Гибридный метаэвристический алгоритм PSO–FPA для синтеза концентрических круговых антенных решеток с ультранизкими боковыми лепестками и высокой направленностью для современных радиолокационных приложений

Более четкое радарное зрение для мира с перегруженными эфиром

От беспилотных автомобилей до метеоспутников и сетей 5G — современные радиолокационные и беспроводные системы сталкиваются с одной и той же задачей: сфокусировать сигнал подобно лазеру, не растрачивая энергию в нежелательных направлениях. В этой работе представлен новый компьютерный алгоритм, который помогает инженерам проектировать антенные решетки, сужая основной лепесток и одновременно существенно уменьшая побочную радиацию, способную вызывать помехи, представлять риск перехвата или снижать детализацию радиолокационных изображений.

Почему круговым антеннам нужен более продуманный дизайн

Многие современные радиолокационные и коммуникационные системы используют концентрические круговые антенные решетки — кольца малых излучателей, расположенные как круги на поверхности вокруг центральной точки. Такая геометрия естественно обеспечивает покрытие на 360 градусов и позволяет электронно управлять направлением луча без механического движения. Недостаток в том, что эти решетки склонны порождать сильные «боковые лепестки» — более слабые лучи, уходящие под углами от основного направления. Боковые лепестки расходуют энергию и могут принимать или генерировать помехи. Подбор точных расстояний между элементами и их амплитуд для нескольких колец с целью подавления боковых лепестков и сохранения узкого, мощного основного луча — сложная задача с множеством возможных конфигураций и без простой формулы решения.

Заимствование у птиц и цветов

Для решения этой задачи авторы обращаются к оптимизации, вдохновленной природой: методам поиска, имитирующим поведение животных или растений при поиске пищи или распространении пыльцы. Один хорошо известный метод — рой частиц (Particle Swarm Optimization) — моделирует стаю птиц, которая постепенно сужает поиск, делясь информацией о найденных перспективных местах. Другой, алгоритм опыления цветов (Flower Pollination Algorithm), имитирует поведение опылителей, которые совершают как дальние «прыжки» к новым цветам, так и короткие переходы между близко расположенными. По отдельности эти методы имеют сильные и слабые стороны: один может широко исследовать пространство, но застревать в посредственном решении, другой хорошо доводит решения до оптимума, но упускает более удачные области поиска.

Гибридный поиск, который учится по ходу

Ключевой вклад статьи — гибридный алгоритм PSO–FPA, объединяющий эти две стратегии в самонастраивающийся механизм поиска. В этой схеме кандидатные конфигурации антенн рассматриваются одновременно как «цветы» и «птицы». Шаги «глобального опыления» заимствуют у PSO идею инерции и притяжения к лучшим найденным вариантам, помогая поиску двигаться целенаправленно, а не блуждать случайно. Шаги «локального опыления» затем уточняют соседние решения, смещаемые подобранными весами, которые аккуратно балансируют между пробой новых идей и шлифовкой уже хороших. Этот комбинированный процесс регулирует, кольцо за кольцом, как далеко находится каждое кольцо от центра и с какой мощностью возбуждаются его элементы, одновременно минимизируя функцию стоимости, штрафующую высокие уровни боковых лепестков и чрезмерное расширение основного луча.

Что дает новый алгоритм

На основании обширных компьютерных имитаций авторы тестируют гибридный метод на нескольких практических раскладках решеток, как с центральным элементом, так и без него. Во всех случаях гибридный подход стабильно превосходит известные конкурирующие методы, включая стандартный PSO, одиночный алгоритм опыления цветов, метод искусственного пчелиного улья и алгоритм оптимизации китов. Новый метод снижает уровни боковых лепестков примерно до −45 дБ — примерно на 38–42% лучше по сравнению с предыдущими подходами — при сохранении или улучшении остроты и мощности основного лепестка. В некоторых плотных конфигурациях усиление основного луча достигает около 13 дБ с лишь незначительным расширением. Не менее важно, что эти улучшения достигаются быстро: типичный цикл проектирования завершался менее чем за 12 секунд на стандартном настольном компьютере, а полученные диаграммы направленности остаются высоко симметричными и стабильными.

Последствия для будущих радиолокационных и беспроводных систем

С нетехнической точки зрения, исследование показывает, как сочетание двух идей, заимствованных у природы, может дать инженерам по радару и связи мощный новый «регулятор» для их аппаратуры. Гибридный алгоритм PSO–FPA действует как автоматический проектировщик, перебирая миллионы вариантов расположения и возбуждения малых антенн в круговой решетке, пока не найдет схемы, которые направляют большую часть энергии точно туда, где она нужна, и почти никуда больше. Это означает более четкие радарные изображения, лучшее разделение целей и меньше взаимных помех между соседними системами, использующими перегруженный эфир. Хотя практическое развертывание все еще потребует учета реальных факторов — допуска на изготовление и взаимного влияния элементов, — работа дает надежный план для создания следующего поколения антенных решеток, которые видят дальше и точнее при меньших потерях энергии.

Цитирование: Brahimi, M., Haouam, I., Bouddou, R. et al. A hybrid PSO–FPA metaheuristic algorithm for ultra-low sidelobe and high-directivity synthesis of concentric circular antenna arrays for advanced radar applications. Sci Rep 16, 7037 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36315-6

Ключевые слова: антенные решетки, радиолокационные системы, формирование луча, алгоритмы оптимизации, беспроводные коммуникации