基于MATLAB的智能天线及仿真

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基于MATLAB的智能天线波束方向图仿真

基于MATLAB的智能天线波束方向图仿真
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基于 MA TL AB 的智能天线波束方向图仿真
图 2 智能天线二维原理图
在距离信号源足够远的空间里 ,可以将到达
的电磁波视为平面波[9 ,10 ] 。对于均匀直线阵 ,由
于调制在载波上的基带信号码元宽度与波束的乘
积远大于天线阵列的尺寸 ,因此到达各个天线阵
元上的信号幅度可以视为不变 ,而到达它们的载
N 个信号在 m 个阵元上的输出为 :
N- 1
∑ um =
umk
k=1
N- 1
∑ = sk ( t) ex p ( - βj m dco sΦk )
(4)
k=1
则阵列的输出可以表示为 :
M
∑ y ( t) = w m u m m =1
MN
∑∑ =
w ms k ( t) ex p ( - βj m dco sΦk )
[ 4 ] Seungwon Choi , Donghee shim. A novel adaptive beamforming algo rit hm for a smart antenna system in a CDMA mobile co mmunication environment [J ] . IEEE Transactions on Vehicular Technology ,2000 , 49 (5) :1793 - 1806.
(2)
其中 ,λ和 d 分别是入射波的波长和阵元间距 ,β=
2λл为相位传播因子 ,则阵元 m 上产生的信号是 :
umk = sk ( t) exp ( - j △φmk )
= sk ( t) exp ( - βj m dco sΦk )
(3)
为了使天线阵的输出满足需要 , 在每个阵元

