН не требуется знание искаженного фазового распределения в апертуре АФАР и использование дополнительной измерительной аппаратуры для контроля параметров восстановленной ДН.

К недостаткам известного изобретения относится то, что в нем не рассмотрена возможность использования искусственной радиальной базисной нейронной сети для повышения точности и адаптивности восстановления параметров ДН.

Настоящее изобретение - способ адаптации диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки обеспечивает восстановление ДН до оптимальных значений параметров [4] при выходе из строя активных модулей АФАР.

Технический результат настоящего изобретения - достигается повышение устойчивости и адаптивности диаграммы направленности АФАР при отказах активных модулей, улучшение параметров ДН.

Сущность патентуемого способа адаптации диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки достигается путем анализа текущего состояния антенной решетки и синтеза оптимального амплитудно-фазового распределения [5] с использованием искусственной радиальной базисной нейронной сети.

Фиг. 1. Схема многоэлементной АФАР.

Фиг. 2. Схема искусственной радиальной базисной нейронной сети.

Фиг. 3. Сравнение эталонной, деформированной и восстановленной диаграмм направленности.

На фиг. 1, фиг. 3 введены следующие обозначения:

1r - антенный элемент, 2r - управляемый фазовращатель антенного элемента 1r, 3r - аттенюатор, 4 - СВЧ разветвитель, 5 - процессор обработки данных, реализованный на основе искусственной радиальной базисной нейронной сети; 6 - эталонная диаграмма направленности f₀(θ,φ); 7 - деформированная диаграмма направленности f_д(θ,φ); 8 - восстановленная диаграмма направленности f_BOC(θ,φ).

Настоящее изобретение имеет следующий вариант реализации.

Способ адаптации диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки состоит из следующих этапов.

Этап сбора данных о текущем состоянии антенной решетки, которое включает в себя:

1. Определение текущего состояния активных модулей АФАР и выявление отказавших модулей.

2. Сбор информации о текущем амплитудно-фазовом распределении.

3. Измерение текущей диаграммы направленности АФАР.

Н следующем этапе происходит предварительная обработка собранных данных для подготовки их к анализу искусственной радиальной базисной нейронной сетью:

1. Нормализация и масштабирование данных.

2. Выделение ключевых признаков, которые будут использоваться искусственной радиальной базисной нейронной сетью для анализа состояния АФАР.

Основной частью предлагаемого способа является использование нейросетевой модели для восстановления ДН:

1. Искусственная радиальная базисная нейронная сеть (Фиг. 2) обучается на базе исторических данных о работе АФАР, включая данные о различных отказах модулей и соответствующих корректировках амплитудно-фазового распределения.

2. В процессе обучения используются методы машинного обучения, такие как градиентный спуск, для минимизации ошибки восстановления ДН.

где - функция потерь, D_i - истинные значения ДН, - предсказанные значения ДН нейросетью, θ - параметры нейросети.

После обучения нейросети она используется для синтеза оптимального амплитудно-фазового распределения:

1. На основе текущего состояния АФАР и выявленных отказов активных модулей нейросеть генерирует новое распределение амплитуд и фаз, которое компенсирует отказавшие активные модули.

2. Синтезированное распределение должно оптимизировать параметры ДН.

A_new=NN(X_current, M_ƒail),

где A_new - новое амплитудно-фазовое распределение, NN - обученная нейросеть, X_current - текущие данные о состоянии АФАР, M_ƒail - информация об отказавших активных модулях.

На следующем этапе происходит непосредственная адаптация ДН:

1. Применение синтезированного амплитудно-фазового распределения к антенной решетке.

2. Проведение тестирования и валидации новой диаграммы направленности для подтверждения ее эффективности (Фиг. 3).

Далее осуществляется постоянный мониторинг состояния АФАР и адаптация в реальном времени при изменениях и новых отказах:

1. Непрерывное обновление данных о состоянии антенной решетки.

2. Автоматическая корректировка мплитудно-фазового распределения с помощью нейросети при выявлении новых отказов.

Преимуществами данного способа является повышенная адаптивность и точность диаграммы направленности, так как использование нейросетевых технологий позволяет более точно и эффективно восстанавливать параметры ДН даже при множественных отказах активных модулей. Синтез оптимального амплитудно-фазового распределения [6] с учетом сложных нелинейных взаимодействий между модулями позволяет снизить уровень боковых лепестков, а работа нейросети в режиме реального времени обеспечивает оперативную адаптацию ДН при изменениях состояния АФАР.

Для подтверждения реализуемости и эффективности патентуемого способа восстановления диаграммы направленности было проведено математическое моделирование процедуры восстановления диаграммы направленности, результаты которого иллюстрируются на фиг. 3.

Для моделирования была использована АФАР с параметрами:

- размер решетки N: 16×16 активных модулей;

- частота F: 1,3 ГГц;

- расстояние между активными модулями d: λ/2;

- первоначальное амплитудное распределение: равномерное. Эталонная ДН с параметрами G=0, θ_УБЛ=-13 дБ, θ_0,5р=3,16° показана на поз. 4 фиг. 2. Деформированная ДН с параметрами G=-5 дБ, θ_УБЛ=-11,5 дБ, θ_0,5р=4,26° показана на поз.5 фиг. 3.

