【波束综合】基于伍德沃德-劳森抽样法的波束综合Matlab仿真和报告

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，求助可私信。

🔥 内容介绍

增益，副瓣电平，定向性等参数一直以来都是天线工程问题中的重要指标，阵列天线技术是一种用不同的幅度和相位对阵列单元进行激励，利用电磁波的干涉原理改善和提高天线的增益和方向性等性能的技术。波束综合则是逆向的问题，根据期望得到的方向图特点，反演推算布阵方式。伍德沃德-劳森抽样法具有简洁直观的特点，本文将利用伍德沃德-劳森抽样法进行直线阵的波束综合，并利用Matlab软件进行仿真模拟。更多的内容是结合本门课程《高等天线理论与工程》浅谈自己对天线的理解和认识。

关键词：阵列天线 波束综合 伍德沃德-劳森抽样法

1. 研究背景

1.1 阵列天线原理

理论上，由单个天线阵元构成的天线就可以完成发射和接收电磁波的任务。但在实际应用中，往往要求天线具有较强的方向性和很高的增益，有时还要求天线波束可以扫描，并具有一定的形状等，这时就需要利用多个天线单元按一定方式排列成阵列天线，阵列天线由此产生。

由于波程的不同以及各天线单元激励幅相信息的差异，不同的天线单元所发射的电磁波到达空间一点时，也具有不同的幅度相位信息，阵列天线技术正是利用了电磁波的此特点，通过控制阵列的阵元间距，激励电流的幅度相位分布等参量，对电磁波进行调控，使得多个单元发射的电磁波矢量合成之后，在特定的方向总场得以增强，从而改善天线的定向性，增益等参数，甚至实现波束在空间的扫描。

1.2 阵列综合

如前文所述，通过改变阵列单元的间距以及控制激励分布，可以调节控制电磁波在空间的分布，波束综合就是根据所期望的辐射方向图，确定布阵方式的过程。

经典的波束综合方法有道尔夫-切比雪夫综合法，谢坤诺夫圆综合法以及泰勒综合法等。其中道尔夫-切比雪夫综合法利用了切比雪夫多项式等波纹的特性，将切比雪夫多项式应用到波束综合中，得到等副瓣电平的波束。谢坤诺夫圆综合法将方向图函数与几何上的单位元联系在一起，通过调节波束零点的位置，控制副瓣电平值以及主瓣位置。

近年，随着计算机技术的发展和人工智能技术的进步，智能算法如粒子群算法，遗传算法等在优化多变量非线性问题时得到广泛的应用，在波束综合中也扮演重要角色。

本文将介绍的伍德沃德-劳森抽样法，其过程类似于信号与系统理论中的信号采样，是一种直观并且简洁的波束综合方法，可便于理解波束的形成原理，本文旨在结合伍德沃德-劳森抽样波束综合法，浅谈个人对课程《高等天线理论与工程》的理解以及对阵列天线的认识。

2. 设计原理

伍德沃德-劳森抽样法通过对所期望得到的方向图在不同的角度值处进行抽样来实现期望的方向图，这一方法主要是通过从不同的离散角度进行抽样,根据所需的方向图,可以得到相应采样点的振幅,并得到各每一个采样波束的加权值,每一个波束叠加之后得到所需的方向图。

⛳️ 运行结果

​

🔗 参考文献

🎈 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

🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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、 集装箱调度、 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、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.19 Transform各类组合时序、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

🌈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

🌈 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

🌈 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

🌈 通信方面

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、水声通信、通信上传下载分配

🌈 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈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、MPPT优化、家庭用电

🌈 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

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