MATLAB仿真天线阵代码

MATLAB仿真天线阵代码

clc clear all f=3e9;N1=4;N2=8;N3=12; a=pi/2; % 馈电相位差 i=1; % 天线电流值lambda=(3e8)/f; %lambda=c/f d=lambda/2;beta=2 、 *pi/lambda;W=-2*pi:0 、 001:2*pi; y1=sin((N1 、 *W 、 /2)) 、/(N1 、 y1=abs(y1);r1=max(y1);y2=sin((N2 、 *W 、 /2)) 、/(N2 、 y2=abs(y2);r2=max(y2);y3=sin((N3 、 *W 、 /2)) 、/(N3 、y3=abs(y3);r3=max(y3);%归一化阵因子绘图程序figure(1) subplot(311);plot(W,y1) ; grid on; % 阵因子xlabel('f=3GHz,N=4,d=1/2 波长,a= n /2') subplot(312);plot(W,y2) ; grid on; % 阵因子xlabel('f=3GHz,N=8,d=1/2 波长,a= n /2')subplot(313);plot(W,y3) ; grid on; % 化阵因子 xlabel('f=3GHz,N=12,d=1/2 波长,a= n /2')% --------------- %只有参数N 改变的天线方向图 t=0:0 、0 1 :2*pi; W=a+(beta 、*d 、*cos(t));z1=(N1/2) 、*(W); z2=(1/2) 、*(W);W1=sin(z1) 、/(N1 、*sin(z2)); % 非归一化的阵因子 K1K1=abs(W1);% ---------------天线阵代码波长*(sin(W 、/2))); % *(sin(W 、/2))); % *(sin(W 、/2))); % 归一化阵因子 归一化阵因子 归一化阵因子 绘出N=4等幅等矩阵列的归一化 绘出N=8等幅等矩阵列的归一化 绘出N=12等幅等矩阵列的归一W=a+(beta 、 *d 、*cos(t)); z3=(N2/2) 、 *(W); z4=(1/2) 、*(W);W2=sin(z3) 、/(N2 、*sin(z4)); % 非归一化的阵因子 K2K2=abs(W2);% ------------------W=a+(beta 、 *d 、*cos(t)); z5=(N3/2) 、 *(W); z6=(1/2) 、*(W);W3=sin(z5) 、/(N3 、*sin(z6)); % 非归一化的阵因子 K3K3=abs(W3);% -------------- 绘图函数figure(2)subplot(131);polar(t,K1);xlabel('f=3GHz,N=4,d=1/2 subplot(132);polar(t,K2);xlabel('f=3GHz,N=8,d=1/2 subplot(133);polar(t,K3);xlabel('f=3GHz,N=12,d=1/2 % %只有阵列单元方向角 a 改变的天线方向图N4=10;d1=lambda/4;a1=0;a2=pi/2;a3=pi/2+pi/10;A=a1+(beta 、*d1 、*cos(t)) ; x1=(N4/2) 、*(A); x2=(1/2) 、*(A);A1=sin(x1) 、/(N4 、*sin(x2)); % 非归一化的阵因子 K4 K4=abs(A1);% -------------------B=a2+(beta 、*d1、*cos(t));y_1=(N4/2) 、*(B);y_2=(1/2) 、*(B);B1=sin(y_1) 、/(N4 、 *sin(y_2)) ; % 非归一化的阵因子 K5 K5=abs(B1); % -------------------C=a3+(beta 、*d1、*cos(t));v1=(N4/2) 、*(C);v2=(1/2) 、*(C);C1=sin(v1) 、/(N4 、*sin(v2)); % 非归一化的阵因子 K6 K6=abs(C1);% ------------------- 绘图函数figure(3)subplot(131);polar(t,K4);xlabel('f=3GHz,N=10,d=1/4 subplot(132);polar(t,K5);xlabel('f=3GHz,N=10,d=1/4 subplot(133);polar(t,K6);xlabel('f=3GHz,N=10,d=1/4 长,a= n /2+ n /10');% ------------------------------------------------波长,a= n /2'); 波长,a= n /2'); 波长,a= n 波长,a=0'); 波长,a= n /2');波%只有阵列单元间隔 d 改变的天线方向图N5=20;d2=lambda/4;d3=lambda/2;d4=0 、7*lambda;a4=pi/2;D=a4+(beta 、*d2 、*cos(t));p1=(N5/2) 、*(D);p2=(1/2) 、*(D);D1=sin(p1) 、/(N5 、*sin(p2)); % 非归一化的阵因子 K7K7=abs(D1);% ----------------------E=a4+(beta 、*d3、*cos(t));q1=(N5/2) 、*(E);q2=(1/2) 、*(E);E1=sin(q1) 、/(N5 、*sin(q2)); % 非归一化的阵因子 K8 K8=abs(E1);% ----------------------F=a4+(beta 、*d4、*cos(t));r_1=(N5/2) 、*(F);r_2=(1/2) 、*(F);F1=sin(r_1) 、/(N5 、 *sin(r_2)); % 非归一化的阵因子 K9 K9=abs(F1); % ---------------- 绘图函数figure(4)subplot(131);polar(t,K7);xlabel('f=3GHz,N=20,d=1/4 波长,a= n /2'); subplot(132);polar(t,K8);xlabel('f=3GHz,N=20,d=1/2波长,a= n /2'); subplot(133);polar(t,K9);xlabel('f=3GHz,N=20,d=0% ------------------------------------------------ % ---------------------------- 3D- 天线方向图n_tehta = 130; % ------------- 采样视角点的仰角n_phi = 130; % --------------- 采样点的方向角[tehta,phi]=meshgrid(eps:pi 、/(n_tehta-1):pi, 、、、 %meshgrid为矩形区域的设定范围就是epfvtehtav n 0<phi<2 n0:2*pi 