用matlab 仿真不同天线阵列个天线的相关系数
基于Matlab的阵列天线数值分析
基于Matlab的阵列天线数值分析作者：徐茜宫海波来源：《现代电子技术》2013年第13期摘要：为了能够快速有效地设计阵列天线，提出了在阵列天线设计过程中引入Matlab进行辅助设计。
通过Matlab高效的数值计算能力和强大的绘图功能，直观地归纳出天线性能随着天线结构参数的变化情况，从而为阵列天线设计提供依据。
实验结果表明，Matlab高效的数值计算能力可以直观的为阵列天线设计提供指导思路，从而可以快速有效地进行阵列天线设计。
关键词：阵列天线； Matlab；数值分析；天线结构中图分类号： TN82⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）13⁃0084⁃03Matlab⁃based numerical analysis of array antennaXU Qian， GONG Hai⁃bo（Chinese Flight Test Establishment，Xi’an 710089， China）Abstract： In order to design the array antenna rapidly and efficiently， a aided design in which Matlab is introduced into the process of array antenna design is proposed. By the efficient numerical computing power and powerful drawing functions of Matlab， we summarize intuitively the changes of the antenna’s performance as the antenna structure changes， which provides reference for the design of the array antenna. The experimental results show that the efficient numerical computing power of Matlab can provide guidance ideas intuitively for array antenna design， thus we can design the array antenna quickly and efficiently.Keywords： array antenna； Matlab； numerical analysis； antenna structure0 引言天线设计过程中，通常采用单个天线就能满足需求，但在一些特殊的情况下会对天线结构及参数提出更高的要求，例如高增益、低旁瓣，波束可控性等，此时就需要采用阵列天线的形式[1]。
matlab矩阵的相关系数
matlab矩阵的相关系数什么是MATLAB矩阵的相关系数？MATLAB矩阵的相关系数（Correlation Coefficient）是一种衡量两个变量之间线性关系强度的统计量，其结果取值范围为-1到1之间。
相关系数为正数表示两个变量具有正相关关系，为负数则表示两个变量具有负相关关系，为0则表示两个变量之间不存在线性关系。
在MATLAB中，我们可以使用corr函数来计算两个向量或矩阵的相关系数。
该函数有以下语法：[R,P] = corr(A, B)其中，A和B为需要计算相关系数的向量或矩阵，R为相关系数矩阵，P为显著性矩阵（用于检验相关系数是否显著）。
在一般情况下，常用的是Pearson相关系数和Spearman相关系数。
Pearson相关系数是一种衡量两个变量间线性关系强度的统计量，适用于具有连续型数据的变量。
其公式为：r = cov(X,Y)/(std(X)*std(Y))其中，r为Pearson相关系数，cov为协方差，std为标准差，X和Y为需要计算相关系数的向量或矩阵。
在MATLAB中，我们可以使用corr函数中的'Pearson'参数来计算Pearson相关系数，例如：A = [1 2 3 4 5];B = [3 4 5 6 7];[R,P] = corr(A, B, 'Pearson')运行结果为：R =1.0000 0.99840.9984 1.0000P =1.0000 0.00080.0008 1.0000其中，R为2x2的矩阵，表示A和B之间的相关系数。
由于A和B的值都比较接近，因此相关系数比较高。
Spearman相关系数是一种衡量两个变量间等级关系强度的统计量，适用于具有等级型或序数型数据的变量。
其公式为：rs = 1 - 6Σd^2/(n^3-n)其中，rs为Spearman相关系数，d为变量两两之间的等级差，n为样本量。
在MATLAB中，我们可以使用corr函数中的'Spearman'参数来计算Spearman 相关系数，例如：C = [10 20 30 40 50;30 40 50 60 70;20 40 60 80 100];[R,P] = corr(C,'type','Spearman')运行结果为：R =1.0000 0.3333 0.33330.3333 1.0000 1.00000.3333 1.0000 1.0000P =1.0000 0.7167 0.71670.7167 1.0000 1.00000.7167 1.0000 1.0000由于C中的数据为等级型数据，因此我们使用Spearman相关系数来计算相关系数。
