矢量天调邻域搜索微调算法*

罗 磊，李 路，阳 睿，陈良良

（中国电子科技集团公司第三十研究所，四川 成都 610041）

0 引 言

短波通信是现代远距离通信的重要通信手段，具有距离远、抗毁能力和自主通信能力强、运行成本低的优点。在卫星通信和移动通信快速发展的今天，短波通信不仅没有被淘汰，还在快速发展[1]，成为军事部门及其它机构远距离通信和指挥的重要工具。随着电子技术发展，短波天线种类日益繁多，电磁环境越加复杂，在发射机与天线之间使用天线调谐器，通过天线调谐器来人为的实现发射机与天线的完全匹配[2]，是提高短波天线的发射效率最有效的方法。矢量天线调谐器（简称矢量天调）是近年发展的新型天线调谐器，采用全新的矢量检测电路和矢量调谐算法，具有调谐精度高、调谐时间短等特点[3]。正逐渐成为天线调谐器发展的主要方向。

矢量天调依据准确的阻抗检测来配置阻抗匹配网络。理论上只需要根据检测出的目标阻抗值就可以直接计算出需要的阻抗网络器件，完成天线的适配。但是在实际工程应用中，因为器件误差、电磁干扰、温度变化等因素，不可避免造成计算参数与实际参数之间存在误差。这种误差会造成计算出来的调谐网络并非理想的调谐网络，需要对调谐网络进行修正调整。

本文提出一种改良的邻域搜索算法，来解决矢量天调配置匹配网络后的微调修正。

1 矢量天调阻抗匹配步骤及误差因素

目前矢量天调采用的阻抗匹配网络的形式包括基本型Г形和反Г形及其扩展型Π形匹配网络，以Π形为例，结构如图1所示。

图1 矢量天调Π型匹配网络

图1中CV1与LV1组成Г型匹配网络，为天调主调谐网络，完成阻抗的精确匹配。

CV2和CV3的作用是将Г型匹配网络匹配区域外的负载点变换到匹配区域内，该过程为粗调，对精度没有高的要求。

调谐步骤为：

（1）调整CV2和CV3，使天调网络处于可调谐区。

（2）计算所需电感量并配置电感器件（LV1）。

（3）计算所需电容量并配置电容器件（CV1）。

步骤中第一步对计算精度要求较低，误差主要发生在第二步和第三步。引发误差的因素主要有以下几点：

（1）器件误差：目前常用的电感器件精度为±5%，也就是说电感标称值与实际值之间有士5%的误差。由于计算电感在前，这部分误差带入计算电容公式后，会引发更大的误差。

（2）寄生参数：在短波频段，电路板走线，电感和继电器不是理想的器件，而是带有r、l、c寄生参数的互联，等效模型如图2、图3、图4所示。

图2 连接线寄生参数示意图

图3 电感寄生参数示意图

图4 继电器寄生参数示意图

（3）外部环境：矢量天调外部工作环境也会影响到阻抗网络精度，如工作温度变化，电磁干扰等等，这些因素往往无法避免。

2 邻域搜索算法

为了使矢量天调达到一个比较理想的调谐成功率，阻抗网络计算后，需要对CV1与LV1进行微调修正。微调算法作为矢量天调最后一步补救措施，必须有很好的异常状态处理能力。在对比多种搜索算法后，选定邻域搜索算法作为微调算法。邻域搜索算法是一种简单、有效的局部搜索算法，而且抗异常状态能力强，在矢量数据误差很大的情况下也能够完成调谐修正。

邻域搜索的基本原理如下：

从一个初始基点开始，持续地在基点的邻域中搜索比基点更优的点，若找到比基点更优的点，则用这个点取代基点成为新的基点，继续上述过程，直到在基点的邻域中找不到更优点或达到最大调谐步数为止[4]。

