当前位置： 首页 > news >正文

天线增益方向图是怎么绘制的？

news 2025/7/28 5:23:16

从软件角度绘制天线增益图，本质是将天线在不同方向上的增益值通过可视化方式呈现，核心流程包括​​数据获取、预处理、坐标系映射、图形渲染​​四个关键步骤。以下从技术细节展开说明：

​​一、数据获取：增益值的来源​​

天线增益的计算或测量数据是绘图的基础，主要通过两种方式获取：

1. ​​仿真数据（数值方法）​​

通过电磁仿真软件（如HFSS、CST、FEKO）求解麦克斯韦方程，得到天线的远场辐射方向图。仿真软件会输出​​球坐标系下的离散点数据​​，包含：

  • 方位角（θ，极角，与天线主瓣轴线的夹角，范围0°~180°）；
  • 俯仰角（φ，方位角，绕轴线的旋转角度，范围0°~360°）；
  • 对应方向的增益值（单位dBi，相对于理想无方向性天线的比值）。

例如，HFSS中可通过“Radiation Pattern”工具导出特定频率下的远场数据（.csv或.txt格式），包含θ、φ、Gain三列。

2. ​​实测数据（实验测量）​​

通过微波暗室中的天线测量系统（如矢量网络分析仪+转台）实测得到。测量时，天线绕水平和垂直轴旋转，记录不同角度下的接收功率，结合参考天线（如标准增益喇叭）的校准数据，最终计算得到实测增益值。
实测数据同样以离散点形式存储，需注意校准修正（如探头方向性、暗室反射干扰等）。

​​二、数据预处理：从离散点到连续曲面​​

原始数据通常是稀疏的离散点（例如仿真软件默认输出θ=0°, 10°, 20°,…, 180°，φ=0°, 30°, 60°,…, 360°），需通过预处理生成平滑的连续曲线或曲面，常用方法包括：

1. ​​数据插值​​
  • ​​目的​​：填补稀疏点之间的空白，使增益图更平滑。
  • ​​方法​​：
    • ​​球谐函数展开​​：利用球谐函数对远场方向图进行拟合（适用于各向同性或对称天线），可生成连续的数学表达式。
    • ​​二维插值​​：对φ和θ分别插值。例如，固定θ时，对φ方向使用线性插值或样条插值（如Python的scipy.interpolate.griddata）；或使用径向基函数（RBF）处理非均匀分布的数据点。
    • ​​降采样​​：若数据过密（如实测点过多），可按角度间隔（如1°步长）重新采样，降低计算量。
2. ​​归一化处理​​

增益图的纵轴通常以​​最大增益为参考​​（即归一化增益），例如将所有增益值减去最大增益值，使主瓣峰值对应0dB，便于观察旁瓣抑制和方向性。公式：
Gnorm​(θ,ϕ)=G(θ,ϕ)−Gmax​

​​三、坐标系映射：选择合适的可视化方式​​

天线增益图通常采用​​极坐标系​​（二维）或​​球坐标系​​（三维），具体取决于需求：

1. ​​二维极坐标图（最常用）​​
  • ​​适用场景​​：展示天线在某一平面内的方向性（如E面：θ=90°，φ=0°~360°；或H面：θ=0°/180°，φ=0°~360°）。
  • ​​坐标映射​​：
    • 极径（r）：表示归一化增益（或原始增益）；
    • 极角（θ）：表示方位角（φ）。
  • ​​软件实现​​：
    • MATLAB：使用polarplot(phi, gain_norm)函数，其中phi为方位角数组，gain_norm为归一化增益数组。
    • Python（Matplotlib）：通过plt.subplot(projection='polar')创建极坐标子图，调用ax.plot(phi, gain_norm)绘制。
2. ​​三维球坐标图​​
  • ​​适用场景​​：展示天线全空间的方向性（如卫星通信天线的全球覆盖分析）。
  • ​​坐标映射​​：
    • 半径（r）：增益值；
    • θ（极角）和φ（方位角）：共同确定球面上的点。
  • ​​软件实现​​：
    • MATLAB：使用surf(theta, phi, gain_matrix)绘制三维曲面，配合view(az, el)调整视角。
    • Python（Plotly）：利用plotly.graph_objects.Surface生成交互式三维图。
3. ​​切面图（二维直角坐标）​​
  • ​​适用场景​​：对比不同平面的方向性（如同时展示E面和H面）。
  • ​​坐标映射​​：
    • 横轴（x）：角度（θ或φ）；
    • 纵轴（y）：增益值。
  • ​​软件实现​​：直接使用plot(x, y)绘制折线图或平滑曲线。

