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3天內(nèi)不再提示

切比雪夫綜合法的Matlab程序

電子萬花筒 ? 來源:cnblogs ? 作者:cnblogs ? 2022-07-28 09:30 ? 次閱讀
在《自適應(yīng)天線與相控陣》這門課中,了解到了關(guān)于理想低副瓣陣列設(shè)計(jì)的一些方法,其中切比雪夫等副瓣陣列設(shè)計(jì)方法是一種基礎(chǔ)的方法,故將其設(shè)計(jì)流程寫成maltab程序供以后學(xué)習(xí)使用。在此分享一下。此方法全稱為道爾夫-切比雪夫綜合法,簡稱為切比雪夫綜合法,是一種工程實(shí)際中常用的可控制副瓣電平的陣列天線綜合方法。切比雪夫陣列的特點(diǎn)是:

(1)等副瓣電平;

(2)在相同副瓣電平和相同陣列長度下主瓣最窄,為最佳陣列;

(3)單元數(shù)過多時(shí),陣列兩端單元激勵(lì)幅度跳變大,使饋電困難。一般在雷達(dá)系統(tǒng)中,為了使其具有較高的抗干擾、抗反輻射導(dǎo)彈的能力,往往要求雷達(dá)天線的副瓣盡量低,而采用道爾夫-切比雪夫綜合法以及進(jìn)一步的泰勒綜合法等設(shè)計(jì)的陣列天線就可以實(shí)現(xiàn)低副瓣。最早,道爾夫(C.L.Dolph)利用切比雪夫函數(shù)來逼近天線陣列的陣因子函數(shù),得到了這種嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的綜合方法。而且,經(jīng)過前人研究,當(dāng)天線單元N≤13時(shí),切比雪夫陣列從中間到兩端的激勵(lì)分布是單調(diào)減小的;而當(dāng)N>13時(shí),陣列兩端單元的激勵(lì)開始出現(xiàn)跳變。所以對于大型陣列來說一般不宜采用切比雪夫方法綜合陣列。所以下面的Matlab程序正常工作在天線單元數(shù)N為3到13這個(gè)范圍內(nèi)。關(guān)于如何采用切比雪夫多項(xiàng)式去設(shè)計(jì)陣因子的具體技術(shù)步驟,另一篇文章較為詳細(xì)地介紹了,此處不再贅述,大家可以在文尾或評論區(qū)查看。下面是可以綜合設(shè)計(jì)天線單元從3到13單元的切比雪夫綜合法的Matlab程序:

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%% --------------------------------------------------------------------------

% 切比雪夫低副瓣陣列綜合

% 設(shè)計(jì)一個(gè)間距為d,單元數(shù)為N,主副瓣電平比為RdB,掃描角度為theta0的切比雪夫陣列。

% 2019.11.10

%--------------------------------------------------------------------------

%% 初始數(shù)據(jù)賦值

clear

clc

N = 13;%單元數(shù)N(3

ifrem(N,2)==0%求和項(xiàng)數(shù)M(奇偶不同)

M = N/2;

else

M = (N-1)/2+1;

end

RdB = 26;% 主副瓣比(dB值)

lamuda = 10;% 波長

d = 0.6*lamuda;% 單元間距

theta0 = 80/180*pi;% 掃描角度,相對于陣列排布方向的夾角

A = [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;% chebyshev多項(xiàng)式Tn(x) = cos(nu)= f(x)系數(shù)矩陣A

0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;% 系數(shù)矩陣A每一行表示n,從n = 0開始

-1,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;% 列表示x的冪次方,從0次方開始

0,-3,0,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;

1,0,-8,0,8,0,0,0,0,0,0,0,0,0;

0,5,0,-20,0,16,0,0,0,0,0,0,0,0;

-1,0,18,0,-48,0,32,0,0,0,0,0,0,0;

0,-7,0,56,0,-112,0,64,0,0,0,0,0,0;

1,0,-32,0,160,0,-256,0,128,0,0,0,0,0;

0,9,0,-120,0,432,0,-576,0,256,0,0,0,0;

-1,0,50,0,-400,0,1120,0,-1280,0,512,0,0,0;

0,-11,0,220,0,-1232,0,2816,0,-2816,0,1024,0,0;

1,0,-72,0,840,0,-3584,0,6912,0,-6144,0,2048,0;

0,13,0,-364,0,2912,0,-9984,0,16640,0,-13312,0,4096];

