【天线方向图】基于matlab模拟线阵天线方向图 |
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【天线方向图】基于matlab模拟线阵天线方向图
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 物理应用 机器学习 🔥 内容介绍线阵天线是一种广泛用于雷达、通信和遥感等应用中的基本天线类型。线阵天线由一系列沿直线排列的辐射元件组成，其方向图是描述天线辐射能量在空间分布的关键特征。本文将深入探讨线阵天线方向图的理论和应用。 理论基础 线阵天线方向图由以下因素决定： **辐射元件的个数和间距：**元件的个数和间距决定了阵列因子，它描述了阵列中各个元件辐射信号的相位和幅度关系。 **激发相位：**馈送到每个辐射元件的信号的相位差会影响方向图的形状和指向。 **阵列长度：**阵列长度与波长之比决定了方向图的主瓣宽度和旁瓣电平。 方向图类型 线阵天线方向图可以分为以下几种类型： **主瓣：**天线辐射能量最集中的方向。 **旁瓣：**主瓣之外的次要辐射方向。 **零点：**天线辐射能量为零的方向。 **波束宽度：**主瓣在给定功率衰减水平下的角度范围。 方向图设计 线阵天线方向图的设计需要考虑以下因素： **覆盖范围：**天线需要覆盖的区域。 **波束形状：**所需的波束形状和指向。 **旁瓣抑制：**旁瓣电平的允许值。 **阵列尺寸：**可用空间和成本限制。 应用 线阵天线方向图在各种应用中发挥着至关重要的作用，包括： **雷达：**检测和跟踪目标。 **通信：**定向传输和接收信号。 **遥感：**测量地球表面和大气中的参数。 **电子战：**干扰和欺骗敌方系统。 测量和仿真 线阵天线方向图可以通过以下方法测量和仿真： **远场测量：**在远场区测量天线辐射的功率密度。 **近场测量：**在近场区测量天线辐射的电场或磁场。 **仿真软件：**使用计算机仿真软件预测天线方向图。 结论 线阵天线方向图是描述天线辐射性能的关键特征。通过理解方向图的理论基础和设计原则，工程师可以优化天线以满足特定应用的需求。线阵天线方向图在现代通信、雷达和遥感系统中发挥着至关重要的作用。 📣 部分代码 clear;clf;clc;close all;global generation_size pop_size sense_node sense_range sensor_selected target_coveraged target_x target_y node_x node_y distance grid_range_x grid_range_y spansense_range=17.675;sense_node=400;packet_bit=2000;generation_size=20;pop_size=50;grid_range_x=200; grid_range_y=200;span=0.04;%target span% sink_x=grid_range_x*span/2;% sink_y=-grid_range_y*span;sink_x=50;sink_y=200; %sink_y=200%grid_range: to determine the field size, rand_rang: target numbersensor_selected=zeros(pop_size,sense_node,generation_size+1);% rand_range_x=10;% rand_range_y=10;target_x=zeros(grid_range_y*span,grid_range_x*span);target_y=zeros(grid_range_y*span,grid_range_x*span);% target_x=zeros(rand_range_y,rand_range_x); %//% target_y=zeros(rand_range_y,rand_range_x); %//% node_x=zeros(sense_node); %//% node_y=zeros(sense_node); %//% load data1;% distance=zeros(rand_range_y,rand_range_x,sense_node);dist_node_target=zeros(grid_range_y*span,grid_range_x*span,sense_node);% for k=1:sense_node %randomly produce %//% node_x(k)=fix(rand*grid_range_x*span);% node_y(k)=fix(rand*grid_range_y*span);% endm=0;n=0;for k=1:400 node_x(k)=m; node_y(k)=n; if m>=95 m=0; n=n+5; else m=m+5; endend% while 1==1 ticclf;for i=1:grid_range_y*span % determine the target coordinates for j=1:grid_range_x*span target_x(i,j)=6.25+(j-1)*12.5; target_y(i,j)=6.25+(i-1)*12.5; endend% for i=1:rand_range_y %randomly determine//% for j=1:rand_range_x% target_x(i,j)=fix(rand*grid_range_x*span);% target_y(i,j)=fix(rand*grid_range_y*span);% end% endfor i=1:grid_range_x*span %% plot the targets axis image; hold on; subplot(1,2,2),plot(target_x(i,:),target_y(i,:),'*'); hold on; subplot(1,2,1),plot(target_x(i,:),target_y(i,:),'*'); endfor k=1:sense_node for i=1:grid_range_y*span% pause;% end ⛳️ 运行结果
[1]张承畅,余洒,罗元,等.基于Matlab的阵列天线方向图仿真[J].实验技术与管理, 2020, 37(8):6.DOI:10.16791/j.cnki.sjg.2020.08.014. 🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题 2 机器学习和深度学习方面2.1 bp时序、回归预测和分类 2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类 2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类 2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类 2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类 2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类 2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测 2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类 2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类 2.14 PNN脉冲神经网络分类 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 2.16 时序、回归预测和分类 2.17 时序、回归预测预测和分类 2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类 方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 4 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 5 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电 8 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 |
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