、/(n_phi-1):2*pi) ;t3=tehta; % -------- 只有参数N 改变的天线方向3D 图M=a+(beta 、*d 、*cos(t3)); % --- N1=4;N2=8;N3=12;z_1=(N1/2) 、*(M);z_2=(1/2) 、*(M);M1=sin(z_1) 、/(N1、*sin(z_2)); % 非归一化的阵因子 K1K_1=abs(M1);radio_1 =K_1;X1=radio_1 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y1=radio_1 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z1=radio_1 、*cos(tehta);% ------------------------M=a+(beta 、 *d 、*cos(t3));z_3=(N2/2) 、*(M);z_4=(1/2) 、*(M);7 波长,a= n /2');函数M2=sin(z_3) 、/(N2 、*sin(z_4)); % 非归一化的阵因子K2K_2=abs(M2);radio_2 =K_2;X2=radio_2 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y2=radio_2 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z2=radio_2 、*cos(tehta);% --------------------------M=a+(beta、*d 、*cos(t3));z_5=(N3/2) 、*(M);z_6=(1/2) 、*(M);M3=sin(z_5) 、/(N3 、*sin(z_6)); % 非归一化的阵因子K3K_3=abs(M3);radio_3 =K_3;X3=radio_3 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y3=radio_3 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z3=radio_3 、*cos(tehta);% -------------------------- 3D 绘图函数figure(5)surf(X1,Y1,Z1); % 三维绘图函数surf, 采用伪彩色表示曲面的高度camlight right lightcolorbaraxis imagerotate3D ontitle('f=3GHz,N=4,d=1/2 波长,a= n /2');figure(6) surf(X2,Y2,Z2);camlight rightlightcolorbaraxis imagerotate3D on title('f=3GHz,N=8,d=1/2 波长,a= n /2');figure(7) surf(X3,Y3,Z3)camlight rightlightcolorbaraxis imagerotate3D on title('f=3GHz,N=12,d=1/2 波长,a= n /2');% ---------------------------------% -------------- 只有阵列单元方向角 a 改变的天线方向图N4=10;d1=lambda/4;a1=0;a2=pi/2;a3=pi/2+pi/10;A_3d=a1+(beta、*d1、*cos(t3));x_1=(N4/2) 、*(A_3d);x_2=(1/2) 、*(A_3d);A_1=sin(x_1) 、/(N4 、*sin(x_2)); % 非归一化的阵因子K4 K_4=abs(A_1);radio_4 =K_4;X4=radio_4 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y4=radio_4 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z4=radio_4 、*cos(tehta); %B_3d=a2+(beta 、*d1 、*cos(t3)); y_1_3d=(N4/2) 、*(B_3d);y_2_3d=(1/2) 、*(B_3d);B_1=sin(y_1_3d) 、/(N4 、*sin(y_2_3d)); % 非归一化的阵因子K5 K_5=abs(B_1); radio_5 =K_5;X5=radio_5 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y5=radio_5 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z5=radio_5 、*cos(tehta); %C_3d=a3+(beta、*d1、*cos(t3));v_1=(N4/2) 、*(C_3d);v_2=(1/2) 、*(C_3d);C_1=sin(v_1) 、/(N4 、*sin(v_2)); % 非归一化的阵因子K6 K_6=abs(C_1);radio_6 =K_6;X6=radio_6 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y6=radio_6 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z6=radio_6 、*cos(tehta);% -------------------------figure(8)surf(X4,Y4,Z4); % 三维绘图函数surf, 采用伪彩色表示曲面的高度camlight right lightcolorbaraxis imagerotate3D on title('f=3GHz,N=10,d=1/4 波长,a=0');figure(9) surf(X5,Y5,Z5);camlight rightlight colorbar axis image rotate3D on title('f=3GHz,N=10,d=1/4 figure(10)surf(X6,Y6,Z6) camlight rightlight colorbar axis image rotate3D ontitle('f=3GHz,N=10,d=1/4 波长,a= n /2+ n /10'); %% ------------ 只有阵列单元波长,a= n /2');间隔d改变的天线方向3D图N5=20;d2=lambda/4;d3=lambda/2;d4=0 、7*lambda;a4=pi/2;D_3d=a4+(beta、*d2、*cos(t3));p_1=(N5/2) 、*(D_3d);p_2=(1/2) 、*(D_3d);D_1=sin(p_1) 、/(N5、*sin(p_2)); % 非归一化的阵因子K7K_7=abs(D_1);radio_7 =K_7;X7=radio_7 