36、天线电气补偿与结构设计及数据优化研究

天线电气补偿与结构设计及数据优化研究

在现代电子系统中,天线和相关连接结构的性能至关重要。本文将围绕天线的电气补偿实验、RF 扩展连接单元的结构设计与分析,以及协调器支撑结构自动调整的数据优化展开探讨。

1. 天线电气补偿实验

为了研究天线在不同变形情况下的电气性能补偿,进行了两种变形实验:勺子弯曲变形和悬臂弯曲变形。

1.1 勺子弯曲变形实验
  • 变形产生 :通过调整 9 个致动器使天线表面产生勺子弯曲变形。根据摄影测量得到的变形信息,测量得到阵列表面的变形结果,天线表面最大变形为 20.5 mm,是天线工作波长的 0.81 倍。
  • 辐射方向图测量 :测量了扫描角度为 0°和 10°时的辐射方向图。在这种变形条件下,天线方向性降低约 2.2 dB,主波束方向和零点位置与未变形波束方向约有 0.4°的差异,半功率波束宽度增加约 0.4°。
  • 补偿效果 :补偿后,天线的性能指标有所恢复,但由于补偿方法的限制,旁瓣和零点深度无法恢复到理想状态。具体的电气性能指标对比如下表所示:
    |状态|扫描角度(°)|方向性(dB)|波束方向(°)|旁瓣电平(dB)|波束宽度(°)|零点位置(°)|零点深度(dB)|
    | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
    |未变形|0|40.09|0.48|-29.32|0.94|0.48|-42.44|
    |未变形|10|37.8|10.45|-29.01|0.
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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