​​四、图形渲染：细节优化与标注​​

绘制完成后，需通过后处理提升可读性，关键步骤包括：

1. ​​网格与刻度​​
  • 极坐标图添加径向网格线（如每5dB一条），角度刻度标注0°、90°、180°、270°；
  • 三维图添加等高线（contour）或半透明填充，突出主瓣和旁瓣结构。
2. ​​旁瓣标注​​
  • 标记主要旁瓣的峰值增益（如“-10dB旁瓣”），通常通过检测增益曲线的局部极大值点实现（如使用scipy.signal.find_peaks算法）。
3. ​​标题与注释​​
  • 添加频率（如“2.4GHz”）、天线类型（如“抛物面天线”）、增益单位（dBi）等信息；
  • 若为归一化图，标注“归一化至最大增益”。
4. ​​颜色与透明度（三维图）​​
  • 三维图中，增益值用颜色映射（如Jet、Viridis），高增益区域用暖色调（红/黄），低增益用冷色调（蓝/绿）；
  • 调整透明度（alpha=0.5~0.8），避免遮挡内部结构。

​​典型软件工具链示例​​

以Python为例，绘制二维极坐标增益图的简化代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 模拟仿真数据（θ=90°平面，φ=0°~360°，增益随角度变化）
phi = np.linspace(0, 360, 361)  # 方位角（度）
gain_raw = 10 * np.log10(1 + 0.5 * np.sin(np.deg2rad(phi-90)**2))  # 模拟主瓣+旁瓣的增益曲线
gain_max = np.max(gain_raw)
gain_norm = gain_raw - gain_max  # 归一化至最大增益# 极坐标绘图
plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = plt.subplot(projection='polar')
ax.plot(np.deg2rad(phi), gain_norm, 'b-', linewidth=2)  # 转换为弧度
ax.set_theta_zero_location('N')  # 0°指向顶部（北）
ax.set_theta_direction(-1)  # 顺时针角度增加
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
ax.set_title('天线增益图（E面，2.4GHz）', va='bottom')
ax.set_rlabel_position(22.5)  # 调整半径标签位置
plt.ylim(-30, 5)  # 设置半径范围（-30dB到+5dB）
plt.show()