基于MATLAB的智能天线及仿真
基于M A T L A B的智能天线及仿真This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020摘要随着移动通信技术的发展，与日俱增的移动用户数量和日趋丰富的移动增值服务，使无线通信的业务量迅速增加，无限电波有限的带宽远远满足不了通信业务需求的增长。
另一方面，由于移动通信系统中的同频干扰和多址干扰的影响严重，更影响了无线电波带宽的利用率。
并且无线环境的多变性和复杂性，使信号在无线传输过程中产生多径衰落和损耗。
这些因素严重地限制了移动通信系统的容量和性能。
因此为了适应通信技术的发展，迫切需要新技术的出现来解决这些问题。
这样智能天线技术就应运而生。
智能天线是近年来移动通信领域中的研究热点之一，应用智能天线技术可以很好地解决频率资源匮乏问题，可以有效地提高移动通信系统容量和服务质量。
开展智能天线技术以及其中的一些关键技术研究对于智能天线在移动通信中的应用有着重要的理论和实际意义。
论文的研究工作是在MATLAB软件平台上实现的。
首先介绍了智能天线技术的背景；其次介绍了智能天线的原理和相关概念，并对智能天线实现中的若干问题，包括:实现方式、性能度量准则、智能自适应算法等进行了分析和总结。
着重探讨了基于MATLAB的智能天线的波达方向以及波束形成，阐述了music和capon两种求来波方向估计的方法，并对这两种算法进行了计算机仿真和算法性能分析;关键字:智能天线；移动通信；自适应算法；来波方向； MUSIC算法AbstractWith development of mobile communication technology，mobile users and communication，increment service are increasing，this make wireless services increase so that bandwidth of wireless wave is unfit for development of communication，On the other hand，much serious Co-Channel Interruption and the Multiple Address interruption effect utilize rate of wireless wave’s bandwidth，so the transported signals are declined and wear down，All this has strong bad effect on the capacity andperformance of question and be fit for the development of communication，so smart antenna arise Smart Antenna，which is considered to be a solution to the problem of lacking frequency, becomes a hotspot in the Mobile Communication area．With this technology, Capacity of Mobile Communication system can be increased effectively and the quality of service can be improved at the same time. To study Smart Antenna and its key technologies is important both in theory and in practice。
稀疏阵列mimo天线matlab仿真
稀疏阵列mimo天线matlab仿真稀疏阵列MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统是一种利用多个天线进行传输和接收的技术，可以有效提高通信系统的传输速率和可靠性。
在稀疏阵列MIMO系统中，天线之间的间距较大，形成了一个“稀疏”分布的阵列。
本文将介绍稀疏阵列MIMO系统的原理，并通过MATLAB仿真来验证其性能。
稀疏阵列MIMO系统的基本原理是利用空间信道的多径传输来增加传输路径和信道容量。
通过多个天线进行信号传输和接收，可以实现空间分集和空间复用的效果，从而提高系统的传输速率。
与传统的天线阵列相比，稀疏阵列的天线间距较大，可以减少阵列间的干扰，提高系统的可靠性和性能。
稀疏阵列MIMO系统在无线通信、雷达、无人机通信等领域具有广泛的应用前景。
为了验证稀疏阵列MIMO系统的性能，可以利用MATLAB进行仿真。
首先，需要建立稀疏阵列MIMO系统的模型。
模型包括天线阵列的布局、信道模型的建立、发送和接收信号处理等。
通过设置好参数和信道条件，可以进行系统的仿真实验。
在MATLAB中，可以利用MIMO通信工具箱进行稀疏阵列MIMO系统的建模和仿真。
首先，需要定义阵列的几何布局和天线的数量。
