雷达天线图

（Antenna Radiation Pattern）。

1. 什么是天线方向图？

它是用来描述天线在空间各个方向上发射或接收电磁波能力的图形。简单来说，它告诉我们这个雷达/天线主要往哪个方向“看”，以及它的“视力”范围形状是怎样的。

2. 核心组成部分

专业的雷达天线图通常包含以下几个关键部分（形似花瓣）：

• 主瓣 (Main Lobe)：能量最集中的区域，也是雷达主要探测或通信的方向。主瓣越窄，方向性越好，探测越精准。

• 旁瓣/副瓣 (Side Lobes)：主瓣旁边的小波瓣。这是不需要的能量泄漏，旁瓣过大容易造成干扰或被敌方侦测，通常设计时要尽量压低。

• 后瓣 (Back Lobe)：指向天线后方的辐射瓣，通常也是希望消除的。

• 零点 (Nulls)：辐射极弱甚至为零的方向，用于隔离干扰信号。

代码部分

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import os


def configure_chinese_font():
    """
    配置Matplotlib的中文字体，尝试适配不同操作系统。
    """
    # 常见的中文字体列表 (Windows, Linux, macOS)
    font_candidates = [
        'SimHei',  # Windows 黑体
        'Microsoft YaHei',  # Windows 微软雅黑
        'Heiti TC',  # macOS 黑体
        'WenQuanYi Micro Hei',  # Linux 文泉驿
        'SimSun',  # 宋体
        'Arial Unicode MS'  # 通用后备
    ]

    # 找到第一个系统中存在的字体
    found_font = None
    for font in font_candidates:
        try:
            # 尝试通过名字获取字体路径来验证字体是否存在
            matplotlib.font_manager.findfont(font, fallback_to_default=False)
            found_font = font
            break
        except:
            continue

    if found_font:
        print(f"检测到可用中文字体: {found_font}")
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = [found_font]
        plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号'-'显示为方块的问题
    else:
        print("未检测到常用中文字体，将使用默认字体（中文可能无法显示）。")
        # 这种情况下通常建议手动安装 SimHei.ttf


def generate_antenna_pattern():
    # 1. 设置数据
    # theta: 角度范围，从 -pi 到 pi
    theta = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000)

    # 模拟一个 8 阵元的均匀线性阵列 (ULA)
    N = 8  # 阵元数量
    d_lambda = 0.5  # 阵元间距（波长的一半）

    # 相位差 psi
    psi = 2 * np.pi * d_lambda * np.sin(theta)

    # 阵列因子 (Array Factor) 公式，并进行归一化
    # 使用 np.errstate 忽略除以 0 的警告
    with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
        gain = np.abs(np.sin(N * psi / 2) / (N * np.sin(psi / 2)))

    # 修正 NaN 值
    gain = np.nan_to_num(gain, nan=1.0)

    # 2. 创建极坐标图
    # 稍微增加一点画布高度
    plt.figure(figsize=(10, 9), dpi=150)
    ax = plt.subplot(111, projection='polar')

    # 3. 绘制图形
    ax.plot(theta, gain, color='red', linewidth=2, label='辐射强度 (归一化)')

    # 4. 美化图表
    ax.set_theta_zero_location('N')
    ax.set_theta_direction(-1)
    ax.fill(theta, gain, color='red', alpha=0.1)
    # 移除极径轴的刻度标签(0.2, 0.4等)，让图更清爽
    ax.set_yticklabels([])

    # 5. 添加标注 (Annotation)
    # 标注主瓣 (Main Lobe) - 调整了 xytext，稍微往下移了一点 (1.3 -> 1.2)
    ax.annotate('主瓣 (Main Lobe)\n能量最集中，用于探测',
                xy=(0, 1.0),
                xytext=(0, 1.2),  # 位置下调，防止超出边界
                arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
                horizontalalignment='center',
                fontsize=12,
                color='blue')

    # 标注旁瓣 (Side Lobe)
    side_lobe_angle = np.arcsin(1.5 / (N * d_lambda))
    ax.annotate('旁瓣 (Side Lobe)\n能量泄漏，易受干扰',
                xy=(side_lobe_angle, 0.25),
                xytext=(side_lobe_angle + 0.3, 0.6),
                arrowprops=dict(facecolor='green', shrink=0.05),
                fontsize=10,
                color='green')

    # 标注零点 (Null)
    null_angle = np.arcsin(1.0 / (N * d_lambda))
    ax.annotate('零点 (Null)\n无辐射区域',
                xy=(null_angle, 0.0),
                xytext=(null_angle + 0.2, 0.3),
                arrowprops=dict(facecolor='gray', arrowstyle='->'),
                fontsize=10,
                color='gray')

    # 设置标题，稍微减小 padding
    plt.title(f'雷达天线辐射方向图 (Antenna Pattern)\nN={N} 阵元均匀阵列模拟', va='bottom', fontsize=14, pad=15)

    # 6. 保存到本地
    save_path = 'radar_antenna_pattern.png'
    # 关键：使用 tight_layout 自动调整布局，确保内容不被裁剪
    plt.tight_layout()
    # 保持 bbox_inches='tight' 作为双重保险
    plt.savefig(save_path, bbox_inches='tight')
    print(f"图像已成功生成并保存为: {os.path.abspath(save_path)}")

    # 显示图形
    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    configure_chinese_font()
    generate_antenna_pattern()