基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法及装置

1.一种基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法，其特征在于，包括：构建以天线数量最小为目标的目标函数；构建包括不同扫描角度下的方向图主瓣约束和旁瓣约束的约束条件；根据所述目标函数以及所述约束条件，利用改进的ADMM进行求解，确定天线的最优稀疏阵列；其中，所述根据所述目标函数以及所述约束条件，利用改进的ADMM进行求解，确定天线的最优稀疏阵列的步骤，包括：主瓣更新步骤，用于根据增广拉格朗日形式的目标函数中的主瓣的增广拉格朗日项以及当前的辅助变量和对偶变量对当前的辅助变量中的当前主瓣辅助变量进行更新，获取下一时刻的各个扫描角度下的主瓣辅助变量；所述当前的辅助变量包括当前主瓣辅助变量、当前旁瓣辅助变量、稀疏阵列中的当前天线位置和当前天线位置的辅助变量；旁瓣更新步骤，用于根据增广拉格朗日形式的目标函数中的旁瓣的增广拉格朗日项以及当前的辅助变量和对偶变量对当前的辅助变量中的当前旁瓣辅助变量进行更新，获取下一时刻的各个扫描角度下的旁瓣辅助变量；天线位置更新步骤，用于根据增广拉格朗日形式的目标函数中的天线的加权L1范数项、天线位置的增广拉格朗日项以及当前的辅助变量和对偶变量对当前的辅助变量中的当前天线位置进行更新，获取下一时刻的天线位置；天线位置辅助变量更新步骤，用于根据主瓣的增广拉格朗日项、旁瓣的增广拉格朗日项以及天线位置的增广拉格朗日项中与天线位置辅助变量对应的相关项以及当前的辅助变量和对偶变量，对当前的辅助变量中的当前天线位置的辅助变量进行更新，获取下一时刻的天线位置的辅助变量；对偶变量与残差更新步骤，用于根据主瓣的增广拉格朗日项、旁瓣的增广拉格朗日项以及天线位置的增广拉格朗日项中与对偶变量对应的相关项、增广拉格朗日形式的约束条件以及当前的辅助变量，对当前的对偶变量进行更新，获取下一时刻的对偶变量；同时，根据当前天线位置和下一时刻的天线位置，对当前的对偶变量的对偶残差和原始残差进行更新，获取下一时刻的对偶残差和原始残差；最优解确定步骤，用于重复执行所述主瓣更新步骤至所述对偶变量与残差更新步骤，直至达到预设的迭代次数或所述下一时刻的对偶残差和原始残差满足预设的残差阈值，将最后一次更新得到的主瓣辅助变量、旁瓣辅助变量、天线位置以及天线位置的辅助变量作为最优解，基于所述最优解确定天线的最优稀疏阵列。 2.如权利要求1所述的基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法，其特征在于，所述构建包括不同扫描角度下的方向图主瓣约束和旁瓣约束的约束条件的步骤，包括：根据不同扫描角度下的主瓣方向范围内的等效阵列流型确定方向图的主瓣约束；根据不同扫描角度下的旁瓣方向范围内的等效阵列流型确定方向图的旁瓣约束；其中，所述约束条件还包括主瓣拟合误差约束和旁瓣电平约束；所述主瓣拟合误差约束为拟合得到的方向图主瓣和待拟合方向图主瓣之间的误差小于等于主瓣拟合误差阈值；所述旁瓣电平约束为旁瓣的幅度小于等于旁瓣幅度阈值。 3.如权利要求1所述的基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法，其特征在于，所述构建以天线数量最小为目标的目标函数的步骤，包括：构建天线与加权系数之间的乘积的L1范数并以天线数量最小为目标的目标函数。 4.如权利要求2所述的基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法，其特征在于，在所述根据所述目标函数以及所述约束条件，利用改进的ADMM进行求解，确定天线的最优稀疏阵列的步骤之前，方法还包括：利用拉格朗日乘子法对所述目标函数以及所述约束条件进行转化，获取增广拉格朗日形式的目标函数以及约束条件；所述增广拉格朗日形式的目标函数包括天线的加权L1范数项、主瓣的增广拉格朗日项、旁瓣的增广拉格朗日项以及天线位置的增广拉格朗日项；所述增广拉格朗日形式的约束条件包括所述主瓣拟合误差约束和所述旁瓣电平约束。 