% 初始矩陣賦值

I =zeros(1,M);% 電流幅度矩陣

S =zeros(M,M);% 陣因子系數(shù)矩陣

S_compare =zeros(1,M);% 系數(shù)比對矩陣

R = 10^(RdB/20);% 非dB 值的主副瓣比

x0 = 1/2*( (R+sqrt(R^2-1))^(1/(N-1))+...% 變量代換值x0

(R-sqrt(R^2-1))^(1/(N-1)) );

%% 求S、S_compare和I

% 從系數(shù)矩陣中擇選出M個(gè)求和項(xiàng)對應(yīng)的系數(shù)S(奇偶分開討論)

fori= 1:M

ifrem(N,2)==0% 偶數(shù)情況

forj= 1:M% 第i行表示x的i次方,

S(i,j) = A(2*j,2*i);% 第j列表示第j個(gè)求和項(xiàng)系數(shù)(未除x0)

end

S_compare(i) = A(N,2*i);% 比對矩陣,即下標(biāo)為N-1的chebyshev多項(xiàng)式的系數(shù)

else% 奇數(shù)情況

forj= 1:M

S(i,j) = A(2*j-1,2*i-1);

end

S_compare(i) = A(N,2*i-1);

end

end

% 通過S和S_compare系數(shù)比對求出電流幅度

fork = 1:M

i= M-k+1;

ifrem(N,2)==0% 偶數(shù)

I(i) = (S_compare(i)*x0^(2*i-1) -...

I*S(i,:)')/S(i,i);

else% 奇數(shù)

I(i) = (S_compare(i)*x0^(2*(i-1)) -...

I*S(i,:)')/S(i,i);

end

end

I = I/max(I);% 對I歸一化

ifrem(N,2)==0

I_final = [fliplr(I),I];% 最終的單元排列(左右對稱)

else

I_final = [fliplr(I),I(2:end)];

end

sprintf('天線單元?dú)w一化電流幅度:')

sprintf('%.3f ',I_final)

%% 獲得最終陣列方向圖S_P

theta_rad = 0pi;

theta = theta_rad*180/pi;

u =pi*d/lamuda*(cos(theta_rad)-cos(theta0));

S_P =zeros(1,length(theta_rad));% 最終方向圖

fork = 1:M

ifrem(N,2)==0

S_P = S_P + I(k)*cos((2*k-1)*u);% 偶數(shù)

else

S_P = S_P + I(k)*cos(2*(k-1)*u);% 奇數(shù)

end

end

S_P_abs =abs(S_P);% 對S_P取絕對值

S_PdB = 20*log10(S_P_abs/max(S_P_abs));% 對S_P取dB值

%% 繪圖

H = -ones(1,length(S_P_abs))*26; % 根據(jù)預(yù)先設(shè)置的主副瓣比得到的參考曲線

% 直角坐標(biāo)系

figure('NumberTitle','off','Name','S Parameter (abs)-Plot');

plot(theta,S_P_abs,'b','LineWidth',1.5)

xlabel('theta(°)')

ylabel('|S| ')

title('chebyshev低副瓣陣列直角坐標(biāo)圖')

figure('NumberTitle','off','Name','S Parameter (dB)-Plot');

plot(theta,H,'r--','LineWidth',1.5)

holdon

plot(theta,S_PdB,'b','LineWidth',1.5)

xlabel('theta(°)')

ylabel('|S| dB')

title('chebyshev低副瓣陣列直角坐標(biāo)圖')

legend('預(yù)設(shè)副瓣參考曲線','方向圖')

% 極坐標(biāo)系

figure('NumberTitle','off','Name','S Parameter (dB)-Polar');

polarplot(theta_rad,H,'r--','LineWidth',1.5)

holdon

polarplot(theta_rad,S_PdB,'b','LineWidth',1.5)

thetalim([0 180]);

rmin = S_PdB(1,1);

rmax =max(S_PdB);

rlim([-50 rmax]);

title('chebyshev低副瓣陣列極坐標(biāo)圖')

legend('預(yù)設(shè)副瓣參考曲線RdB','方向圖(dB)')

下面即為一個(gè)示例:單元間距d=0.6λ、單元數(shù)13、主副瓣電平比26dB、掃描角度80度(相對于單元排布方向)的切比雪夫陣列設(shè)計(jì)。歸一化單元電流幅度比為:0.406 0.432 0.604 0.770 0.908 1.000 0.516 1.000 0.908 0.770 0.604 0.432 0.406

6d23f842-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

6d4bd3bc-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

6d55389e-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

----END 上文提到的另一篇文章。

陣列天線綜合之切比雪夫低副瓣陣列設(shè)計(jì) MATLAB(作者:OLIVERMAHOUT)

