陣列信號處理之均勻面陣波束合成方向圖的繪制與特點解讀

陣列信號處理之均勻面陣波束合成方向圖的繪制與特點解讀

文章目錄

  • 前言
  • 一、方向圖函數
  • 二、方向圖繪制
  • 三、副瓣電平
  • 四、陣元個數對主瓣寬度的影響
  • 五、陣元間距對主瓣寬度的影響
  • 六、MATLAB源代碼
  • 總結


前言

\;\;\;\;\; 均勻面陣(Uniform Planar Array,UPA)因其結構規則、波束可控性強而在雷達與通信中得到廣泛應用。方向圖是分析天線陣列性能的重要工具,它直接反映了主瓣寬度、副瓣電平及波束指向特性。本文基于MATLAB給出均勻面陣方向圖的繪制方法,并通過二維方向圖與一維切片對比,直觀展示陣元規模、陣元間距對主瓣寬度、副瓣電平的影響,為相控陣設計與陣列優化提供參考。


提示:以下是本篇文章正文內容,未經博主同意,不可轉載,侵權必究!

一、方向圖函數

\;\;\;\;\; 考慮如下陣列模型

\;\;\;\;\; 單個遠場信號入射時,相對于參考陣元的相差為
?m×n(θ,φ)=2πλ(mdxsinθcosφ+ndysinθsinφ)\phi_{m\times n}(\theta,\varphi)=\frac{2\pi}{\lambda}(md_x\mathrm{sin}\theta\mathrm{cos}\varphi+nd_y\mathrm{sin}\theta\mathrm{sin}\varphi)?m×n?(θ,φ)=λ2π?(mdx?sinθcosφ+ndy?sinθsinφ) \;\;\;\;\; 單個遠場信號入射的方向矢量為
a(θ,φ)=[1e?j?0×1e?j?0×2...e?j?0×(N?1)...e?j?(M?1)×(N?1)]T∈C(MN)×1\boldsymbol{a}(\theta,\varphi)= \begin{bmatrix} 1 & \mathrm{e}^{-\mathrm{j}\phi_{0\times1}} & \mathrm{e}^{-\mathrm{j}\phi_{0\times2}} & ... & \mathrm{e}^{-\mathrm{j}\phi_{0\times(N-1)}} & ... & \mathrm{e}^{-\mathrm{j}\phi_{(M-1)\times(N-1)}} \end{bmatrix}^{\mathrm{T}}\in\mathbb{C}^{(MN)\times1}a(θ,φ)=[1?e?j?0×1??e?j?0×2??...?e?j?0×(N?1)??...?e?j?(M?1)×(N?1)??]TC(MN)×1 \;\;\;\;\; 若波束指向為(θ0,φ0)(\theta_0,\varphi_0)(θ0?,φ0?),則權矢量為
w=a(θ0,φ0)\boldsymbol{w}=\boldsymbol{a}(\theta_0,\varphi_0)w=a(θ0?,φ0?) 方向圖函數為
B(θ,φ)=wH?a(θ,φ)B(\theta,\varphi)=\boldsymbol{w}^\mathrm{H}*\boldsymbol{a}(\theta,\varphi)B(θ,φ)=wH?a(θ,φ)

二、方向圖繪制

\;\;\;\;\; 下面是8×8,間距為半波長均勻面陣在球坐標系和直角坐標系下的方向圖,波束指向為(45°,30°)(45°,30°)(45°,30°)

三、副瓣電平

\;\;\;\;\; 觀察副瓣電平時,將坐標系改為UV 坐標(方向余弦)。即
u=sin?θcos??v=sin?θsin??\begin{aligned} u & =\sin\theta\cos\phi \\ v & =\sin\theta\sin\phi \end{aligned}uv?=sinθcos?=sinθsin?? 顯然有
u2+v2=sin?2θ≤1u^2+v^2=\sin^2\theta\leq1u2+v2=sin2θ1 下面是8×8,間距為半波長均勻面陣在UV坐標系下的方向圖。

\;\;\;\;\; 為了驗證副瓣電平固定在-13dB附近,下面又繪制了8×16和16×8規模下的方向圖。


\;\;\;\;\; 從以上仿真結果可以看出,隨著陣元數增多,主瓣寬度逐漸收窄,波束分辨力提升;同時副瓣數量增多,分布更密集;副瓣電平理論上保持在約–13.26 dB,因此副瓣高度基本不變,固定在-13dB附近。總體而言,更多的陣元意味著更窄的主瓣、更高的方向性,但副瓣電平無法降低,需要借助加權實現副瓣抑制。

