通信天线原理Matlab实验.docx

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1、通信天线原理Matlab实验一.实验目的1 .了解阵列天线的波束形成原理写出方向图函数2 .运用MATLAB仿真阵列天线的方向图曲线3 .变换各参量观察曲线变化并分析参量间的关系二.实验原理1 .阵列天线：阵列天线是一类由不少于两个天线单元规则或随机排列并通过适当激励获得预定辐射特性的特殊天线。阵列天线的辐射电磁场是组成该天线阵各单元辐射场的总和一矢量和由于各单元的位置和馈电电流的振幅和相位均可以独立调整，这就使阵列天线具有各种不同的功能，这些功能是单个天线无法实现的。2 .方向图乘积原理：天线阵的合成方向图等于单元天线方向图与阵列因子的乘积。3 .均匀直线阵的阵因子：N个天线元沿y轴排列成一

2、行（如下图），且相邻阵元之间的距离都为4电流激励为/行/“-】西（=2,3加，根据方向图乘积定理，均匀直线阵的方向函数等于单元天线的方向函数与直线阵阵因子的乘积。设坐标原点（单元天线1）为相位参考点，当电波射线与阵轴线成3角度时,相邻阵元在此方向上的相位差为(1)yz(J)=+AcosJN元均匀直线阵的阵因子为-(d)=1+网力+2网力+ej3叭N+ej(N-IWI三.实验主要内容第一题、N=20元均匀直线阵（边射状态）（1）给定各阵元间距为d=O.5,用MatIab画出阵因子函数（极坐标和直角坐标）。（2）理论计算和仿真验证方向图中最大辐射方向max.第一副瓣对应的角度位置3ml和副瓣电平S

3、LL、半功率主瓣宽度、零点主瓣宽度。（3）改变阵元数N、各阵元间距d,观察总结方向图的变化规律。Fig I.阵因子归一化极坐标图Fig 2.阵因子归一化直角坐标图D=0.21amudaFig7.增大d下阵因子归一化极坐标图Fig8.增大d下阵因子归一化直角坐标图第二题、N=20元均匀直线阵（端射状态）（1）给定各阵元间距为d=O.5,用Matlab画出阵因子函数（极坐标和直角坐标）。（2）理论计算和仿真验证方向图中最大辐射方向max第一副瓣对应的角度位置m和副瓣电平SLL、半功率波束宽度、零点波束宽度。（3）改变阵元数N、各阵元间距d,观察总结方向图的变化规律。第三题、稀疏直线阵（选做）在N=

4、20元均匀直线阵（边射状态，d=O.5）的基础上，随机去掉10个阵元（即稀疏率50%,首尾两端阵元保留以保持与原均匀直线阵相同的最大阵列长度）（1）给出一种随机稀疏情形下的10元稀疏阵阵因子，并将其与原20元均匀直线阵阵因子相比较，总结主瓣宽度和副瓣电平的变化规律。（2）以峰值副瓣电平最小化为优化目标，自己尝试提出方法来优化10元稀疏阵的阵元位置（首尾固定，实际上只需优化8个阵元位置），画出优化后的10元稀疏阵阵因子（给出其对应的峰值旁瓣电平），将其与（1）中的10元随机稀疏阵阵因子进行比较。阵元数N=20时阵因子直角坐标函数图Figl2.阵因子归一化极坐标图Fig13.下阵因子归一化直角坐标

5、图Figl4.阵因子归一化极坐标图Fig15.下阵因子归一化直角坐标图Fig16.下阵因子归一化宜角坐标图O5101520253035404550迭代次数Fig17.下阵因子归一化直角坐标图Fig18.下阵因子归一化直角坐标图cpe然喉跑102030405060708090100迭代次数Fig19.下阵因子归一化宜角坐标图indivlength=30;popsize=30;globalatennum;atennum=20;eranum=50;pc=0.8;pm=0.05;%3fi00,6D;%06fiy%iy6uuIfiy%2ae,AAfiindivlength=30;popsize=50;g

6、lobalatennum;atennum=20;eranum=100;pc=0.8;pm=0.05;%jtaz30%3fi00z6Dj%06a1fiy%iz6iiuty%2aejAAfi%aijAAficlearall;clc;N=input(,CefiafieOoOay,);lamuda=input(,Qefiafie23,);dis=0.2*lamuda;k=2*piIamuda;alfa=O;theta=-pi:O.OOl:pi;w=alfa+k*dis.*cos(theta);Fl=sin(N*w./2);F2=sin(w./2);AF=abs(F1.F2)/N;%AF=abs(sin

7、(N*(w./2)./sin(w./2)/N;%Uiedeta=3*piN;detal=acos(deta(k*dis)%EaAaaOoeciIingdian=2*pi/N;%Eajoefuban=3*piN;SLL=10*logl0(abs(1N)*(sin(N*fuban2)/sin(fuban/2)2)%0e%0e1!Afiz0ecifigure(1);polar(theta,AF);title(O60afiyN=num2str(N)fiOo60e-fiyt,);figure(2);plot(theta*360/(2*pi),N.*AF);title(0o0afiyN=,num2str(

8、N)OoO6C0e-fiyt,);%oe2oe1Afii116%synsx;%bbbb=solve(sin(N*x2)/sin(x2)=sqrt(2)*N2);%banbo=90-acos(real(bbbb(2,1)abs(bbbb(2,1)*360clearall;clc;N=20;%N=input(efiaEeOoOaRy,);Iamuda=Input(,feEaEe23Q);dis=O.5*Iamuda;k=2*pilamuda;alfa=0;a=2:19;K=randperm(1ength(a);count=8;b=a(K(l:count);NSUM=1b20;theta=-pi:0

9、.OOl:piw=alfa+k*dis.*cos(theta);ff=l;fortt=2:10ff=ff+exp(i*NSUM(l,tt).*w);end%AF=abs(sin(N*(w./2).sin(w./2)N;subplot(1,2,1)polar(theta,ff);title(l06afiyN=num2str(N),+O06array(i,3)&m=0array(i,2)=array(i,3);m=l;endarray(i,3)=a;%ifaarray(i,2)array(i,2)=a;endendend%disp(array);fori=l:popsizefitvalue(i,1

10、)=array(i,1)/array(i,2)；%适应度值等于主瓣最大值除以副瓣最大值；endbest,m%保留每代的最优适应值和最优染色体functionbestindivdual,bestfit=best(pop,fitvalue)Maxvalue,indcx=max(fitvalue)将当前种群中最优解保存在MaxValuebestfit=Maxvalue;bestindivdual=pop(index,:);select,m选择%选择更制functionselection=select(fitvalue,pop)m,n=size(pop);Selection=Zeros(in-1,n)

11、;Minvalue,indexl=min(fitvalue);%将当前种群中最次解保存在MinValueMaxvalue,indcx2=max(fitvalue);%将当前种群中最优解保存在MaxValuebestchrom=pop(index2,:)；%最佳染色体保存pop(indexl,:)=bestchrom;index=1:m;index(indexl)=O;index=nonzcros(index);%使最优染色体坐在的位置为零，便于清空，使最优的染色体的原来位置不参与本次的选择、交叉、变异ncwpop=pop(indcx,参与选择交叉，变异的种群fitvalue=fitvalue(indcx,参与选择、交叉、变异的适应度函数值%evo_pOPSiZe=mT;%参与选择、交叉、变异的种群大小fitvalue=cumsum(fitvalue)/sum(fitvalue);rndpos=sort(rand(m-l,1);%产生随即概率fori=l:m-lwhilerndpos(i)fitvalue(j)