相控陣天線中,直線陣列作為重要的一種,有著極為廣泛的應(yīng)用。切比雪夫低副瓣陣列設(shè)計(jì)是一種典型的設(shè)計(jì)方法。

切比雪夫方法主要是實(shí)現(xiàn)低副瓣、窄波束:

其產(chǎn)生的核心如下:

6d68e6b4-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

我的理解:因?yàn)槟芰渴睾?,所有副瓣都一樣的時(shí)候,能量會(huì)更多的集中在副瓣中,

主瓣最大增益也不會(huì)改變,這樣就可以使主瓣窄,副瓣電平降低。G=4πS/λ2

6d86721a-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

結(jié)合切比雪夫函數(shù),可以得到:

6d949e8a-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

6daad736-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

6dcc2558-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

當(dāng)具體應(yīng)用時(shí),解決方案如下:

6ddac6c6-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.jpg

話不多說,其Matlab中的程序如下:

6deb6864-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.jpg

1

% 2019-11
% 切比雪夫低副瓣陣列饋電設(shè)計(jì)_1.0 (端射陣)

close all;
clear
% digits(3);

% 參數(shù)設(shè)置
lamda = 1; % 波長
d = lamda * 0.6; % d為陣元間距
theta0 = (120/180)*pi; % 掃描角度
theta = 0: 0.01 : pi; % Θ為方向角
u = pi*d*(cos(theta)-cos(theta0))/lamda;
%T = Chebyshev; % T為切比雪夫恒等式系數(shù)矩陣
N = 10; % N為直線陣的陣元數(shù)量,M為一側(cè)的單元數(shù)(對稱)
R0dB = 26; % R0dB為副瓣電平

if (mod(N,2)==0)
M = N / 2;
parity = 0; % parity為奇偶性,0為偶數(shù)
else
M = (N+1)/2;
parity = 1;
end

% 導(dǎo)入切比雪夫多項(xiàng)式
syms x;
T = [
1;
x;
2*x^2-1;
4*x^3-3*x;
8*x^4-8*x^2+1;
16*x^5-20*x^3+5*x;
32*x^6-48*x^4+18*x^2-1;
64*x^7-112*x^5+56*x^3-7*x;
128*x^8-256*x^6+160*x^4-32*x^2+1;
256*x^9-576*x^7+432*x^5-120*x^3+9*x;
512*x^10-1280*x^8+1120*x^6-400*x^4+50*x^2-1
];


% 換算副瓣電平R0
R0 = 10 ^ (R0dB / 20);

% 計(jì)算x0
x0 = ((R0 + sqrt(R0^2 -1))^(1/(N-1)) + (R0 - sqrt(R0^2 -1))^(1/(N-1))) * 1/2;

% 定義饋電幅度矩陣I
I = sym('I', [1 M]);

% 計(jì)算展開的方向圖表達(dá)式
S = T(2) * I(1);

for k = 2 : M
S = S + T(2*k) * I(k);
end

%collect(S,x)
%vpa(S)

S_po = coeffs(S,x); % 含電流的方向圖多項(xiàng)式系數(shù)
T_po = sym2poly(T(N)); % 標(biāo)準(zhǔn)的方向圖多項(xiàng)式系數(shù)(反向了)
T_PO = zeros(1,M);
for k = 1 : M
T_PO(k) = T_po(2*k-1);
S_po(k) = S_po(k)/x0^(2*k-1);
end
% T_PO
% vpa(S_po)

% 系數(shù)比較求出電流大小
eq = sym('eq',[M 1]); % 系數(shù)比較恒等式
for k = 1 : M
eq(k) = S_po(k) == T_PO(M+1-k);
end

vpa(eq)
I_st = solve(eq);
I_ce = struct2cell(I_st);
i = zeros(M,1); % 最終的電流矩陣
for k = 1 : M
i(k) = I_ce{k,1};
i(k) = i(k);
end
for k = 2 : M
i(k) = i(k)/i(1); % 電流歸一化
end
i(1) = 1; i
i=[1;0.89;0.706;0.485;0.357]; % 用來檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)

% 計(jì)算最終的陣因子
S_all = zeros(1,length(theta));
for k = 1 : M
S_all = S_all + i(k)*cos((2*k-1)*u);
end
SS = S_all;

% 畫圖 —— 直角坐標(biāo)系
S_max = max(S_all); % 歸一化處理
S_all = 20*log10(abs(S_all/S_max)); % 取分貝值
figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'S Parameter (dB) - Cartesian');
theta_ = theta * 180 / pi;
plot(theta_,S_all,'k','LineWidth',1.5);
grid off
xlabel(' heta (°)','FontSize',13);
ylabel('|S| dB','FontSize',12);
axis([0 182 -50 2]);
box on

