34、1×4 线性相控阵天线建模与仿真及入侵检测系统性能提升

1×4 线性相控阵天线建模与仿真及入侵检测系统性能提升

一、1×4 线性相控阵天线建模与仿真

在通信和雷达应用中,线性相控阵天线具有巨大的潜力。下面将介绍两种模拟相控阵天线的方法。

(一)功分器(WPD)特性

功分器的插入损耗和隔离损耗是重要的性能指标。功分器的隔离损耗小于 -20 dB,从仿真图得到的隔离度为 -19.023 dB,与理论值相符,这表明功分器满足简单配置以及输出端口阻抗匹配和隔离的特性。

(二)使用传输线模拟相控阵天线
  1. 相移原理
    相移是介电常数、磁导率、频率或长度的函数。理论相移可以通过公式(\theta = \sqrt{\epsilon_{reff}} K\Delta L)确定,其中(K = \frac{2\pi f}{c}),(\Delta L)为传输线长度的变化。
  2. 仿真设置
    使用 CST 微波仿真软件对包括功分器和移相器的馈电网络进行仿真。仿真在厚度为 1.6 mm、介电常数(\epsilon_{r} = 4.44)、损耗角正切为 0.01 mm、工作频率为 2.45 GHz 的 FR4 基板上进行。计算得出 360°电导向波长(\lambda_{g})为 66.8 mm,因此 90°相移所需传输线的电长度为 16.7 mm。
  3. 结果分析
    给出了 90°和 60°扫描角的传输线布局图,以及模拟相控阵天线的 2D 和 3D 视图。结果表明,通过改变传输线的长度可以实现波束的转向。
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
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