提出一种基于改进空间频率域(UV)采样的阵列评价函数,用于长基线天文光干涉望远镜阵列几何结构的优化.该评价函数将UV采样区域沿径向和角度方向分别进行划分,统计划分所得区域中UV采样点数目并计算UV采样点密度,以UV采样点密度偏离理想高斯分布的大小作为评价依据.在具体的优化技术上,利用遗传算法的全局收敛特性,降低了传统算法对初始结构的依赖,采用该评价函数对6孔径望远镜阵列进行优化设计,并与国际主流天文光干涉阵列CHARA进行了性能对比.分析结果表明:优化所得Array-6阵列UV采样点密度分布具有径向连续覆盖和低频强调的特点,有利于对轮廓信息的恢复;双星模拟成像实验中Array-6阵列重构图像相对于原始图像的误差为21.34,相比CHARA阵列降低了18.16%,具有更高的成像质量.该优化算法具备优化大孔径数目阵列的能力,对于射电波段望远镜阵列的优化设计亦有一定的参考意义.
合成孔径 阵列优化 遗传算法 评价函数