设定基点的CV1与LV1阻抗网络配置为Z=L+C，其中L为电感配置，C为电容配置，在基点周围可划分为8个点。如图5所示，对邻近的8个点（图中空心小圈表示）按照一定顺序搜索，期间如果找到比基点更优的点，则设置该点位新的基点，重新开始下一轮搜索。如果没有找到更优的点，则改变步进，重新开始新一轮搜索（图5中实心方块所示）。

图5 邻域搜索算法示意

通过基本的邻域搜索算法，只要周围存在比基点更优的点就可以被找到，实现矢量天线调谐器的修正匹配。不过实际应用中，矢量天线调谐器对调谐时间有要求，不可能留给微调算法太多的搜索步骤。故需要对传统邻域搜索算法进行改良。

进行邻域搜索算法时，影响搜索时间的主要有搜索步进和搜索方向两个因素，要提高搜索效率，需要结合实际情况对这两个方面进行优化：

（1）搜索步进

合理的搜索步进可以减少搜索的次数，如果搜索的步进较小，则搜索的效率会降低且容易陷入局部最优解（在低频段容易发生）；如果搜索的步进较大，则容易越过全局最优解（在高频段容易发生）。

如图6所示，如果步进太小，则容易陷入中等驻波区域，如果步进太大，则可能越过低驻波区域。根据数据分析，步进的选择影响因素可以参考频率与当前驻波比。大体原则为：在驻波比较小的时候，目标点位大概率在附近，应选择较小的步进；驻波比较大的时候，目标点位大概率比较远，应选择较大的步进。低频的时候使用器件较多，使用较大的步进，高频的时候使用器件较少，使用较小的步进。

图6 一种驻波比区域分布

如果搜索一轮都没有找到下一个基点，则扩大步进进行下一轮搜索。通过动态调整搜索步进，既提高了效率，又避免了陷入局部最优解和越过全局最优解。

（2）搜索方向

合理规划搜索方向，可以极大提高搜索效率。假设从初始点到最优点需要经过5次基点改变，则最多需要进行40次搜索，最少则只需要5次。如果使用固定的搜索方向，由于每一轮搜索都有八个方向可以选择，按照概率平均4到5次搜索时达到新的基点，则需要20～25次搜索。通过对基点变化统计，可以发现基点变化并非毫无规律，前几次变化的方向有很大概率相同。所以如果根据前1次基点改变方向确定下一次搜索的起始方向，可以有效减少总的搜索次数。如图7中，进行5次基点改变，总搜索步骤大概为10次左右。

图7 一种典型的搜索过程

综上，可以设计算法流程如下：

（1）计算阻抗匹配网络，并将计算结果CV1与LV1作为初始基点。

（2）根据当前驻波比、频率及搜索次数选定搜索步进。

（3）第一轮搜索可根据基点阻抗值确定初始搜索方向，后续搜索初始搜索方向为前1次基点改变方向。

开始一轮搜索。

（4）如果有更优的点则变更基点，并判定是否满足调谐要求，如果满足则退出调谐，否则重复步骤（2）；如果没有更优的点，则变更步进，重复步骤（3）。

（5）中途如果达到最大搜索步数则结束搜索，采用最后一次基点为搜索结果。

3 算法验证

为了验证领域搜索算法的有效性，我们对10 m短波鞭状天线进行对比测试，分别采用直接计算阻抗网络和采用邻域搜索算法微调计算后的阻抗网络，对部分频点进行抽样测试，测试调谐结果如图8所示。

图8 直接计算和经过微调后驻波比对比

可见因为误差的关系，直接计算有部分频点不能达到要求，经过领域搜索算法微调之后，所有频点均达到要求。

4 结 语

利用改良的邻域搜索算法对矢量天调的匹配网络进行微调修正，可以有效提高调谐成功率和调谐精度。不过采用邻域搜索算法进行微调，对调谐时间会有一定延长，如果对调谐时间要求较高，可采用预先校准等方法提高阻抗网络计算精度， 使邻域搜索的初始基点更接近目标值，以减少搜索次数提高调谐速度。