阵列导向矢量(Steering vector)推导

阵列导向矢量(Steering vector)详细推导

在毫米波信道模型中,常见的建模方式为Saleh-Valenzuela信道模型,其涉及天线阵列的导向矢量,其实描述的是相邻接收天线之间的信号相位差,相位差进一步通过路程差反应出来,本文推导出均匀线阵(ULA)和均匀平面阵(UPA)天线阵列的steering vector:

ULA:

在这里插入图片描述

相邻天线间的间距为ddd,入射夹角为θ\thetaθ,则路程差如图为d∗sin(θ)d*sin(\theta)dsin(θ,相位差则为2πdsin(θ)/λ2\pi dsin(\theta)/\lambda2πdsin(θ)/λ,以左边第一个天线为参考点,steering vector 表示为:
a=[1,ej2πλdsin⁡(θ),...,ej2πλd(N−1)sin⁡(θ)]Ta = {[1,{e^{j\frac{ {2\pi }}{\lambda }d\sin \left( \theta \right)}},...,{e^{j\frac{ {2\pi }}{\lambda }d\left( {N - 1} \right)\sin \left( \theta \right)}}]^T}a=[1,ejλ2πdsin(θ),...,e

### 雷达UPA导向矢量的概念及其计算方法 #### 1. UPA导向矢量的基础定义 均匀平面阵列(Uniform Planar Array, UPA)是一种由多个天线单元组成的二维阵列结构。UPA的导向矢量描述了入射信号在阵列上的相位分布特性,它是波束成形和方向到达估计(DOA)的核心组成部分之一。具体而言,UPA的导向矢量可以表示为: \[ \mathbf{a}(\theta,\phi) = \exp(jk[\sin{\theta}\cos{\phi}\cdot u + \sin{\theta}\sin{\phi}\cdot v]) \] 其中 \(u\) 和 \(v\) 是归一化的空间坐标变量,分别对应于水平维度和垂直维度的位置索引;\(k=2\pi/\lambda\) 表示波数,\(\lambda\) 是工作波长;\((\theta,\phi)\) 则分别是极角和方位角[^1]。 #### 2. 计算过程详解 为了更清晰地理解UPA导向矢量的具体实现方式,以下是其实现的关键步骤解析: - **参数初始化** 假设UPA具有 \(M\times N\) 的尺寸布局,即水平方向上有 \(N\) 个阵元,垂直方向上拥有 \(M\) 个阵元。每个阵元之间的间距通常设定为半波长 (\(d_x=d_y=\frac{\lambda}{2}\)) 来避免栅瓣效应的发生。 - **构建导向矢量矩阵** 对应任意给定的角度组合 \((\theta_i,\phi_j)\),可以通过如下公式逐项填充整个导向矢量矩阵: ```python import numpy as np def upa_steering_vector(M, N, theta, phi, wavelength): k = 2 * np.pi / wavelength m_indices = np.arange(M).reshape(-1, 1) n_indices = np.arange(N).reshape(1, -1) sin_theta_cos_phi = np.sin(theta) * np.cos(phi) sin_theta_sin_phi = np.sin(theta) * np.sin(phi) a_mn = np.exp(1j * k * (m_indices * d_y * sin_theta_cos_phi + n_indices * d_x * sin_theta_sin_phi)) return a_mn.flatten() ``` 上述代码片段展示了如何利用Python编程语言来模拟并生成UPA对应的导向矢量。这里需要注意的是,实际应用中可能还需要考虑诸如互耦效应对阵列性能的影响等因素。 #### 3. 大角度下的偏差修正策略 当目标位于较大偏移角度时,由于有限阵元数目以及特定形式的方向图约束条件的存在,可能会引起理论预测的最大增益方向同真实物理世界中的表现存在差异现象。然而这种误差并不会显著干扰采用数字波束形成技术(DBF)所获取的目标位置信息准确性评估结果。 --- ###
评论 27
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值