MATLAB代码：天线增益图绘制 

% 天线增益图绘制示例（MATLAB）
% 功能：模拟天线远场数据，绘制二维极坐标图、三维球坐标图及切面图
% 作者：XXX
% 日期：2025-07-24%% ==================== 1. 模拟天线远场数据 ====================
% 假设天线工作频率：2.4GHz（波长λ=0.125m）
fc = 2.4e9;                   % 中心频率（Hz）
lambda = 3e8 / fc;            % 波长（m）% 生成角度网格（球坐标系）
theta = linspace(0, pi, 181);       % 极角（0°~180°，弧度）
phi = linspace(0, 2*pi, 361);       % 方位角（0°~360°，弧度）
[Theta, Phi] = meshgrid(theta, phi);% 生成二维网格（Theta: 181x361，Phi: 181x361）% ==================== 2. 模拟增益函数（方向图模型） ====================
% 采用典型的"主瓣+旁瓣"模型（可替换为实际仿真/实测数据）
% 主瓣方向：θ=π/2（垂直极化天线的水平方向），φ=0°（方位角0°）
% 主瓣宽度：30°（半功率波束宽度HPBW=30°）
% 旁瓣电平：-15dB（第一旁瓣）% 计算相对于主瓣中心的角度偏差（弧度）
theta0 = pi/2;                  % 主瓣中心极角（垂直方向）
phi0 = 0;                       % 主瓣中心方位角
delta_theta = Theta - theta0;   % 极角偏差
delta_phi = Phi - phi0;         % 方位角偏差% 主瓣方向图（高斯近似，半功率波束宽度HPBW=30°→σ=HPBW/(2*sqrt(2*ln2))≈8.6°）
HPBW = deg2rad(30);             % 半功率波束宽度（弧度）
sigma_theta = HPBW / (2*sqrt(2*log(2))); % 高斯分布标准差（θ方向）
sigma_phi = sigma_theta;        % 方位角方向标准差（假设各向同性）% 主瓣增益（高斯函数）
G_main = 30 - 12*( (delta_theta/sigma_theta).^2 + (delta_phi/sigma_phi).^2 ); % 30dBi为主瓣峰值% 旁瓣抑制（加入余弦项模拟旁瓣衰减）
G_side = 20*log10(1 + 0.5*cos(Theta)); % 简单旁瓣模型（可根据实际调整）% 总增益（主瓣+旁瓣，限制最小增益为-50dBi）
Gain = G_main + G_side;
Gain(Gain < -50) = -50;         % 截断过低增益（避免绘图失真）%% ==================== 3. 数据预处理 ====================
% 归一化增益（以最大增益为参考，突出方向性）
Gain_max = max(Gain(:));        % 找到全局最大增益（应接近30dBi）
Gain_norm = Gain - Gain_max;    % 归一化至0dB（主瓣峰值）% 降采样（可选：若数据过密，按1°步长采样，降低计算量）
theta_resample = linspace(0, pi, 181);       % 保持原分辨率（1°步长）
phi_resample = linspace(0, 2*pi, 361);       % 保持原分辨率（1°步长）
[Theta_rs, Phi_rs] = meshgrid(theta_resample, phi_resample);%% ==================== 4. 绘制二维极坐标图（E面/H面） ====================
figure('Position', [100 100 1000 600], 'Color', 'w');% ------------------- E面（θ=90°，φ=0°~360°） -------------------
subplot(2, 2, 1);
phi_E = linspace(0, 2*pi, 361);           % E面方位角（0°~360°）
% 提取E面增益（θ=π/2，即90°）
Gain_E = Gain(Theta == pi/2, :);          % 注意：Theta是弧度，pi/2对应90°
Gain_E_norm = Gain_E - Gain_max;% 转换为极坐标绘图所需格式（角度转弧度，增益排序）
phi_rad = deg2rad(phi_E);                 % 方位角转弧度（MATLAB polarplot要求弧度）
[~, idx] = sort(phi_rad);                 % 确保角度按0°~360°顺序排列
phi_sorted = phi_rad(idx);
gain_sorted = Gain_E_norm(:, idx);        % 按方位角顺序排列增益% 绘制极坐标图
polarplot(phi_sorted, gain_sorted, 'LineWidth', 1.5, 'Color', [0 0.4 0.8]);
rlim([-30 5]);                            % 设置半径范围（-30dB到+5dB）
theta_zero = 0;                           % 0°指向（默认顶部）
set(gca, 'ThetaZeroLocation', 'top', 'ThetaDir', 'clockwise'); % 0°向上，顺时针增加
title('E面增益图（θ=90°）', 'FontSize', 12, 'Color', 'k');
grid on;% ------------------- H面（φ=0°，θ=0°~180°） -------------------
subplot(2, 2, 2);
theta_H = linspace(0, pi, 181);           % H面极角（0°~180°）
% 提取H面增益（φ=0°）
Gain_H = Gain(:, 1);                      % Phi=0°对应第一列
Gain_H_norm = Gain_H - Gain_max;% 绘制极坐标图（H面通常用线性角度表示）
polarplot(deg2rad(theta_H), Gain_H_norm, 'LineWidth', 1.5, 'Color', [0.8 0.4 0]);
rlim([-30 5]);
set(gca, 'ThetaZeroLocation', 'top', 'ThetaDir', 'clockwise');
title('H面增益图（φ=0°）', 'FontSize', 12, 'Color', 'k');
grid on;%% ==================== 5. 绘制三维球坐标图 ====================
subplot(2, 2, [3 4]);
% 生成三维网格数据（Theta: 181x361，Phi: 181x361）
[X, Y, Z] = sph2cart(Phi_rs, pi/2 - Theta_rs, ones(size(Theta_rs))); % 转换为笛卡尔坐标（用于三维投影）
% 注意：sph2cart的输入是（方位角φ，极角θ，半径r），这里半径r=1（仅用于方向）% 绘制三维曲面（使用surf，颜色映射表示增益）
surf(X, Y, Z, Gain_norm', 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 0.8); % 转置矩阵匹配坐标维度
colormap jet;                            % 颜色映射（Jet：蓝→红）
colorbar('Location', 'eastoutside');      % 添加颜色条
caxis([-30 5]);                           % 颜色范围与增益一致% 设置三维视图
view(az, el) = view(30, 30);              % 调整视角（方位角30°，仰角30°）
axis equal;                               % 保持坐标轴比例一致
title('三维增益方向图（2.4GHz）', 'FontSize', 12, 'Color', 'k');
xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); zlabel('Z (m)');
grid on;%% ==================== 6. 辅助：绘制切面图（二维直角坐标） ====================
figure('Position', [100 100 800 400], 'Color', 'w');
% 切面1：θ=90°平面（E面），绘制φ方向增益
plot(deg2rad(phi_E), Gain_E_norm, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('方位角 φ (rad)'); ylabel('归一化增益 (dBi)');
title('E面切面增益图（θ=90°）');
rlim([-30 5]);
grid on;% 切面2：φ=0°平面（H面），绘制θ方向增益
plot(deg2rad(theta_H), Gain_H_norm, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('极角 θ (rad)'); ylabel('归一化增益 (dBi)');
title('H面切面增益图（φ=0°）');
rlim([-30 5]);
grid on;
legend('E面（θ=90°）', 'H面（φ=0°）', 'Location', 'best');