Восстановленная ДН показана поз. 6 фиг. 2. При восстановлении ДН учитывались параметры ДН обеспечивающие оптимальные значения: G≤0,85G_opt,

Как видно из фиг. 3 совпадение восстановленной и эталонной диаграмм направленности произведено с высокой точностью.

Таким образом, патентуемый способ адаптации диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки практически реализуем и обеспечивает объявленный технический результат - повышение устойчивости и адаптивности диаграммы направленности АФАР при отказах активных модулей и улучшение параметров ДН. Предлагаемый способ за счет использования искусственной радиальной базисной нейронной сети позволяет обеспечить более высокую точность, адаптивность и устойчивость системы по сравнению с существующими методами восстановления ДН.

Литература

1. Seong-Ho Son, Soon-Young EomDaen, Soon-IkJeon, Woon-Bong Hwang, US 7,994,980 B2

2. Антенны и устройства СВЧ. Проектирование фазированных антенных решеток, под ред. Д.И. Воскресенского. - М.: Радио и связь, 1994. - 592 с.

3. Патент №2730051 Российская Федерация, МПК H01Q 21/00. Способ восстановления диаграммы направленности / Гусевский В.И., Дупленкова М.Д., Никифоров Е.А., Цветкова О.Н., Чеботарев А.С.; заявитель и патентообладатель АО "ОКБ МЭИ" - №2020108311, заявл. 26.02.2020; опубл. 14.08.2020 Бюл. №23.

4. Голик A.M., Илюхин А.Н., Габдулин М.А. Методика оценки технического состояния многофункциональной радиолокационной станции в условиях воздействия дестабилизирующих факторов. / Вопросы оборонной техники». Серия 16: Технические средства противодействия терроризму №9-10 (99-100), 2016. - С-Пб.: НПО «Специальных материалов», С. 58-62.

5. Россельс Н.А. Активные фазированные антенные решетки. Некоторые вопросы настройки и обслуживания. / Н.А. Россельс, А.В. Шишлов, A.M. Шитиков // Радиотехника. 2009. - №4. С. 64-70.

6. Габриэльян Д.Д. Способ коррекции амплитудно-фазового распределения раскрываемой антенной решетки. Патент РФ №2655655, C01S 7/40. Заявлено 13.07.2017. Опубликовано 30.05.2017. // Габриэльян Д.Д., Демченко В.И., Кузнецов Ю.В., Петин В.О., Федоров Д.С., Шлаферов А.Л.

Изобретение относится к области радиолокации и может быть использовано для восстановления диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки при выходе из строя активных модулей. Технический результат: повышение точности восстановлении диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки и улучшение характеристик в целом при выходе из строя активных модулей активной фазированной антенной решетки. Сущность: способ адаптации диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки включает в себя оценку формирования диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки, синтез амплитудно-фазового распределения с помощью искусственной радиальной базисной нейронной сети при выходах из строя активных модулей активной фазированной антенной решетки, определение технического состояния активной фазированной антенной решетки и передачу результатов в систему функционального контроля радиотехнического средства. При реализации способа адаптации диаграммы направленности к изменениям технического состояния активной фазированной антенной решетки определяют отклонения параметров диаграммы направленности при выходе из строя активных модулей активной фазированной антенной решетки. По результатам сравнения эталонной диаграммы направленности с деформированной с помощью обученной искусственной радиальной базисной нейронной сети определяется амплитудно-фазовое распределение для каждого исправного активного модуля активной фазированной антенной решетки для восстановления параметров диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки в пределах тактических критериев отказа радиотехнического средства. 3 ил.

Способ адаптации диаграммы направленности активной фазированной антенной решетки (АФАР), заключающийся в определении текущего состояния активных модулей (AM) АФАР и выявлении отказавших модулей, сборе информации о текущем амплитудно-фазовом распределении (АФР), измерении параметров деформированной диаграммы направленности (ДН) АФАР, состоящей из антенных элементов 1r, управляемых фазовращателей 2r, аттенюаторов 3r, СВЧ-разветвителя 4, отличающийся тем, что дополнительно введен процессор обработки данных, реализованный на основе обученной искусственной радиальной базисной нейронной сети 5, позволяющей с помощью обученной искусственной радиальной базисной нейронной сети производить синтез оптимального АФР на основе текущего состояния АФАР и выявленных отказов AM, генерируя новое распределение амплитуд и фаз, которое компенсирует отказавшие AM, на следующем этапе осуществляется непосредственная адаптация ДН и применение синтезированного АФР к АФАР, далее осуществляется постоянный мониторинг состояния АФАР и адаптация в реальном времени при изменениях и новых отказах с автоматической корректировкой АФР с помощью обученной искусственной радиальной базисной нейронной сети при выявлении новых отказов.