《表2 对数频偏与本文结构性能对比》

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《基于遗传算法的FDA方向图非时变解耦》

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通过与文献[12]中的log-FDA的对比仿真，验证本文方法的有效性。考虑一个具有20个阵元的ULA-FDA阵列，阵元间距d=c0/（4f0)，f0=10GHz，Δfmax=10kHz，Δfmin=-10kHz，种群总代数G=100，个体数M=100，目标方位角θ0=30°，斜距r0=600km，文献[12]中log-FDA阵列频偏δ=10kHz。图9、图10为本文算法得到的sin-FDA、log-FDA的非时变解耦方向图，图11(a）、（b）为文献[12]log-FDA在t=0ms以及t=0.1ms的瞬时方向图。文献[12]中的log-FDA方向图主波束指向位置会随着时间而产生偏移，且其主瓣波束在角度维和距离维上都存在较长的拖尾。本文算法得到的sin-FDA、log-FDA在目标位置处可以形成非时变的解耦方向图，且其在目标位置处的能量更加集中，主瓣宽度更窄，具有更高的扫描精度，但本文所得到的方向图的旁瓣抑制效果有待进一步优化。如表2所示，基于遗传算法方法不仅最大旁瓣值更低，而且距离和角度的3dB带宽也更加窄，当雷达波束扫描时，能够提高扫描的精度。