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y7=radio_7 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z7=radio_7 、*cos(tehta);% ----------------------------E_3d=a4+(beta、*d3、*cos(t3));q_1=(N5/2) 、*(E_3d);q_2=(1/2) 、*(E_3d);E_1=sin(q_1) 、/(N5 、*sin(q_2)); % 非归一化的阵因子K8K_8=abs(E_1);radio_8 =K_8;X8=radio_8 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y8=radio_8 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z8=radio_8 、*cos(tehta);% ------------------------------F_3d=a4+(beta 、*d4、*cos(t3));r_1_3d=(N5/2) 、*(F_3d);r_2_3d=(1/2) 、*(F_3d);F_1=sin(r_1_3d) 、/(N5 、*sin(r_2_3d)); % 非归一化的阵因子K9K_9=abs(F_1);radio_9 =K_9;X9=radio_9 、*sin(tehta) 、*cos(phi);Y9=radio_9 、*sin(tehta) 、*sin(phi);Z9=radio_9 、*cos(tehta);% -------------------------figure(11)surf(X7,Y7,Z7); % 三维绘图函数surf, 采用伪彩色表示曲面的高度camlight right lightcolorbaraxis imagerotate3D ontitle('f=3GHz,N=20,d=1/4 波长,a= n /2'); figure(12)surf(X8,Y8,Z8);camlight rightlightcolorbaraxis imagerotate3D on title('f=3GHz,N=20,d=1/2 波长,a= n /2');figure(13)surf(X9,Y9,Z9)camlight rightlightcolorbaraxis imagerotate3D on title('f=3GHz,N=20,d=0 、7 波长,a= n /2');二、% ------------ 均匀直线阵列天线的应用之一: 边射阵clcclear allf=3e10; %30GH z,厘米波i=1; % 天线电流值lambda=(3e8)/f; %lambda=c/f 波长beta=2、*pi/lambda;N=15;t=0:0 、01:2*pi;d1=lambda/4; %没有栅瓣效应的边射阵,即间隔d<波长W1=beta、*d1 、*cos(t); % 定义kdcos( 方向角) z1=(N/2) 、*W1; z2=(1/2) 、*W1;F1=sin(z1) 、/(N、*sin(z2));K1=abs(F1);d2=lambda*1、5; %有栅瓣现象的边射阵,即间隔d>波长W2=beta、*d2、*cos(t); % 定义kdcos( 方向角)z3=(N/2) 、*W2;z4=(1/2) 、*W2;F2=sin(z3) 、/(N 、*sin(z4));K2=abs(F2);figure(1)subplot(121);polar(t,K1);title('subplot(122);polar(t,K2);title(' 波长');% ------------ 均匀直线阵列天线的应用之二 : 普通端射阵clc clear all f=3e10; %30GHz, 厘米波 i=1; % 天线电流值lambda=(3e8)/f; %lambda=c/f 波长 beta=2 、 *pi/lambda;N=15;t=0:0 、01:2*pi;d1=lambda/4; % 没有栅瓣效应的普通端射阵 , 即间隔 d<1/2 波长W1=beta 、 *d1 、 *cos(t); % 定义 kdcos( 方向角 ) z1=((N/2) 、*W1)+N/2*beta*d1;z2=((1/2) 、 *W1)+1/2*beta*d1;F1=sin(z1) 、/(N 、*sin(z2));K1=abs(F1); d2=lambda*0、7; %有栅瓣现象的普通端射阵 ,即间隔 d>1/2 波长 W2=beta 、 *d2 、 *cos(t); % 定义 kdcos( 方向角 ) z3=((N/2) 、*W2)+N/2*beta*d2;z4=((1/2) 、 *W2)+1/2*beta*d2;F2=sin(z3) 、/(N 、*sin(z4));K2=abs(F2); figure(2) subplot(121);polar(t,K1);title(' 普通端射阵 f=30GHz,N=15,d=1/4 波长 ');subplot(122);polar(t,K2);title(' 普通端射阵 ( 有栅瓣) f=30GHz,N=15,d=0、7倍波长 ');四% ------------ 均匀直线阵列天线的应用之三 : 强方向性端射阵clc clear all f=3e10; %30GHz, 厘米波 i=1; % 天线电流值lambda=(3e8)/f; %lambda=c/f 波长 beta=2 、 *pi/lambda;N=15;t=0:0 、01:2*pi;d1=lambda/4; % 没有栅瓣效应的强方向性端射阵 , 即间隔 d<(1/2 波 长)*(1-1/N)W1=beta 、 *d1 、 *cos(t); % 定义 kdcos( 方向角 ) z1=((N/2) 、*W1)+N/2*(beta*d1+pi/N);z2=((1/2) 、*W1)+1/2*(beta*d1+pi/N);F1=sin(pi/2/N) 、*sin(z1) 、/(sin(z2));K1=abs(F1);d2=lambda*0、5; %有栅瓣现象的强方向性端射阵,即间隔d>1/2波长*(1-1/N) W2=beta 、 *d2、 *cos(t); % 定义 kdcos( 方向角) z3=((N/2) 、 边射阵 f=30GHz,N=15,d=1/4 波长 '); 边射阵(有栅瓣) f=30GHz,N=15,d=1 、5倍*W2)+N/2*(beta*d2+pi/N);z4=((1/2) 、*W2)+1/2*(beta*d2+pi/N);F2=sin(pi/2/N) 、*sin(z3) 、/(sin(z4));K2=abs(F2);figure(3)subplot(121);polar(t,K1);title(' 强方向性端射阵f=30GHz,N=15,d=1/4 波长');subplot(122);polar(t,K2);title(' 强方向性端射阵(有栅瓣)f=30GHz,N=15,d=0、5倍波长');。

