✅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。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
、研究背景与核心目标
超宽带(UWB)天线在无线通信、雷达探测等领域应用广泛,微带线馈矩形天线因结构紧凑、易于集成,成为 UWB 系统的核心部件。3D 时域有限差分法(3D FDTD)可直接模拟电磁波在复杂结构中的时域传播过程,精准捕捉超宽带脉冲与天线结构的相互作用,进而计算回波损耗(S₁₁参数)等关键性能指标。
本研究核心目标:
- 基于 Yee 网格构建 3D FDTD 计算域,实现微带线馈矩形天线的电磁建模;
- 加载超宽带高斯脉冲激励,模拟脉冲在天线中的传播、反射与辐射过程;
- 提取端口电压电流信号,通过傅里叶变换计算 2-10GHz 频段的回波损耗,验证天线匹配性能;
- 分析微带线宽度、天线贴片尺寸对回波损耗的影响,为天线结构优化提供依据。
二、3D FDTD 基础理论与关键技术


三、关键问题与解决方案
1. 仿真精度与效率平衡
- 问题:3D FDTD 网格数多(本文 Nx×Ny×Nz≈200×180×50=1.8×10⁶),时间步数 1000,MATLAB 运行时间较长(约 30 分钟);
- 解决方案:
- 采用非均匀网格:在金属 - 介质界面(如微带线、贴片边缘)加密网格(dx=0.2mm),空气区域稀疏网格(dx=0.5mm),减少总网格数 30%;
- 启用 MATLAB 并行计算:通过parfor循环替代for循环,利用多核 CPU 加速场更新,运行时间缩短至 10 分钟以内。
2. PML 吸收性能优化
- 问题:若 PML 层数不足或电导率渐变参数设置不当,计算域边界会产生反射,导致回波损耗曲线出现虚假波动;
- 解决方案:
- 增加 PML 层数至 10 层,确保对高频信号(10GHz)的吸收;
- 调整渐变指数 m=3-5,通过对比不同 m 值下的反射系数(取 PML 边界处的 Ez 信号),选择反射最小的 m=4。
3. 激励信号稳定性
- 问题:硬源激励可能在端口产生寄生振荡,影响电流信号采集精度;
- 解决方案:改用总场 - 散射场边界替代硬源激励,将激励脉冲加载于总场区域,避免端口反射对激励信号的干扰,电流采集误差降低 15%。
四、拓展应用与未来方向
1. 拓展应用场景
- 辐射方向图计算:在 FDTD 计算域内设置远场探头,通过近场 - 远场变换(如傅里叶变换法)计算天线在 3D 空间的辐射方向图,分析其增益与方向性系数;
- 多天线阵列仿真:将单个天线扩展为 2×2 微带天线阵列,模拟阵列间的互耦效应,计算阵列的回波损耗与波束赋形性能;
- 复杂环境影响分析:在计算域内加入人体模型(ε_r=40)或墙体模型(ε_r=6),分析周边环境对天线传播特性的影响,为实际部署提供依据。
2. 未来优化方向
- GPU 加速仿真:利用 MATLAB 的 GPU 计算工具箱(如gpuArray),将场更新等并行性强的模块移植到 GPU,运行时间从分钟级缩短至秒级;
- 机器学习辅助优化:结合神经网络(如 CNN)建立天线参数与回波损耗的映射模型,替代反复 FDTD 仿真,实现天线结构的快速优化;
- 宽频带匹配网络设计:在微带线与天线之间加入 λ/4 阻抗变换器或分支线匹配网络,进一步拓展有效工作频段,使 10GHz 处 S₁₁≤-10dB。
⛳️ 运行结果

🔗 参考文献
[1] 刘东.超宽带平面螺旋天线小型化和低剖面研究[D].江苏科技大学[2025-11-30].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.996500.
[2] 李增瑞,王均宏,姜开波,等.采用FDTD法研究微带天线雷达散射截面的减缩[J].电子学报, 2007, 35(6):4.DOI:10.3321/j.issn:0372-2112.2007.06.012.
[3] 钱志华,陈如山,杨宏伟.等离子体覆盖单极子天线的FDTD分析[J].南京理工大学学报, 2005, 29(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1005-9830.2005.05.002.
📣 部分代码
🎈 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
🏆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
👇
38万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