根据阵列的布局和天线的坐标，可以计算出天线之间的距离、角度等信息。
然后，需要定义信道模型和路径损耗模型，包括多径传输、衰落模型等。
根据信道模型，可以计算出信道增益和相位差等信息。
在稀疏阵列MIMO系统中，常用的传输技术是空时编码（STC）和垂直波束成形（VBF）。
可以分别计算出两种传输技术的系统容量和误码率，以评估系统的性能。
在进行仿真实验之前，还需考虑天线之间的互相干扰问题。
由于天线之间的间距较大，可以采用空间滤波和天线选择技术来减小干扰。
通过优化天线权重和信号处理算法，可以实现稀疏阵列MIMO系统的性能优化。
通过MATLAB的仿真实验，可以得到稀疏阵列MIMO系统在不同信道条件下的性能曲线。
阵列天线方向图的MATLAB实现
阵列天线方向图的MATLAB 实现课程名称：MATLAB程序设计与应用任课教师：周金柱班级：04091202姓名：黄文平学号：04091158成绩：阵列天线方向图的MATLAB 实现摘要：天线的方向性是指电磁场辐射在空间的分布规律，文章以阵列天线的方向性因子F（θ，φ）为主要研究对象来分析均匀和非均匀直线阵天线的方向性。
讨论了阵列天线方向图中主射方向和主瓣宽度随各参数变化的特点，借助M ATLAB绘制出天线方向性因子的二维和三维方向图，展示天线辐射场在空间的分布规律，表现辐射方向图的特点。
关键词：阵列天线;;方向图；MATLAB前言：天线是发射和接收电磁波的重要的无线电设备，没有天线也就没有无线电通信。
不同用途的天线要求其有不同的方向性，阵列天线以其较强的方向性和较高的增益在工程实际中被广泛应用。
因此，对阵列天线方向性分析在天线理论研究中占有重要地位。
阵列天线方向性主要由方向性因子F（θ，φ）表征，但F（θ，φ）在远区场是一组复杂的函数，如果对它的认识和分析仅停留在公式中各参数的讨论上，很难理解阵列天线辐射场的空间分布规律[ 1 ]。
MATLAB以其卓越的数值计算能力和强大的绘图功能，近年来被广泛应用在天线的分析和设计中。
借助MATLAB可以绘制出阵列天线的二维和三维方向图，直观地从方向图中看出主射方向和主瓣宽度随各参数的变化情况，加深对阵列天线辐射场分布规律的理解。
1 均匀直线阵方向图分析若天线阵中各个单元天线的类型和取向均相同，且以相等的间隔d 排列在一条直线上。
且各单元天线的电流振幅均为I，相位依次滞后同一数值琢，那么，这种天线阵称为均匀直线式天线阵，如图1 所示[ 2 ]:均匀直线阵归一化阵因子为[ 3 ]：Fn（θ，φ）是一个周期函数，所以除§= 0 时是阵因子的主瓣最大值外，§= ±2 mπ（m=1,2,...）都是主瓣最大值，这些重复的主瓣称为栅瓣，在实际应用中，通常希望出现一个主瓣，为避免出现栅瓣，必须把g限制在- 2π＜§＜2π范围内[ 4 ]，其中k=λ/2π，即波数，n 表示阵元数目。
稀疏阵列mimo天线matlab仿真
稀疏阵列mimo天线matlab仿真稀疏阵列MIMO天线是一种利用多个天线来传输和接收信号的技术。
在无线通信系统中，MIMO技术已经被广泛应用，以提高信号传输的可靠性和数据传输速率。
MIMO系统中的天线可以以不同的方式布置，其中一种常见的方式是使用稀疏阵列。
稀疏阵列是指天线之间的间距相对较大，可以降低天线之间的相互干扰。
与密集阵列相比，稀疏阵列具有更低的复杂度和更好的性能。
稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真是研究和优化MIMO系统的关键步骤之一。
在进行稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真时，可以使用MATLAB等工具进行数值模拟和分析。
通过在MATLAB中建立合适的模型，可以对天线的布局、天线之间的距离等参数进行调整和优化，以达到更好的性能。
稀疏阵列MIMO天线的仿真可以从多个方面进行评估。
首先，可以通过计算信号传输的容量来评估其性能。
容量是指在给定信道条件下，系统可以传输的最大数据速率。
通过仿真不同天线布局和参数的情况，可以比较它们的容量，找到最优的设计。
还可以通过计算误码率等指标来评估稀疏阵列MIMO天线的性能。
误码率是指在信号传输过程中出现错误的概率。
通过仿真不同的天线布局和参数，可以比较它们的误码率，找到最佳的设计。
在进行稀疏阵列MIMO天线的仿真时，需要考虑多个因素。
首先是天线之间的距离。
天线之间的距离越远，相互之间的干扰越小，但传输的信号强度也会降低。
因此，需要在性能和复杂度之间进行权衡。
其次是天线的布局。
稀疏阵列MIMO天线的布局可以是线性的、矩形的或其他形式的。
不同的布局可能会对系统的性能产生不同的影响。
通过仿真不同的布局，可以找到最佳的设计。
最后是天线的数量。
增加天线的数量可以提高系统的性能，但同时也会增加复杂度和成本。
因此，需要在性能和实际应用之间进行权衡。
稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真是研究和优化MIMO系统的关键步骤之一。
通过使用MATLAB等工具进行数值模拟和分析，可以评估不同天线布局和参数的性能，并找到最佳的设计。
matlab仿真天线辐射图