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。

基于LMS算法的智能天线的MATLAB仿真

基于LMS算法的智能天线的MATLAB仿真

第30卷第3期孝感学院学报VOL.30 NO.3 2010年5月J OU RNAL OF XIAO GAN UNIV ERSIT Y MA Y.2010 基于L MS算法的智能天线的MA TL AB仿真汪 睿1,2,曾庆栋1(1.孝感学院物理与电子信息工程学院,湖北孝感432000;2.咸宁职业技术学院电子信息工程系,湖北咸宁437100)摘 要:分析了智能天线的基本原理,结合一种直线阵自适应阵列,在MA TL AB软件下,采用基于L MS 算法的波束成形方法,对智能天线进行仿真实现。

结果表明,使用基于L MS自适应算法的智能天线技术后,接收端的误比特率(B ER)得到明显降低。

关键词:智能天线;L MS算法;误比特率(B ER);MA TL AB中图分类号:TN821+.91 文献标识码:A 文章编号:1671-2544(2010)03-0054-03 近年来,随着移动通信用户数的迅速增长和人们对信息交流需求的不断提高,通信频谱已成为越来越宝贵的资源。

对移动通信、电波传播、组网技术、天线理论、现代数字信号处理等方面研究的逐渐深入,使得利用数字技术在基带形成天线波束成为可能,于是,智能天线技术产生并得到快速发展,且应用于具有复杂电波传播环境的移动通信中[1-4]。

智能天线实际上相当于一个空时滤波器,在有多个指向不同用户的并行天线波束的控制下,可以显著降低用户信号彼此间的干扰。

具体而言,智能天线在以下几个方面具有显著的优越性: (1)扩大系统的覆盖区域;(2)增加系统容量;(3)提高频谱利用效率;(4)降低基站发射功率,节省系统成本,减少信号间干扰与电磁环境污染[5-7]。

1 智能天线原理 任何无线电发射和接收设备都要使用到天线,天线是无线通讯设备最基本的组成部分。

方向图是表示与天线距离相等的空间各点的场强与其位置坐标(角向)的关系的图形,它描绘天线辐射特性随着空间方向坐标(仰角θ,方位角 )的变化关系。

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。

基于Matlab的阵列天线方向图仿真

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

智能天线自适应算法MATLAB仿真分析与研究

智能天线自适应算法MATLAB仿真分析与研究

智能天线自适应算法MATLAB仿真分析与研究智能天线自适应算法是一种应用于通信系统的技术,可以根据环境条件和通信需求自动调整天线的参数和特性,以提高信号质量和系统性能。