总结​​

天线增益图的软件绘制核心是将离散的仿真/实测数据通过插值、归一化处理，映射到极坐标或三维坐标系中，并通过图形渲染突出方向性特征。关键步骤包括数据获取、预处理、坐标系选择和细节优化，最终目标是直观展示天线的辐射方向性。

http://www.dtcms.com/a/295254.html

相关文章：

  • 【ROS1】09-ROS通信机制——参数服务器
  • JavaSE：学习输入输出编写简单的程序
  • 从java到vue3：第二天
  • 字符串和对象的深拷贝和浅拷贝
  • 教务管理系统学员管理系统模块设计
  • Ubuntu-安装Epics教程
  • 从零构建 Node20+pnpm+pm2 环境镜像：基于 Dockerfile 的两种方案及持久化配置指南
  • NPM/Yarn完全指南：前端开发的“基石“与“加速器“
  • 用LangChain重构客服系统：腾讯云向量数据库+GPT-4o实战
  • AI风险治理“实战”落地：CISO如何将GenAI纳入GRC管控体系
  • 前端面试专栏-前沿技术：30.跨端开发技术（React Native、Flutter）
  • 从零构建：Jenkins与Kubernetes集成的完整指南
  • 借助 VR 消防技术开展应急演练，检验完善应急预案​
  • 血液样本的分类与应用
  • 论文阅读--《Besting the Black-Box: Barrier Zones for Adversarial Example Defense》
  • Elasticsearch 高级查询语法 Query DSL 实战指南
  • 2025年“创新杯”（原钉钉杯） A题 建模思路
  • Java 实现 C/S 架构详解：从基础到实战，彻底掌握客户端/服务端编程
  • Socket编程入门：从IP到端口全解析
  • OSPF路由协议单区域
  • MSOP/DIFOP端口 vs. IP地址的关系以及每个IP下面有什么自己的东西
  • 征服 Linux 网络：核心服务与实战解析
  • RWA与DeFi（去中心化金融）的关系是什么？RWA在DeFi中扮演什么角色？
  • 香草社游戏系列原声大碟OST合集全无损 FLAC格式 30GB
  • 详细介绍AI在金融、医疗、教育、制造四大领域的落地案例，每个案例均包含实际应用场景、技术实现方案、可视化图表和核心代码示例
  • 【每天一个知识点】生成对抗聚类（Generative Adversarial Clustering, GAC）
  • 【Unity开发】数据存储——XML
  • C++11+ 原子操作 `std::atomic`，现代并发编程的核心
  • Delegate、Action 与 Func 委托的全面解析
  • GitHub Actions打包容器,推送 AWS ECR 并使 EKS 自动拉取以完成发版部署