微波技术与天线作业电工1001，lvypf（12）1、二元阵天线辐射图matlab实现1)matlab程序:theta = 0 : .01*pi : 2*pi; %确定θ的范围phi = 0 : .01*pi : 2*pi; %确定φ的范围f = input('Input f(Ghz)='); %输入频率fc = 3*10^8; %常量clambda = c / (f*10^9); %求波长λk = (2*pi) / lambda; %求系数kd = input('Input d(m)='); %输入距离dzeta = input('Input ζ='); %输入方向系数ζE_theta=abs(cos((pi/2)*cos(theta))/sin(theta))*abs(cos((k*d*sin(theta)+zeta)/2));%二元阵的E面方向图函数H_phi=abs(cos((k*d*cos(phi)+zeta)/2)); %二元阵的H面方向图函数subplot(2,2,1);polar(theta,E_theta);title('F_E_θ')subplot(2,2,2);polar(phi,H_phi);title('F_H_φ');subplot(2,2,3);plot(theta,E_theta);title('F_E_θ');gridxlim([0,2*pi])subplot(2,2,4);plot(phi,H_phi);gridxlim([0,2*pi])title('F_H_φ');2)测试数据生成的图形：a)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0图1，f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0b)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=pi图2，f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=pic)f=2.4Ghz,d=lambda/4,ζ=-pi/2图3，f=2.4Ghz,d=lambda/4,ζ=-pi/22、均匀直线阵matlab实现1)matlab程序：phi = 0 : .01*pi : 2*pi; %确定φ的范围f = input('Input f(Ghz)='); %输入频率fc = 3*10^8; %常量clambda = c / (f*10^9); %求波长λk = (2*pi) / lambda; %求系数kd = input('Input d(m)='); %输入距离dzeta = input('Input ζ='); %输入方向系数ζN = input('Input N=');psai = k*d*cos(phi)+zeta;A_psai = abs((sin(N.*psai./2)./sin(psai./2)))./N;polar(theta,A_psai);title('A_ψ')2)测试数据生成的图形：A.边射阵（ζ=0）a)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0,N=3b)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0,N=4d)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0,N=6f)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=0,N=8B.端射阵（ζ=0）a)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=3b)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=4c)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=5d)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=6e)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=7f)f=2.4Ghz,d=lambda/2,ζ=-k*d,N=8。
基于Matlab的阵列天线方向图仿真
赋形的性能受阵列天线[4]的类型及相关参数的影响， 可通过阵列天线的方向图进行直观展现，因此，对阵 列天线的方向图进行仿真研究具有重要的现实意义。
Matlab 能够将数值分析、矩阵计算、科学数据可 视化以及系统建模和仿真等诸多强大的功能都集成在 一个易于使用的视窗环境中，是计算机仿真实验中非 常实用的一种工具。使用 Matlab 对不同类型的天线阵 列的方向图进行仿真研究，首先建立 3 种类型的天线 阵——直线阵、圆阵及平面阵的数学模型并推导各自 的阵因子表达式，之后通过仿真，对比分析阵元数、 波长、阵元间距等参数对不同类型的阵列天线方向图 的影响。
收稿日期: 2019-12-10 基金项目: 重庆市教育教学改革重大项目（171014）；重庆邮电大
学教育教学改革019-06）；重庆邮电大学 大学生科研训练计划项目（A2018-56） 作者简介: 张承畅（1975—），男，湖北利川，博士，副教授、高 级实验师，研究方向为软件无线电、实验教学改革。 E-mail: zhangcc@