在毕业设计中,可以通过进行MATLAB仿真分析和研究来验证智能天线自适应算法的有效性和优势。

首先,可以利用MATLAB软件搭建智能天线自适应算法的仿真平台。

通过编写相关的代码和程序,实现自适应算法的各个模块,并将其整合在一起,形成完整的仿真系统。

在仿真平台中,可以模拟不同的通信环境,例如不同的信道模型、信号干扰等,以及不同的通信需求,例如多用户通信、高速数据传输等。

其次,可以利用仿真平台进行各种不同场景下的仿真实验,并对实验结果进行分析和研究。

可以通过改变算法的参数设置、调整天线的指向性和增益、改变信号的传输方式等来观察系统性能的变化。

可以比较智能天线自适应算法与传统固定天线的性能差异,并分析其优缺点。

在仿真实验中,可以采用常用的性能指标来评估系统的性能,例如误码率、信号-to-干扰比、比特错误率等。

可以绘制相关的曲线图来直观地展示系统性能的变化趋势,并进行定量分析。

此外,还可以分别对自适应算法的不同模块进行性能评估和比较,以寻求系统性能的进一步优化。

最后,可以对仿真结果进行统计和总结,并提出相关的结论和建议。

可以分析不同环境和需求对智能天线自适应算法的影响,并讨论其在实际通信系统中的应用前景和潜力。

可以探讨现有算法的改进方向和未来的研究方向,并提出自己的观点和想法。

在撰写毕业设计论文时,可以结合仿真结果和分析内容,进行系统的论述和论证。

可以清晰地介绍智能天线自适应算法的原理和背景,详细描述仿真平台的搭建和实验设置,并展示仿真结果和分析。

可以对各个模块的性能进行综合评价,并提出自己的见解和贡献。

综上所述,通过MATLAB的仿真分析与研究,可以验证智能天线自适应算法的有效性,为毕业设计提供实际可行的解决方案,并为未来的相关研究提供支持和借鉴。

MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用第9章 天线及智能天线仿真试验

MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用第9章 天线及智能天线仿真试验

的相位差是[29]:
Ak K
2

d sin cos
第9章 天线及智能天线仿真试验 式中,λ与d分别是入射波的波长和阵元的间距, AK 亦称阵因子。计入阵因子的影响,第K号阵元的输
出是AKxK ,即uK 。为了使天线阵的输出满足需要,在
每个阵元上,用加权因子wK 进行控制。这样第K号阵 元上输出的信号为wKAKxK,即wK wK 。若到达天线阵
′;
Pmusic(n)=(A1a)′*A1a*(inv((A1a)′*Vn*(Vn) ′*A1a));%应用MUSIC法估计输出
第9章 天线及智能天线仿真试验 Pcap(n)=inv((A1a)′*ci*(A1a)); %应用Capon法估计输出 T(n)=q1a(n); P1=abs(Pmusic); P2=abs(Pcap);
的信号是N个,则天线阵的输出是N个信号在M个阵元
上的输出的叠加。将问题简化为xy平面的二维问题 (sinθ=1),并用解析式表达如下:
X(n)=[x1(n),x2(n),…,xN智能天线仿真试验
1 其中,为第1个信号的入射角。
A=[A1,A2,…,AN] (9-4)
的方向图线。MUSIC法的方向图线的幅度更大。
第9章 天线及智能天线仿真试验
9.3 天线阵的波束形成
我们以等距离圆阵为例来讨论天线阵的波束形成。 图9-10所示是等距离圆线阵的三维图。
第9章 天线及智能天线仿真试验
图9-10 等距离圆线阵的三维图
第9章 天线及智能天线仿真试验 我们把天线阵元顺序定为从OB起顺时针排列为0到 M-1。若有一平面波以θ角入射到阵列上,第K号阵元
Capon 法 亦 称 最 小 方 差 无 畸 变 响 应 MVDR
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基于M A T L A B的智能天线及仿真Newly compiled on November 23, 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 andthe 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 and performance 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。

All of the research work of this paper is based on the MATLAB software environment.First,in this paper,we make an introduction on the appearance background of the Smart Antenna technology and its relative theory and concept.In addition, some problems about its realization such as modes of its realization, rules of its performance, adaptive algorithms are analyzed. Focused on the smart antenna based on MATLAB the DOA and beam forming, and capon on the music for two to wave the direction of the estimated method. In order to decrease calculating-time and complexity of the algorithm, a rule of maximum received signal is presented; Next several problems about realization of the algorithm are discussed。

Key Words: Smart Antenna;Mobile Communication;Adaptive algorithmDirection Of Arrival;Cyclic-MUSIC arithmetic目录第一章绪论课题背景移动通信作为未来个人通信的主要手段,在全球通信业务中占据越来越重要的地位。

随着移动通信用户数的迅速增长以及人们对通话质量要求的不断提高,要求移动通信网在大容量下仍保持较高的服务质量。

而与此要求相对,目前移动通信中主要存在两大问题:第一,随着移动用户的增多,频谱资源日益匾乏;第二,由于信道传输条件较恶劣,所需信号在到达天线接收端前会经历衰减、衰落和时延扩展,另外还有来自其他用户的干扰,极大地限制了系统通信质量的提高。

这两大问题是移动通信技术发展的主要矛盾,也是推动移动通信技术发展的原动力。

必须采取有效方法对系统进行扩容并提高服务质量。

为了解决系统容量问题,第二代数字蜂窝系统中主要采用时分多址(TDMA)和码分多址(CDMA)两种多址方式;为了提高系统通信质量,在第二代系统中广泛采用了调制、信道编码、均衡(TDMA系统)、RAKE接收(CDMA系统)等时、频域信号处理技术以及分集天线、扇形天线等简单空间处理技术。

