Resumen

Hay que tener en cuenta que el nivel de lóbulos laterales máximos (PSLL) influye significativamente en el rendimiento del sonar de imagen multihaz. Aunque se han realizado numerosos trabajos para suprimir el PSLL del array, se puede comprobar que estos métodos no proporcionan resultados óptimos cuando se aplican al caso de patrones múltiples. Con el fin de suprimir la PSLL para un array de sonares de imagen multihaz, se propone en este trabajo un algoritmo híbrido de optimización de enjambre de partículas binarias (BPSO) y optimización convexa. En este algoritmo, la PSLL de múltiples patrones se toma como objetivo de optimización. El BPSO se considera un algoritmo de optimización global para determinar las mejores posiciones de los elementos comunes y la optimización convexa se considera un algoritmo de optimización local para optimizar los pesos de los elementos, lo que garantiza la coincidencia completa de los dos factores. Por último, se realizan simulaciones para ilustrar la eficacia del algoritmo propuesto en este trabajo. Los resultados muestran que, para un array semicircular disperso con múltiples patrones, el algoritmo híbrido puede obtener un PSLL menor en comparación con los métodos existentes y consume menos tiempo de cálculo en comparación con otros algoritmos híbridos.

• Materias:Propagación de ondas Radar Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Banda ancha Radares
• Subjects:Wave propagation Radar Antenna theory Wireless Networks Broadband Radars
• Palabras claves:patrón múltiple, algoritmo híbrido, sonar de imágenes multihaz, optimización convexa, psll, algoritmo de optimización local, cantidad de trabajo, menor tiempo de cálculo, nivel de lóbulos laterales máximos, matriz semicircular dispersa
• Keywords:multiple pattern, hybrid algorithm, multibeam imaging sonar, convex optimization, psll, local optimization algorithm, amount of work, less calculation time, peak sidelobe level, sparse semicircular array