5.如权利要求1所述的基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法，其特征在于，在所述最优解确定步骤之前，方法还包括：在达到预设的迭代次数后，确定稀疏阵列的下一时刻的天线位置对应的激励；并在所述激励小于激励阈值的情况下，将所述激励进行置0处理，以获得新的下一时刻的天线位置对应的激励；根据稀疏阵列的下一时刻的天线位置确定相邻阵元之间的阵元间距；在所述阵元间距小于间距阈值的情况下，根据相邻阵元的位置和对应的复激励计算得到新的下一时刻的天线位置和对应的复激励。 6.如权利要求1所述的基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法，其特征在于，在所述最优解确定步骤之前，方法还包括：在达到预设的迭代次数后，根据稀疏阵列的当前天线位置确定最大阵元幅度值；将阵元幅度小于最大阵元幅度值的二分之一的下一时刻的天线位置对应的激励赋值为第一幅度值，所述第一幅度值为常数；将阵元幅度大于等于最大阵元幅度值的二分之一的下一时刻的天线位置对应的激励赋值为第二幅度值，所述第二幅度值根据最大阵元幅度值和当前天线位置的复激励计算得到。 7.一种基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合装置，其特征在于，所述装置包括：目标函数构建模块，用于构建以天线数量最小为目标的目标函数；约束条件构建模块，用于构建包括不同扫描角度下的方向图主瓣约束和旁瓣约束的约束条件；求解模块，用于根据所述目标函数以及所述约束条件，利用改进的ADMM进行求解，确定天线的最优稀疏阵列；其中，所述求解模块包括：主瓣更新子模块，用于根据增广拉格朗日形式的目标函数中的主瓣的增广拉格朗日项以及当前的辅助变量和对偶变量对当前的辅助变量中的当前主瓣辅助变量进行更新，获取下一时刻的各个扫描角度下的主瓣辅助变量；所述当前的辅助变量包括当前主瓣辅助变量、当前旁瓣辅助变量、稀疏阵列中的当前天线位置和当前天线位置的辅助变量；旁瓣更新子模块，用于根据增广拉格朗日形式的目标函数中的旁瓣的增广拉格朗日项以及当前的辅助变量和对偶变量对当前的辅助变量中的当前旁瓣辅助变量进行更新，获取下一时刻的各个扫描角度下的旁瓣辅助变量；天线位置更新子模块，用于根据增广拉格朗日形式的目标函数中的天线的加权L1范数项、天线位置的增广拉格朗日项以及当前的辅助变量和对偶变量对当前的辅助变量中的当前天线位置进行更新，获取下一时刻的天线位置；天线位置辅助变量更新子模块，用于根据主瓣的增广拉格朗日项、旁瓣的增广拉格朗日项以及天线位置的增广拉格朗日项中与天线位置辅助变量对应的相关项以及当前的辅助变量和对偶变量，对当前的辅助变量中的当前天线位置的辅助变量进行更新，获取下一时刻的天线位置的辅助变量；对偶变量与残差更新子模块，用于根据主瓣的增广拉格朗日项、旁瓣的增广拉格朗日项以及天线位置的增广拉格朗日项中与对偶变量对应的相关项、增广拉格朗日形式的约束条件以及当前的辅助变量，对当前的对偶变量进行更新，获取下一时刻的对偶变量；同时，根据当前天线位置和下一时刻的天线位置，对当前的对偶变量的对偶残差和原始残差进行更新，获取下一时刻的对偶残差和原始残差；最优解确定子模块，用于重复执行所述主瓣更新子模块至所述对偶变量与残差更新子模块，直至达到预设的迭代次数或所述下一时刻的对偶残差和原始残差满足预设的残差阈值，将最后一次更新得到的主瓣辅助变量、旁瓣辅助变量、天线位置以及天线位置的辅助变量作为最优解，基于所述最优解确定天线的最优稀疏阵列。 8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法的步骤。 9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行如权利要求1至6中任一项所述的基于ADMM的相控阵扫描雷达稀疏阵列综合方法的步骤。