均匀分布直线阵的常规波束形成方位谱和波束图

简介: 均匀分布直线阵的常规波束形成方位谱和波束图

均匀分布直线阵的常规波束形成方位谱和波束图

均匀分布直线阵(Uniform Linear Array, ULA)是阵列信号处理中最基本且常用的阵列结构。下面我将详细解释常规波束形成(Conventional Beamforming, CBF)在ULA中的应用,包括方位谱和波束图的生成原理及MATLAB实现。

基本原理

1. 阵列模型

假设一个由N个阵元组成的ULA,阵元间距为d。对于远场窄带信号,波达方向(Direction of Arrival, DOA)为θ的信号在阵列上产生的相位差可以表示为:

$$ \Delta\phi = \frac{2\pi d}{\lambda}\sin\theta $$

其中λ是信号波长。

阵列的导向矢量(steering vector)为:

$$ \mathbf{a}(\theta) = \left[1, e^{-j\frac{2\pi d}{\lambda}\sin\theta}, e^{-j\frac{2\pi\cdot 2d}{\lambda}\sin\theta}, \ldots, e^{-j\frac{2\pi\cdot (N-1)d}{\lambda}\sin\theta}\right]^T $$

2. 常规波束形成

常规波束形成器(也称为Bartlett波束形成器)通过对各阵元接收信号进行相位补偿和加权求和,使阵列在主瓣方向形成相干叠加,在其他方向形成相消干涉。

波束形成器的权向量为:

$$ \mathbf{w}(\theta) = \frac{\mathbf{a}(\theta)}{\|\mathbf{a}(\theta)\|} $$

对于接收信号向量$\mathbf{x}(t)$,波束形成输出为:

$$ y(t) = \mathbf{w}^H(\theta)\mathbf{x}(t) $$

功率谱估计为:

$$ P(\theta) = \mathbf{w}^H(\theta)\mathbf{R}\mathbf{w}(\theta) $$

其中$\mathbf{R} = E[\mathbf{x}(t)\mathbf{x}^H(t)]$是接收信号的协方差矩阵。

3. 波束图

波束图(也称为阵列响应)表示阵列对不同方向信号的响应强度:

$$ B(\theta) = |\mathbf{w}^H(\theta_0)\mathbf{a}(\theta)|^2 $$

其中$\theta_0$是波束指向方向。

MATLAB实现

生成均匀分布直线阵的常规波束形成方位谱和波束图的MATLAB代码:

clc;
clear;
close all;

%% 参数设置
c = 3e8;                % 光速 (m/s)
fc = 3e9;               % 载波频率 (Hz)
lambda = c/fc;          % 波长 (m)
d = lambda/2;           % 阵元间距 (m)
N = 16;                 % 阵元数量
theta = -90:0.1:90;     % 角度扫描范围 ()
theta_deg = 30;         % 期望信号方向 ()
theta_rad = deg2rad(theta_deg); % 转换为弧度

% 干扰信号参数
theta_jam = [-40, 50];  % 干扰信号方向 ()
snr = 10;               % 信噪比 (dB)
inr = 20;               % 干噪比 (dB)
K = 100;                % 快拍数

%% 生成阵列流型矩阵
array = (0:N-1)' * d;   % 阵元位置

% 计算导向矢量
a_theta = exp(-1j * 2 * pi * array * sin(deg2rad(theta)) / lambda);
a0 = exp(-1j * 2 * pi * array * sin(theta_rad) / lambda); % 期望信号导向矢量

%% 生成接收信号
% 期望信号
s = sqrt(10^(snr/10)) * exp(1j * 2*pi*rand(1, K)); % 信号源

% 干扰信号
J = length(theta_jam);  % 干扰数量
jamm = zeros(J, K);
for j = 1:J
    a_jam = exp(-1j * 2 * pi * array * sin(deg2rad(theta_jam(j))) / lambda);
    jamm(j, :) = sqrt(10^(inr/10)) * exp(1j * 2*pi*rand(1, K));
end

% 噪声
noise = (randn(N, K) + 1j * randn(N, K)) / sqrt(2);

% 接收信号
X = a0 * s;
for j = 1:J
    a_jam = exp(-1j * 2 * pi * array * sin(deg2rad(theta_jam(j))) / lambda);
    X = X + a_jam * jamm(j, :);
end
X = X + noise;

%% 计算样本协方差矩阵
R = X * X' / K;

%% 常规波束形成(Bartlett波束形成器)
P_bartlett = zeros(1, length(theta));
for i = 1:length(theta)
    a = exp(-1j * 2 * pi * array * sin(deg2rad(theta(i))) / lambda);
    w = a / norm(a);    % 波束形成权向量
    P_bartlett(i) = real(w' * R * w); % 功率估计
end

% 归一化
P_bartlett = P_bartlett / max(P_bartlett);
P_db = 10 * log10(P_bartlett);

%% 波束图计算
theta_beam = -90:0.1:90; % 波束图角度范围
beam_pattern = zeros(1, length(theta_beam));

for i = 1:length(theta_beam)
    a_scan = exp(-1j * 2 * pi * array * sin(deg2rad(theta_beam(i))) / lambda);
    beam_pattern(i) = abs(w' * a_scan)^2; % 波束响应
end

% 归一化
beam_pattern = beam_pattern / max(beam_pattern);
beam_pattern_db = 10 * log10(beam_pattern);