四、陣元個數對主瓣寬度的影響

\;\;\;\;\; 下面兩圖是NNN固定為16時,不同MMM下的方向圖。


\;\;\;\;\; 從圖中可以看出,增大x軸方向的陣元個數對俯仰維的主瓣寬度影響更明顯一些,陣元個數越大,主瓣寬度越窄。

\;\;\;\;\; 下面兩圖是MMM固定為16時,不同NNN下的方向圖。


\;\;\;\;\; 從圖中可以看出,增大y軸方向的陣元個數對方位維的主瓣寬度影響更明顯一些,同樣有陣元個數越大,主瓣寬度越窄。

五、陣元間距對主瓣寬度的影響

\;\;\;\;\; 下面兩圖是陣元規模為16×16時,不同陣元間距下的方向圖。


\;\;\;\;\; 從圖中可以看出,增大陣元間距對兩個維度的主瓣寬度影響都明顯。陣元間距越大,主瓣寬度越窄,波束指向性更好。

六、MATLAB源代碼

繪制均勻面陣波束合成方向圖與特點解讀的超詳細MATLAB代碼


總結

\;\;\;\;\; 從以上仿真可以得出,隨著陣元數增多,主瓣寬度逐漸變窄,波束分辨力提升;同時副瓣數量增多,分布更密集,但副瓣電平維持在約–13dB左右;隨著陣元間距數增加,主瓣寬度也逐漸變窄,波束分辨力也在提升。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/web/95692.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/web/95692.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/web/95692.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

算法在前端框架中的集成

引言 算法是前端開發中提升性能和用戶體驗的重要工具。隨著 Web 應用復雜性的增加,現代前端框架如 React、Vue 和 Angular 提供了強大的工具集,使得將算法與框架特性(如狀態管理、虛擬 DOM 和組件化)無縫集成成為可能。從排序算法…

網絡爬蟲是自動從互聯網上采集數據的程序

網絡爬蟲是自動從互聯網上采集數據的程序網絡爬蟲是自動從互聯網上采集數據的程序,Python憑借其豐富的庫生態系統和簡潔語法,成為了爬蟲開發的首選語言。本文將全面介紹如何使用Python構建高效、合規的網絡爬蟲。一、爬蟲基礎與工作原理 網絡爬蟲本質上是…

Qt Model/View/Delegate 架構詳解

Qt Model/View/Delegate 架構詳解 Qt的Model/View/Delegate架構是Qt框架中一個重要的設計模式,它實現了數據存儲、數據顯示和數據編輯的分離。這種架構不僅提高了代碼的可維護性和可重用性,還提供了極大的靈活性。 1. 架構概述 Model/View/Delegate架構將…

光譜相機在手機行業的應用

在手機行業,光譜相機技術通過提升拍照色彩表現和擴展健康監測等功能,正推動攝像頭產業鏈升級,并有望在AR/VR、生物醫療等領域實現更廣泛應用。以下為具體應用場景及技術突破的詳細說明:?一、光譜相機在手機行業的應用場景??拍照…

FASTMCP中的Resources和Templates

Resources 給 MCP 客戶端/LLM 讀取的數據端點(只讀、按 URI 索引、像“虛擬文件系統”或“HTTP GET”); Templates 可帶參數的資源路由(URI 里占位符 → 運行函數動態生成內容)。 快速要點 ? 用途:把文件…

OpenBMC之編譯加速篇

加快 OpenBMC 的編譯速度是一個非常重要的話題,因為完整的構建通常非常耗時(在高性能機器上也需要數十分鐘,普通電腦上可能長達數小時)。以下是從不同層面優化編譯速度的詳細策略,您可以根據自身情況組合使用。 一、核心方法:利用 BitBake 的緩存和共享機制(效果最顯著…

Kafka面試精講 Day 8:日志清理與數據保留策略

【Kafka面試精講 Day 8】日志清理與數據保留策略 在Kafka的高吞吐、持久化消息系統中,日志清理與數據保留策略是決定系統資源利用效率、數據可用性與合規性的關鍵機制。作為“Kafka面試精講”系列的第8天,本文聚焦于日志清理機制(Log Cleani…

基于Hadoop的網約車公司數據分析系統設計(代碼+數據庫+LW)

摘 要 本系統基于Hadoop平臺,旨在為網約車公司提供一個高效的數據分析解決方案。隨著網約車行業的快速發展,平臺上產生的數據量日益增加,傳統的數據處理方式已無法滿足需求。因此,設計了一種基于Hadoop的大規模數據處理和分析方…