影响，仿真结果表明：直线阵、平面阵的性能与阵元数、阵元间距呈正相关，与波长呈负相关；圆阵的性能
与阵元数呈正相关，而与圆阵半径和波长的关系并不是线性的。
关键词：天线阵列；方向图；Matlab
中图分类号：TN710-45
文献标识码：A
文章编号：1002-4956(2020)08-0062-06
Directional diagram of array antenna based on Matlab
Abstract: The mathematical models of linear arrays antenna, circular arrays and planar arrays are constructed, and the corresponding array factor expressions are derived. The simulation research on three kinds of array antenna directional diagrams are carried out with Matlab. Through a comparative study of the influence of the number of elements, wavelength, spacing and other parameters on the different types of array antenna directional diagrams, the simulation results show that the performance of linear array and plane array is positively correlated with the number of array elements and the spacing of array elements, and negatively correlated with the wavelength. The performance of circular array is positively correlated with the number of array elements, but not linearly correlated with the radius and wavelength of circular array. Key words: antenna array; directional diagram; Matlab
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2.3.1 阵列几何图
天线阵可以是各种排列，下图所示分别为圆阵(UCA)、线阵(ULA)、矩形阵(URA)排列方式与空间来波方向关系图，为简化整列分析，假设阵元间不考虑耦合，L 为天线数目，天线间距相等且均为d ，为入射在阵列上的水平波达角，为垂直波达角。
图2- 1 阵列排列方式与空间来波方向的关系
1） 圆阵排列方式的天线响应矢量为：
011cos()
cos()
cos()
cos()
(,)[,,...,,...,]l L j j j j T
U C A a e
e
e
e
ξϕψξϕψξϕψξϕψ
θϕ-----= 公
式2- 1
其中2/,0,1,...,1l l L l L ψπ==-为第l 天线阵元的方位角，sin(),w w k r k ξθ=为波
数
2） 线阵排列方式的天线响应矢量为：
cos sin (1)cos sin (,)[1,,...,]w w jk d jk d L T
U LA a e
e ϕθ
ϕθ
θϕ-= 公式2- 2
3） 矩形阵列方式的天线响应矢量为：
(1)()[(1)]
(1)[(1)(1)](,)(()())[1,,...,,,,...
,...,,...,]
T
jv j p v
ju j u v u
URA N p
j u p v j N u
j N u p v T
a vec a u a v e e e e
e
e
e θϕ-++---+-== 公式2- 3
,N P 分别为x ，y 方向的天线数目，这里设x y d d =， (1)()[1,,...,]ju
j N u
T
N a u e e
-=；
cos sin w x u k d ϕθ=；
(1)()[1,,...,]jv j p v T
p a v e e
-=；
sin sin w y v k d ϕθ=
对于3种排列方式，任意2根天线m 和n 之间的相关衰落系数经数值积分为公式
2- 4
00(,)(,)(,)sin()m n E E p d d ϕϕ
θθ
θϕθϕθϕθθϕ
ρ+∆+∆*
=
公式2- 5
其中E 为天线归一化场强方向性函数与天线响应矢量的乘积，(,)p θϕ为入射信号功率角谱概率密度函数，ϕ∆，θ∆分别为水平、垂直角度扩展，由公式2- 6可得各天线阵列收发两端空间衰落相关矩阵。
要求：1.、用MA TLAB
程序把衰落系数求出来，得出天线间距与天线相关系数的仿真图。
2、要得出(,)p θϕ服从均匀分布，瑞利分布和赖斯分布下的天线相关系数。
3、只需要以某两根天线为例得出他们相关系数就可以了。
4、要有完整无误的MA TLAB 程序，并有相关注释。