S波段遥测天线阵的优化设计

Li Lun Yan Jiu

S波段遥测天线阵的优化设计

◎张玉号

摘要：利用爬山遗传混合算法综合设计S波段遥测天线扇区阵。在水平面实现波束切换、实现120度空域覆盖，在垂直面满足余割平方赋形方向图。设计过程中全阵列模型的引入，充分考虑了互耦影响，计算结果与HFSS仿真结果吻合。计算和仿真结果表明，理论设计完成了S波段遥测天线阵的指标要求。

关键词：爬山遗传算法；遥测；扇区阵；互耦

大扇区空域遥测系统需要实现窄定向波束、自动跟踪飞行器、减少同道干扰和多径衰落、提高信干比、增强系统容量。通常在研究遥测天线的文献中,涉及到可用遥测天线系统的阵列形式主要有圆环形阵列、线形阵列或者平面阵。本文充分考虑工程中的实际阵子模型、底板形状、阵列形式等复杂结构，包含了单元间的互耦影响以及底板形状对阵列方向图和单元驻波的影响。本文首先用数值计算方法提取阵中各个单元单独馈电时的远区方向图，然后根据单元方向图叠加原理运用爬山遗传混合算法优化各单元所需要的激励幅度和相位，优化结果与实验结果十分吻合。

1混合爬山遗传优化算法

优化算法在天线阵列的波束赋形优化中获得了广泛的应用

[1-4]

。遗传

算法的局部搜索能力相对较弱，容易过早陷入局部最优解，针对其不足采用类似文献[4]的混合遗传算法（Hill-Climbing Genetic Algorithm）对传统遗传算法的交叉、变异算子进行改进，将爬山算法（Hill-Climbing Algorithm）作为一个局部搜索算子融入到其中，以提高其局部搜索能力。此优化算法的详细过程在文献[8]中已给出，本文不再赘述。

2方向图综合及其目标函数

设天线阵共有N个激励源，天线单元及端口的相对位置固定不变，设第n个端口加上单位幅度和零相位的激励，天线阵的表面电流分布为

In(

r)，在所有端口都加上激励后，天线阵激励电流满足线性叠加关系：

I(r)N=∑kθnexp(jn)In(r)（

1） 式中n=1I(r)为天线阵的总电流，kn和θn为第n个端口激励的幅度和相位。根据馈源的线性叠加原理，先计算出每个端口单独馈电时的电流分

布，然后用（1）式求出所有端口一起馈电时的总电流。将（1）式所获得的电流远场外推，可获得远场与各端口激励的线性关系：

E(r)N=∑knexp(jθn)En(r)

（2） n=1

（3）

式中，

E(r)为远场电场总场，En(

r)为第n个端口单独馈电时电场的远场。G(θ)为远场增益方向图，天线阵列中的远场值Eθ为射线方向与阵列轴线之间的夹角。



n(

r)由数值计算得到，用混合遗传算法（HCGA）

优化方向图时，直接将En(r)（n=1⋅⋅⋅⋅⋅N）设计垂直面的适应度函数主要与N个数据进行叠加运算。考虑到遥测天线波束赋形优化的要求，余割平方理想波束比对。水平面波束设计的适应度函数主要考虑低副瓣的窄波束。根据某S波段遥测天线的指标要求进行设计。

垂直面主波束最大值上倾5度，5度至26度区域采用余割平方赋形，为使能量集中，减小对邻近设备的干扰，下旁瓣电平，最大旁瓣电平限制小于-15dB。水平面的工作波束实现-60度至60度的扫描波束，副瓣小于-15dB。与割波束方向图赋形的适应度函数如（4）或 (5)式，

（4）

396式中，G0(θi)为第i项指标的归一化值，Si为第i项理想波束的标准值，为副瓣电平、为要求的副瓣电平，αi、β为相应项指标的权重系数。3数值及测试结果

图1 天线单元及阵列模型

天线结构示意图如图1所示。天线单元由介质支撑片、阿基米德螺旋阵子，约四分之一波长缝隙槽巴伦、天线底版组成。天线阵列纵向轴由24个单元构成，间距为94mm。横向由24列组成，间距为94mm。该阵列可以有效的覆盖（2200-2400MHZ）频段，如图2所示，频段内单元驻波测试结果小于1.3。图2 单元驻波计算结果

选取中心频率点2300 MHz作为优化频率点。计算和HFSS仿真结果如图3所示。从图中可以看出，计算结果和HFSS仿真结果完全吻合。

图3 俯仰面赋形方向图

由图3可以看出，理论计算和HFSS仿真的上副瓣抑制分别为-15dB和-14.8dB,理论计算的下半平面前三个零点填充分别为-7.9dB、-14.6dB、-15dB，HFSS仿真的下平面前三个零点填充分别为-8dB、-11.7dB、-15dB。理论和HFSS仿真结果吻合良好，从以上设计和仿真结果可以看出，很好的完成了遥测天线系统中俯仰面波束赋型的设计要求，并且由于实际阵列模型的引入，计算结果和HFSS仿真结果完全吻合。

4结论

文中使用爬山遗传混合算法（HCGA）综合优化了S波段俯仰面余割平

（下转第427页）

Li Lun Yan Jiu

理论研究

制造企业服务转型中的风险识别与治理机制框架

◎高明晶

摘要：制造企业服务转型中的价值创造是通过互动和整合实现的，然而这一过程中面临着诸多风险，阻碍价值创造的顺利实现。本文以供应链为视角，在识别制造企业服务转型价值创造过程中的风险基础上，提出了风险治理机制框架以及未来研究方向。关键词：供应链；网络关系；风险

