毫米波高汇聚空馈天线技术【附方案】
✨ 长期致力于透射阵天线、高增益、宽角波束扫描、共形设计、近场赋形研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）低剖面透射阵天线设计：
基于多层频率选择表面移相结构，采用三种移相单元：平面介质移相单元（介电常数4.4，厚度0.5mm），金属通孔加载双层单元（通孔直径0.3mm），以及多种FSS组合的双层结构（每层刻蚀十字环缝隙）。单元周期0.3mm（工作频率30GHz）。将移相表面直接集成在喇叭天线口径面上，喇叭高度从原来的35mm缩减至20mm、19mm和17mm。实测增益分别为24.1dBi、24.3dBi和24.0dBi，与未加载的标准增益喇叭（24.5dBi）相当。剖面缩减量分别达42.3%、45.9%、50.7%。1dB增益带宽分别为8.2%、7.5%、9.0%。
（2）高增益透射-反射阵列天线：
将透射单元和反射单元混合布置在同一口径面上，采用多种群遗传算法优化单元分布。种群规模200，迭代80代，适应度函数同时考虑透射波束增益和反射波束增益。设计同极化版本：透射波束指向0度，反射波束指向170度，实测峰值增益21.4dBi和24.4dBi。异极化版本使用极化旋转单元，透射波束实现24.1dBi，反射波束24.0dBi，带宽分别16.2%和13.1%。这是稀疏阵列方法首次应用于空馈阵列。
（3）双焦共形透射阵与频率扫描近场赋形：
分析单焦凹柱面共形阵扫描局限性，提出双焦凹柱面设计，两个焦点分别对应左右扫描边界。柱面曲率半径80mm，口径120mm。实测扫描范围±30度，增益波动1.0dB，峰值25.8dBi。进一步研制双焦凸柱面共形阵，扫描范围拓宽至±70度，增益波动4.5dB。在近场赋形方面，设计宽带透射阵（24-36GHz），通过频率改变实现焦点轴向移动。24GHz焦点在59mm，36GHz焦点在197mm，连续可调。采用Powell狗腿非线性优化算法设计平顶波束和三维空间多点聚焦，优化迭代22次收敛，平顶区域波动小于0.8dB。
import numpy as np from scipy import optimize import pygad class LowProfileTransmitarray: def __init__(self, frequency=30e9, period=0.3e-3): self.f = frequency self.lam = 3e8/frequency self.period = period self.unit_cell_types = ['dielectric', 'via_loaded', 'fss_combo'] def phase_shift_dielectric(self, er=4.4, thickness=0.5e-3): # 计算介质单元带来的相位延迟 k0 = 2*np.pi/self.lam phase = k0 * np.sqrt(er) * thickness return phase % (2*np.pi) def design_surface(self, focal_length, aperture_size): # 计算口径面上每个单元所需补偿相位 x = np.arange(-aperture_size/2, aperture_size/2, self.period) y = np.arange(-aperture_size/2, aperture_size/2, self.period) XX, YY = np.meshgrid(x, y) dist_to_feed = np.sqrt(XX**2 + YY**2 + focal_length**2) phase_required = k0 * dist_to_feed return phase_required class MultiPopGA_Transflectarray: def __init__(self, n_elements=400, n_populations=3, pop_size=200): self.n_elem = n_elements self.n_pops = n_populations self.pop_size = pop_size def fitness_func(self, solution, solution_idx): # solution 二进制编码，0表示透射，1表示反射 trans_gain = self.compute_trans_gain(solution) refl_gain = self.compute_refl_gain(solution) return 0.5*trans_gain + 0.5*refl_gain def optimize(self): ga = pygad.GA(num_generations=80, num_parents_mating=40, fitness_func=self.fitness_func, sol_per_pop=self.pop_size, num_genes=self.n_elem, gene_type=int, gene_space=[0,1]) ga.run() return ga.best_solution() class NearFieldShaping: def __init__(self, frequency_range=(24e9, 36e9)): self.f_start, self.f_end = frequency_range def dogleg_optimizer(self, target_field, initial_phases, max_iter=50): # 目标近场电场分布，优化阵元相位 def residual(phases): # 计算当前相位下的电场与目标之差 E_current = self.compute_field(phases) return (E_current - target_field).flatten() result = optimize.least_squares(residual, initial_phases, method='dogleg', max_nfev=max_iter) return result.x def compute_field(self, phases): # 简化：叠加每个阵元辐射 n_elem = len(phases) positions = np.linspace(-0.1, 0.1, n_elem) # 阵元位置 k = 2*np.pi / 3e8*30e9 # 中心频率 field = np.zeros(100, dtype=complex) for idx, pos in enumerate(positions): r = np.linspace(0.05, 0.3, 100) - pos # 观察点距离 field += np.exp(1j*k*r + 1j*phases[idx]) / r return np.abs(field)