%% 绘图
% 方位谱
figure;
plot(theta, P_db, 'LineWidth', 1.5);
hold on;
% 标记信号方向
plot([theta_deg, theta_deg], [-50, 0], 'r--', 'LineWidth', 1.5);
for j = 1:J
    plot([theta_jam(j), theta_jam(j)], [-50, 0], 'g--', 'LineWidth', 1.5);
end
hold off;
xlabel('角度 (度)');
ylabel('归一化功率 (dB)');
title('常规波束形成方位谱');
legend('方位谱', '期望信号', '干扰信号');
grid on;
axis([-90 90 -50 0]);

% 波束图
figure;
plot(theta_beam, beam_pattern_db, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot([theta_deg, theta_deg], [-50, 0], 'r--', 'LineWidth', 1.5);
hold off;
xlabel('角度 (度)');
ylabel('归一化响应 (dB)');
title(sprintf('波束图 (指向 %.1f°)', theta_deg));
legend('波束响应', '波束指向');
grid on;
axis([-90 90 -50 0]);

% 极坐标波束图
figure;
polarplot(deg2rad(theta_beam), beam_pattern_db, 'LineWidth', 1.5);
title(sprintf('极坐标下的波束图 (指向 %.1f°)', theta_deg));
set(gca, 'ThetaZeroLocation', 'top', 'RLim', [-50 0]);

% 阵列几何示意图
figure;
plot(array, zeros(N, 1), 'o', 'MarkerFaceColor', 'b', 'MarkerSize', 8);
xlabel('x (m)');
ylabel('y (m)');
title('均匀直线阵几何示意图');
axis equal;
grid on;

结果分析

1. 方位谱 (Spatial Spectrum)

  • 方位谱显示了阵列对不同方向信号的响应功率
  • 峰值位置对应信号的实际到达方向
  • 常规波束形成的分辨率受限于瑞利限,约为$\theta_{BW} ≈ \frac{\lambda}{Nd}$(弧度)
  • 旁瓣电平较高(约-13dB),可能导致虚假检测

2. 波束图 (Beam Pattern)

  • 波束图显示了阵列对特定方向(波束指向)的响应特性
  • 主瓣宽度与阵列孔径成反比:阵列越长,主瓣越窄
  • 旁瓣电平由阵列加权函数决定(本例中使用均匀加权,旁瓣较高)
  • 栅瓣问题:当阵元间距$d > \lambda/2$时,会出现栅瓣,导致空间模糊

参考代码 均匀分布直线阵的常规波束形成方位谱和波束图 www.youwenfan.com/contentalc/100488.html

总结

均匀分布直线阵的常规波束形成是阵列信号处理的基础技术,通过MATLAB仿真可以直观地展示其方位谱和波束图特性。虽然常规波束形成分辨率有限且旁瓣较高,但其计算简单、稳定性好,在许多实际应用中仍然是首选方法。理解常规波束形成的原理和特性是学习更高级阵列处理技术的基础。

相关文章
雷达波形之一——LFM线性调频波形
雷达波形之一——LFM线性调频波形
1423 1
|
7月前
|
算法
基于和差波束法的单脉冲测角MATLAB实现
基于和差波束法的单脉冲测角MATLAB实现
664 0
|
3月前
|
算法
MATLAB使用内点法解决凸优化问题的原理和实现
MATLAB使用内点法解决凸优化问题的原理和实现
|
云计算
Matlab中读取txt文件的几种方法
Matlab中读取txt文件的几种方法 matlab读取文本文件的几种函数: 1、load——适合读取纯数据文本; 2、importdata——只读取数据,自动省略数据格式前后的字符,超大文件不适合; 3、textread、textscan——适合读取行列规整的文本,会存到元胞中,可通过he.
34238 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 固态存储 算法
基于MATLAB的图像人数统计
基于MATLAB的图像人数统计
|
5月前
|
Serverless Python
【三变量联合分布函数copula】利用AIC BIC确定单变量最优拟合函数、利用AIC确定三变量联合最优copula函数、计算联合概率(Matlab代码实现)
【三变量联合分布函数copula】利用AIC BIC确定单变量最优拟合函数、利用AIC确定三变量联合最优copula函数、计算联合概率(Matlab代码实现)
383 4
|
9月前
|
数据采集 算法
matlab实现合成孔径成像的三种算法
matlab实现合成孔径成像的三种算法
|
编解码 算法 数据挖掘
基于MUSIC算法的六阵元圆阵DOA估计matlab仿真
该程序使用MATLAB 2022a版本实现基于MUSIC算法的六阵元圆阵DOA估计仿真。MUSIC算法通过区分信号和噪声子空间,利用协方差矩阵的特征向量估计信号到达方向。程序计算了不同角度下的MUSIC谱,并绘制了三维谱图及对数谱图,展示了高分辨率的DOA估计结果。适用于各种形状的麦克风阵列,尤其在声源定位中表现出色。
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
ICML 2024:零阶优化器微调大模型,大幅降低内存
【7月更文挑战第14天】ICML 2024研究表明,零阶优化用于大模型微调能大幅降低内存需求。该论文通过避免反向传播,减少LLM(大型语言模型)微调的内存开销,提出新方法,适用于资源受限环境。虽然性能可能不及一阶优化器,但为高效NLP计算开辟了新途径。论文链接:[arxiv.org/abs/2402.11592](https://arxiv.org/abs/2402.11592)**
526 3
雷达模糊函数及MATLAB仿真(二)
雷达模糊函数及MATLAB仿真
654 0