1引言

近年来，受国际竞争、要素成本和资源环境等因素影响，我国制造企业的发展受到了严重制约。制造企业服务转型可以促使企业由向客户提供产品转变为提供咨询、设计、集成解决方案等，是当下制造企业转型升级的重要途径。尽管已有研究表明服务转型会促进制造企业提升其价值，但相关研究过于强调收益，对风险关注不足。制造企业服务转型的机遇和挑战并存，而如何管理服务转型中的风险是决定价值创造能否成功的关键。2制造企业服务转型中的风险识别

前人研究主要关注企业内部风险，如Leseure、Gebauer识别了服务化情境下制造企业资源刚性、服务设计、组织战略、网络关系、绩效成本等各种挑战[25,26]，但鲜有学者从企业间关系角度进行分析。此外，制造企业

知识共享契约治理合法性机会主义关系×契约造能否成功的关键。就绩效风险而言，随着服务导向的实施，制造企业开始提供服务化产品并转型为产品服务集成商，其相应的风险也随之变化。尤其是在服务转型下，集成商为客户提供的服务化产品通常是复杂的、难以评估的同时具有很长生命周期，外加市场环境的不确定性，导致原本由客户承担的风险转移到集成商。集成商可以独自承担风险，也可以与其供应商分担风险，导致风险的有效转移成为至关重要的问题。在有效的风险转移策略下，绩效风险虽然被转移或削弱但并没有被消除，再加上集成商可能缺乏建立在一体化关系上强有力的行政和经济控制手段，绩效风险很容易转化为关系风险。因此，治理机制就显得尤为重要。治理机制通常包括关系治理和契约治理。关系治理适用于环境高度不确定的情境，而契约治理适用于行为高度不确定的情境。由于制造企业服务转型通常是分阶段进行的，内外部环境与供应链成员的行为都具有不确定性，单一的关系治理或契约治理都很难保障价值创造的顺利实现，因此，本文提出一个风险治理机制框架，如图2所示。

关系专用性投资关系治理资源获取绩效的风险特征在发生变化，例如，一般来说，制造企业将产品出售给客户后，客户将独自承担产品质量隐患等风险，而服务转型后，一些原本由客户承担的风险将由制造企业承担。另外，服务化产品通常具有生命周期长、复杂和难以评估的特点，且受市场环境不确定等因素影响，这都极大增加了企业价值创造的风险。本文在前人研究基础上，从供应链视角出发，识别制造企业价值创造中的风险，将其分为关系风险和绩效风险。其中，关系风险强调合作关系中存在的问题，即联盟伙伴没有遵守合作协议的可能性，或者说双方没有达到满意合作的可能性和结果。主要来源于服务转型过程中的信息不对称和竞合关系导致的机会主义行为（如隐藏信息和隐藏行为），从而破坏企业间的合作关系；绩效风险即在供应链上所有合作成员都合作的情况下，由于内外部因素（如企业资源和外部环境）导致的制造企业面临较大的不确定性，从而无法达到预期目标，这种不确定性将会通过供应链传递给链上的所有成员。包括市场风险、政治风险、经济风险、自然风险等等。具体如图1所示。

服务转型价值共创过程互动价图2　治理机制框架

4总结

本文识别了制造企业服务转型中的风险，并提出相应的治理机制框架。未来可以从以下几个方面进行研究：首先，在企业层面，可与不同的服务转型阶段相联系，进行纵向案例研究或通过定性研究开发一个流程模型来研究契约治理和关系治理机制是如何动态演变的；其次，供应链层面——分析服务化供应链的关系治理和契约治理，构建两者组合治理方式，设计最优治理机制；再次，可以识别制造企业服务转型过程中，治理机制与企业绩效关系的调节因素；最后，可以研究不同的服务化类型是否以及如何影响服务定制化和客户参与价值共创以达到最优服务绩效。

（作者单位：大连东软信息学院）

参考文献

[1]赵亚普,张文红.我国制造企业服务转型的挑战及对策:惰性理论视角[J].科学学与科学技术管理,2012(4).[2]李华山.制造企业服务化对企业绩效的影响及情境因素实证研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2019. 图1　制造企业服务转型中的风险识别

3风险治理机制框架

制造企业服务转型下的绩效风险和关系风险都是造成“服务悖论”现象的重要原因，而有效的风险管理可以转移或弱化其风险，是决定价值创（上接第396页）

方要求的方向图，由于将阵元、底板等实际阵列模型融入到阵列方向图赋形设计当中，充分考虑阵元间的互耦和整个阵列模型对阵元驻波、方向图的影响，使得理论设计和HFSS仿真结果完全分吻合。

（作者单位：广西桂林市桂林长海发展有限责任公司）

参考文献

[1]胡锦林,林世明.阵列天线波束形状转换的方法[J].电波科学学报,1994(4).

[2]李欣,王建.基于仅相位加权的阵列天线波束赋形优化方法[J].

[3]Zhang J J, Lawrence B, Anderson C K. An Agency Perspective on Service Triads: Linking Operational and Financial Performance[J].Journal of Operations Management,2014(10).电波科学学报,2008(4).

[3]Z.D.Zaharis,D.G.Kampitaki,etal..Improving the radiation characteristics of a base station antenna array using a particle swarm optimizer. [J] Microwave Opt Technol Lett 47(2007),1690-1698.

[4] Hong Li, Yong-Chang Jiao, and Yuping Wang, Integrating the simplified quadratic interpolation into the genetic algorithm for solving constrained optimization problems, [C] International Conference on CIS2005, Xi’an, 2015.

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