文档介绍：基于变邻域搜索的天线调谐器调谐算法
李引凡
(重庆通信学院)
摘要:分析了Г型匹配网络的结构和参数,提出了VSWR解空间中可能存在两个局部最小值的问题;介绍了邻域搜索算法的基本概念及其迭代步骤,分析了不同邻域结构的特点,指出通过变换邻域结构和搜索步长来跳出局部最小值的调谐方法;最后通过仿真验证了该方法的可行性,为进一步的研究提供了参考。
关键词:天线调谐器;调谐算法;邻域搜索;阻抗匹配
0 引言
目前的天线调谐器普遍采用基于相位检测、电阻检测和VSWR检测的对分搜索调谐算法,调谐速度快、精度高,符合军标[1]要求。如果将检测参数减少,仅保留VSWR检测,则可通过邻域搜索算法进行调谐。显然,根据NFL定理[2][3],可利用的参数减少必然导致算法性能的下降。本文旨在讨论采用此方法进行调谐的可行性,对最简单的网络和调谐范例进行分析。
1 Г型匹配网络
网络结构与参数
Г型匹配网络是最基本的匹配网络结构[4],其网络结构如图1(a)所示,理想情况下,该网络的匹配区域如图1(b)所示。

(a) 网络结构(b) 匹配区域
图1 Г型匹配网络
在天线调谐器中,为了实现匹配网络的参数可变,一般采用二进制的元件阵列来实现,如图2所示。
(a)
(b)
图2 二进制元件阵列
各电抗元件的取值为

则元件组的取值为

其中,和取值为“0”或“1”。当()时表示第()个继电器吸合。这样,元件组就可以在0~
()范围内以()为步进任意取值,显然()越小,元件组取值精度越高,在相同的取值范围内,元件个数也越多。
此时,网络的匹配范围与网络元件的最大取值直接相关、与网络元件的最小取值弱相关;匹配点间的距离代表了网络的匹配精度,且与网络元件的最小取值直接相关、与网络元件的最大取值间接相关;同时,匹配范围和精度还与工作频率直接相关。
当各元件的最小值和元件个数确定后,对于一个特定的频率,其匹配区域就是一个确定的范围,而各元件的最小值可以通过线性尺度变换为在一个新的频率上获得一个相同的匹配区域,即满足

VSWR解空间
令天线的输入阻抗为,则经过Г型网络匹配后的输入阻抗为
由此可得到反射系数如下
式中为源内阻,则VSWR目标函数如下
通过对上述三式进行计算可知,当、为连续变量时,极小值对应的阻抗点位于和两点,显然,为全局最优点,也是阻抗匹配的目标点。
当、为离散变量时,情况变得相对复杂,根据步进和大小的不同,可能出现以下两种情况:
(1)仅存在一个最优点,位于附近;
(2)存在两个极小点,分别位于和附近。
以下列天线阻抗和匹配网络参数为例:,,,,,,求得VSWR的解空间如图3所示,图中“△”所指为局部极小值,“▲”所指为全局最小值。
图3 VSWR解空间
2 邻域搜索算法
邻域搜索是一种简单的、有效的、快速的局部搜索算法。基于局部搜索的算法还包括对分搜索算法、Hooke-Jeeves算法、Powell算法、Simplex算法、Single-Step算法等[5][6],此类方法都是从一个给定的初始点开始,依据一定的方法寻找下一个使得目标函数得到改善的更好解,直至满足某种停止准则。
对于具有相位检测能力的天线调谐器而言,通常采用对分搜索算法可以快速压缩搜索空间,而对于仅具有VSWR