博客
关于我
相控阵天线方向图的仿真(四)
阅读量:564 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1590 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

泊束指向均匀面阵的方向图验证

问题背景

均匀面阵是一种常用的声学传输介质,其方向性特性可以通过傅里叶变换进行分析和验证。本文通过仿真和MATLAB代码模拟,探讨波束指向中心(0°,0°)时,两种不同的坐标系解释下的方向图特性差异。


技术细节与仿真过程

参数设置

  • 波频率:$f = 6 \times 10^8$ Hz
  • 采样频率:$f_s = 5 \times f$ Hz
  • 波长:$\lambda = c / f = 3 \times 10^8 / 6 \times 10^8 = 0.5$ m
  • 阵元间距:$d = \lambda / 2 = 0.25$ m
  • 阵元数量:$M = N = 8$(8×8的阵列)
  • 波束指向参数:$\theta_0 = 0^\circ$(俯仰角),$\phi_0 = 0^\circ$(方位角)
  • 方向图生成逻辑

  • 定义坐标系:两种坐标系分别为:

    • 第一种坐标系:$\theta$ 从 $-90^\circ$ 到 $90^\circ$,$\phi$ 从 $-90^\circ$ 到 $90^\circ$
    • 第二种坐标系:$\theta$ 从 $0^\circ$ 到 $90^\circ$,$\phi$ 从 $0^\circ$ 到 $360^\circ$
  • 权值计算

    • 使用傅里叶变换生成方向图,权值$W(p,q)$通过傅里叶系数计算得出。
    • 权值计算公式:
      [ W(p,q) = e^{j (p-1) 2\pi f \cdot d \cdot \sin\theta_0 \cos\phi_0} \cdot e^{j (q-1) 2\pi f \cdot d \cdot \sin\theta_0 \sin\phi_0} ]
    • 其中$p, q$表示阵元位置索引。
  • FFT变换

    • 将权值矩阵进行2DFFT变换并进行平移后,得到方向图$F$。
    • 对$F$进行归一化和对数显示处理,生成可视化方向图。

  • 仿真结果分析

    仿真结果 1:第一种坐标系

    • 描述:在初始坐标系下,方向图的最大值出现在$\theta = 0^\circ$(俯仰角),$\phi = 0^\circ$(方位角),与波束指向一致。
    • 特点:方向图的峰值集中在波束指向位置,与阵列对称性一致。
    • 趋势:随着$\theta$和$\phi$偏离指向中心,方向强度逐渐降低,表现出典型的圆形对称性。

    仿真结果 2:第二种坐标系

    • 描述:在第二种坐标系下,方向图的最大值出现在$\theta = 0^\circ$,$\phi = 180^\circ$,与波束指向不再完全一致。
    • 特点:方位角取得最大值偏离波束中央,表现出额外的对称性特征。
    • 趋势:方向强度在$\phi = 0^\circ$和$\phi = 360^\circ$处达到一致,形成双峰效应。

    技术分析

    方向峰值异异原因

  • 坐标系定义的区别

    • 第一种坐标系覆盖的范围全方位,从$-90^\circ$到$90^\circ$,包括负值。
    • 第二种坐标系则仅覆盖$0^\circ$至$90^\circ$的俯仰角和$0^\circ$至$360^\circ$的方位角,适用于特定应用场景。
    • 不同坐标系下的扫描方向和对称性定义,直接影响方向图的峰值位置。
  • 傅里叶变换的影响

    • FFT变换的结果对 centralized 和 range 的选取极其敏感。
    • 正载幅映射和对数尺度的选择也会影响峰值可视效果,需谨慎调整。
  • 实际应用启示

    • 要根据应用需求选择合适的坐标系。
    • 相位中心和扫描范围的定义,直接关系到传输波束的方向性表现。

  • 结论

    两种坐标系下的仿真结果明确表明,傅里叶变换生成的均匀面阵方向图会受到坐标系定义的显著影响。虽然波束指向中心均为(0°,0°),但最值位置因扫描范围和对称性不同而变化。这提示在实际应用中,需要根据具体需求合理选择坐标系定义,以确保得到的方向图准确反映实际传输特性。

    转载地址:http://gnapz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    nullnullHuge Pages
    查看>>
    NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
    查看>>
    null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
    查看>>
    Number Sequence(kmp算法)
    查看>>
    Numix Core 开源项目教程
    查看>>
    numpy
    查看>>
    Numpy 入门
    查看>>
    NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    numpy.linalg.norm(求范数)
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>