Python反向迭代完全指南:從基礎到高性能系統設計

引言:反向迭代的核心價值在數據處理和算法實現中,反向迭代是解決復雜問題的關鍵技術。根據2024年Python開發者調查報告:85%的鏈表操作需要反向迭代78%的時間序列分析依賴反向處理92%的樹結構遍歷需要后序/逆序訪問65%的加密算法使用反向計算P…

ClickHouse使用Docker部署

OLTP和OLAP介紹基本業務量到達分庫分表量級,則離不開數據大屏、推薦系統、畫像系統等搭建,需要搭建以上系統,則離不開海量數據進行存儲-分析-統計。 而海量數據下 TB、PB級別數據存儲,靠Mysql進行存儲-分析-統計無疑是災難。所以就…

Python 算數運算練習題

計算數字特征值題目描述 編寫一個程序,接收用戶輸入的兩個整數 a 和 b(a > b > 0),計算并輸出以下結果:a 與 b 的和的平方a 除以 b 的商和余數a 與 b 的平均數(保留 2 位小數)示例請輸入整…

【物種分布模型】R語言物種氣候生態位動態量化與分布特征模擬——氣候生態位動態檢驗、質心轉移可視化、適生區預測等

R語言是一種廣泛用于統計分析和圖形表示的編程語言,強大之處在于可以進行多元數據統計分析,以及豐富的生態環境數據分析的方法,在生態學領域得到廣泛應用。本次教程將通過R語言多個程序包與GIS融合應用,提升物種氣候生態位動態量化…

【算法速成課2 | 題單】背包問題

專欄指路:《算法速成課》 前導: 動態規劃問題中最入門、也最多變的,當屬背包問題。 簡單來說,就是在有限的空間,(花費最小的代價)達成最大的收益。 本文會講一些常見的背包問題(可…

計算機視覺與深度學習 | 深度學習圖像匹配算法在不同紋理復雜度場景下的魯棒性和計算效率評估方法

如何評估深度學習圖像匹配算法在不同紋理復雜度場景下的魯棒性和計算效率? 文章目錄 如何評估深度學習圖像匹配算法在不同紋理復雜度場景下的魯棒性和計算效率? 一、評估框架概述 1.1 核心評估維度 1.2 評估流程 二、紋理復雜度場景分類方法 2.1 紋理特征量化指標 2.2 場景分…

AI 提示詞工程與上下文工程:從入門到深入的系統實踐指南

前言近年來,隨著大語言模型(LLM,Large Language Model)的快速發展,提示詞工程(Prompt Engineering)與上下文工程(Context Engineering)逐漸成為 AI 應用開發中至關重要的…

救火!Linux服務器慢如蝸牛:一套從根源到應用的性能問題診斷全攻略

前言:從“玄學”到“科學” “服務又卡了!” 這是我們每個Linux運維/SRE工程師最不想聽到,卻又最常聽到的一句話。隨之而來的,往往是開發、產品、甚至老板的連環追問。此時,一個經驗不足的工程師可能會立刻登錄服務器&…

BYOFF (Bring Your Own Formatting Function)解析(80)

BYOFF (Bring Your Own Formatting Function)解析(80) 看起來不錯!要注意的是,我們并沒有真正使用任何自定義的特殊標記。其中 “Question”(問題)、“Answer”(答案)、井號(#)以及 EOS 標記,都是分詞器詞匯表中常見的條目。在本節后續內容中,我們將探討自定義特…

秋招|MCU+RTOS技術棧——面試八股文整理3:STM32

目錄 1.單片機啟動流程 2.看門狗 3.最小系統 4.ROM、RAM、Flash 5.EPROM、EEPROM 6.Bootloader與OTA 1.單片機啟動流程 單片機的啟動流程是指從上電或復位開始到應用用戶主程序執行的一系列自動操作過程,不同架構的單片機流程略有差異,但核心邏輯…

在 CentOS 9 上安裝 Docker 的完整指南

1.準備安裝環境(1)禁用防火墻與SELinux[rootlocalhost ~]# systemctl disable --now firewalld.service Removed "/etc/systemd/system/multi-user.target.wants/firewalld.service". Removed "/etc/systemd/system/dbus-org.fedoraproj…

如何實現外語播客的中文同傳?

Bayt播客可以將任何語言的外語播客(英文播客、日文播客、韓文播客等)轉換成中文音頻收聽,實現同聲傳譯。并且還提供中文和原文的雙語字幕。幫助你跨越語言障礙,收聽高質量外語內容 核心功能: 1、所有語言的播客均可轉…