% 畫圖 —— 極坐標(biāo)系
figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'S Parameter (dB) - Polar');
S_pol = SS / max(SS);
polarplot(theta,S_all,'k','LineWidth',1.5);
thetalim([0 180]);
rmin = min(S_all);
rmax = max(S_all);
rlim([-50 rmax]);

6deb6864-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.jpg

上述測試的N=10的10個(gè)陣列,側(cè)射陣(θ=0),副瓣電平SLL=26dB,結(jié)果如下:

6e029c1e-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

6e24aeee-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

經(jīng)過比較,結(jié)果較為標(biāo)準(zhǔn)。

更改一下theta0的值,改為120讀,即偏離法相30度:

6e326746-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png6e41f4ae-0e14-11ed-ba43-dac502259ad0.png

審核編輯 :李倩


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原文標(biāo)題:MATLAB陣列天線之切比雪夫低副瓣陣列設(shè)計(jì)

文章出處:【微信號:ZGDZGCS,微信公眾號:電子萬花筒】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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    變換是一種對圖像中形狀的定位技術(shù),常被用于提取圖像中的直線,圓和橢圓等簡單形狀?;?b class='flag-5'>夫變換運(yùn)用兩個(gè)坐標(biāo)空間之間的變換,將在一個(gè)空間中具有相同形狀的曲線或直線映射到另一個(gè)坐標(biāo)空間的一個(gè)點(diǎn)上形成峰值,從而把檢測任意形狀的問題轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計(jì)峰值問題。
    的頭像 發(fā)表于 12-19 16:56 ?1912次閱讀
    霍<b class='flag-5'>夫</b>變換的原理簡述

    MATLAB課程之第四章v3 程序設(shè)計(jì)(3)

    看看調(diào)試方法吧!掌握了方法也就能自行找出程序的錯(cuò)誤了。 程序調(diào)試是程序設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié),也是程序設(shè)計(jì)人員必須掌握的重要技能。沒有人能保證寫出的程序
    的頭像 發(fā)表于 12-03 08:10 ?366次閱讀

    基爾霍定律適用于什么電路?

    基爾霍定律是電路分析的基本原理之一,適用于任何集總參數(shù)電路,包括交流電路和直流電路。下面將詳細(xì)介紹基爾霍定律及其適用范圍。 一、基爾霍定律的表述 基爾霍定律包括兩個(gè)部分:基爾霍
    的頭像 發(fā)表于 11-24 11:49 ?7905次閱讀

    求助,濾波器設(shè)計(jì)向?qū)У氖褂靡蓡?/a>

    在使用ADI官網(wǎng)上的濾波器設(shè)計(jì)向?qū)нM(jìn)行一個(gè)多級低通濾波器時(shí),方向其第一級是一級RC緩沖器,其增益是濾波器的總增益,可以把這一級省略,然后把增益分配到其他各級(即總增益分配在各級
    發(fā)表于 11-17 07:56

    嵌入式操作教程:4-6 無限沖激響應(yīng)濾波器(IIR)算法(MATLAB 輔助,LCD顯示)

    ,巴特沃斯型,型,還是其它什么型的濾波器。 (2)當(dāng)選定一個(gè)型號后,就可以根據(jù)設(shè)計(jì)參數(shù)和這個(gè)濾波器的計(jì)算公式來確定其階數(shù)、傳輸函數(shù)的表達(dá)式。通常這個(gè)過程中還存在預(yù)扭曲的問題(這
    發(fā)表于 11-16 15:08

    基爾霍定律及其應(yīng)用詳解

    基爾霍定律,又稱為基爾霍(Kirchhoff)電流定律和電壓定律,是電路理論中的重要定律之一。
    的頭像 發(fā)表于 11-13 16:41 ?2802次閱讀
    基爾霍<b class='flag-5'>夫</b>定律及其應(yīng)用詳解

    MATLAB如何實(shí)現(xiàn)PID?

    MATLAB是一種非常強(qiáng)大的工具,用于實(shí)現(xiàn)和分析PID(比例-積分-微分)控制器。在MATLAB中,您可以使用控制系統(tǒng)工具箱來設(shè)計(jì)、模擬和調(diào)整PID控制系統(tǒng)。以下是一般步驟,演示如何在MATLAB
    的頭像 發(fā)表于 11-04 08:00 ?2438次閱讀
    <b class='flag-5'>MATLAB</b>如何實(shí)現(xiàn)PID?