这些解决方法在发挥各自功效的同时,有着共同的不足,即无法对空域资源进行有效利用。

智能天线技术正是在这样的背景下被引入到移动通信中来的。

理论研究和实测数据均表明:有用信号、其延时样本和干扰信号往往具有不同的到达角(DOA)和空间信号结构,利用这种空域信息我们可以获得附加的信号处理自由度,从而能提高系统容量,并且能够更有效地对抗衰落和抑制干扰。

应用于无线通信系统基站的智能天线技术正是充分利用了信号的空域信息,它能有效地扩充系统的容量,大幅度提高系统的通信质量。

智能天线技术己经被公认为第三代移动通信系统的一项关键技术,并越来越受到人们的关注。

在提交国际电联ITU所有的3GRTT标准中,几乎都附有一条:如果有可能,本建议将采用智能天线技术:在国际电联2000年3月份的会议上,更是提出要重视在CDMA系统中使用智能天线技术,并在2000年8月份的会议上正式讨论了在CDMA系统中使用智能天线的问题。

可以预见,智能天线技术将在未来的移动通信体制中占据非常重要的地位。

主要概念智能天线又称为自适应天线阵列,英文名为Smart Antenna或Intelligent Antenna。

智能大线技术的核心是阵列信号处理,早期应用集中于雷达和声纳信号处理领域,七十年代后期被引入到军事通信中,而应用于民用蜂窝移动通信则是近十儿年的事情。

一般而言,智能天线是专指用于移动通信中的自适应天线阵列(这里的移动通信系统主要指数字蜂窝移动通信系统),它利用数字信号处理技术产生空间定向波束,使天线的主波束跟踪所需用户信号到达方向,旁瓣或零陷对准不希望的干扰信号到达方向,达到充分分离和有效利用用户信号并删除或抑制干扰信号的目的。

在移动通信的基站中使用具有全向收发功能的智能天线,可以为每个用户提供一个窄的定向波束,使信号在有限的方向区域内发送和接收,这样就可以充分利用信号发射功率,降低信号全向发射带来的电磁干扰与相互干扰。

智能天线是提高无线电数据通信,包括蜂窝通信、个人通信和第三代宽带CDMA等系统容量的最佳选择,它超越了任何由信道复用和各种调制技术所达到的水平。

CDMA(Code Division Multiple Access)是码分多址的英文缩写,它是在数字技术的分支—扩频通信技术上发展起来的一种崭新而成熟的无线通信技术。

CDMA技术的原理是基于扩频技术,即将需传送的具有一定信号带宽信息数据,用一个带宽远大于信号带宽的高速伪随机码进行调制,使原数据信号的带宽被扩展,再经载波调制并发送出去。

接收端使用完全相同的伪随机码,与接收的带宽信号作相关处理,把宽带信号换成原信息数据的窄带信号即解扩,以实现信息通信。

SDMA(Space Division Multiple Access)是空分多址的英文缩写,移动通信中应用智能天线技术就产生了这种新的信道增容方式。

它不同于传统的频分多址(FDMA),时分多址(TDMA)或码分多址(CDMA),这种多址方式是利用用户空间位置的不同来区分不同用户,也就是说,在相同时隙、相同频率或相同地址码的情况下,仍然可以根据信号不同的空间传播路径而区分不同的信号。

空分多址可以与其他多址方式完全兼容,从而可实现组合的多址方式,例如空分—码分多址(SD-CDMA)、空分—时分多址(SD-TDMA)等,这样可以成倍地增长系统容量。

码间干扰(ISI Inter-Symbol Interference)是数字通信系统中除噪声干扰之外最主要的干扰,它与高斯分布的加性噪声干扰不同,是一种乘性干扰。

信道的衰减和时延失真等都可能引起ISI,实际上,只要传输信道的频带是有限的就不可避免地带来一定的ISI.以一定速度传送的波形受到非理想信道的影响表现为各码元波形持续时间拖长,从而使相邻码元波形产生重叠,从而引起判决错误,当这种线性失真严重时,码间干扰显得尤为突出。

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