泰勒阵列天线综合与matlab,阵列天线综合之切比雪夫低副瓣阵列设计Matlab

在《自适应天线与相控阵》这门课中，我了解到了关于理想低副瓣阵列设计的一些方法，其中切比雪夫等副瓣阵列设计方法是一种基础的方法，故将其设计流程写成maltab程序供以后学习使用。在此分享一下。

此方法全称为道尔夫-切比雪夫综合法，简称为切比雪夫综合法，是一种工程实际中常用的可控制副瓣电平的阵列天线综合方法。切比雪夫阵列的特点是：

(1)等副瓣电平；

(2)在相同副瓣电平和相同阵列长度下主瓣最窄，为最佳阵列；

(3)单元数过多时，阵列两端单元激励幅度跳变大，使馈电困难。

一般在雷达系统中，为了使其具有较高的抗干扰、抗反辐射导弹的能力，往往要求雷达天线的副瓣尽量低，而采用道尔夫-切比雪夫综合法以及进一步的泰勒综合法等设计的阵列天线就可以实现低副瓣。

最早，道尔夫(C.L.Dolph)利用切比雪夫函数来逼近天线阵列的阵因子函数，得到了这种严谨规范的综合方法。

而且，经过前人研究，当天线单元N≤13时，切比雪夫阵列从中间到两端的激励分布是单调减小的；而当N>13时，阵列两端单元的激励开始出现跳变。所以对于大型阵列来说一般不宜采用切比雪夫方法综合阵列。所以下面的Matlab程序正常工作在天线单元数N为3到13这个范围内。

关于如何采用切比雪夫多项式去设计阵因子的具体技术步骤，另一位博主较为详细地介绍了，此处不再赘述，只放该文链接：切比雪夫低副瓣阵列设计 MATLAB

下面是可以综合设计天线单元从3到13单元的切比雪夫综合法的Matlab程序：

%% --------------------------------------------------------------------------

% 切比雪夫低副瓣阵列综合

% 设计一个间距为d,单元数为N，主副瓣电平比为RdB，扫描角度为theta0的切比雪夫阵列。

% 2019.11.10

%--------------------------------------------------------------------------

%% 初始数据赋值

clear

clc

N = 13; %单元数N(3

if rem(N,2)==0 %求和项数M(奇偶不同)

M = N/2;

else

M = (N-1)/2+1;

end

RdB = 26; % 主副瓣比(dB值)

lamuda = 10; % 波长

d = 0.6*lamuda; % 单元间距

theta0 = 80/180*pi; % 扫描角度，相对于阵列排布方向的夹角

A = [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; % chebyshev多项式Tn(x) = cos(nu)= f(x)系数矩阵A

0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; % 系数矩阵A每一行表示n，从n = 0开始

-1,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; % 列表示x的幂次方，从0次方开始

0,-3,0,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;

1,0,-8,0,8,0,0,0,0,0,0,0,0,0;

0,5,0,-20,0,16,0,0,0,0,0,0,0,0;

-1,0,18,0,-48,0,32,0,0,0,0,0,0,0;

0,-7,0,56,0,-112,0,64,0,0,0,0,0,0;

1,0,-32,0,160,0,-256,0,128,0,0,0,0,0;

0,9,0,-120,0,432,0,-576,0,256,0,0,0,0;

-1,0,50,0,-400,0,1120,0,-1280,0,512,0,0,0;

0,-11,0,220,0,-1232,0,2816,0,-2816,0,1024,0,0;

1,0,-72,0,840,0,-3584,0,6912,0,-6144,0,2048,0;

0,13,0,-364,0,2912,0,-9984,0,16640,0,-13312,0,4096];

% 初始矩阵赋值

I = zeros(1,M); % 电流幅度矩阵

S = zeros(M,M); % 阵因子系数矩阵

S_compare = zeros(1,M); % 系数比对矩阵

R = 10^(RdB/20); % 非dB 值的主副瓣比

x0 = 1/2*( (R+sqrt(R^2-1))^(1/(N-1))+...% 变量代换值x0

(R-sqrt(R^2-1))^(1/(N-1)) );

%% 求S、S_compare和I

% 从系数矩阵中择选出M个求和项对应的系数S(奇偶分开讨论)

for i = 1:M

if rem(N,2)==0 % 偶数情况

for j = 1:M % 第i行表示x的i次方，

S(i,j) = A(2*j,2*i); % 第j列表示第j个求和项系数(未除x0)

end

S_compare(i) = A(N,2*i); % 比对矩阵，即下标为N-1的chebyshev多项式的系数

else % 奇数情况

for j = 1:M

S(i,j) = A(2*j-1,2*i-1);

end

S_compare(i) = A(N,2*i-1);

end

end

% 通过S和S_compare系数比对求出电流幅度

for k = 1:M

i = M-k+1;

if rem(N,2)==0 % 偶数

I(i) = (S_compare(i)*x0^(2*i-1) -...

I*S(i,:)')/S(i,i);

else % 奇数

I(i) = (S_compare(i)*x0^(2*(i-1)) -...

I*S(i,:)')/S(i,i);

end

end

I = I/max(I); % 对I归一化

if rem(N,2)==0

I_final = [fliplr(I),I]; % 最终的单元排列(左右对称)

else

I_final = [fliplr(I),I(2:end)];

end

sprintf('天线单元归一化电流幅度：')

sprintf('%.3f ',I_final)

%% 获得最终阵列方向图S_P

theta_rad = 0:0.01:pi;

theta = theta_rad*180/pi;

u = pi*d/lamuda*( cos(theta_rad)- cos(theta0));

S_P = zeros(1,length(theta_rad)); % 最终方向图

for k = 1:M

if rem(N,2)==0

S_P = S_P + I(k)*cos((2*k-1)*u);% 偶数

else

S_P = S_P + I(k)*cos(2*(k-1)*u);% 奇数

end

end

S_P_abs = abs(S_P); % 对S_P取绝对值

S_PdB = 20*log10(S_P_abs/max(S_P_abs)); % 对S_P取dB值

%% 绘图

H = -ones(1,length(S_P_abs))*26; 　% 根据预先设置的主副瓣比得到的参考曲线

% 直角坐标系

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'S Parameter (abs)-Plot');

plot(theta,S_P_abs,'b','LineWidth',1.5)

xlabel('theta(°)')

ylabel('|S| ')

title('chebyshev低副瓣阵列直角坐标图')

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'S Parameter (dB)-Plot');

plot(theta,H,'r--','LineWidth',1.5)

hold on

plot(theta,S_PdB,'b','LineWidth',1.5)

xlabel('theta(°)')

ylabel('|S| dB')

title('chebyshev低副瓣阵列直角坐标图')

legend('预设副瓣参考曲线','方向图')

% 极坐标系

figure('NumberTitle', 'off', 'Name', 'S Parameter (dB)-Polar');

polarplot(theta_rad,H,'r--','LineWidth',1.5)

hold on

polarplot(theta_rad,S_PdB,'b','LineWidth',1.5)

thetalim([0 180]);

rmin = S_PdB(1,1);

rmax = max(S_PdB);

rlim([-50 rmax]);

title('chebyshev低副瓣阵列极坐标图')

legend('预设副瓣参考曲线RdB','方向图(dB)')

下面即为一个示例：单元间距d=0.6λ、单元数13、主副瓣电平比26dB、扫描角度80度(相对于单元排布方向)的切比雪夫阵列设计。

归一化单元电流幅度比为：0.406  0.432  0.604  0.770  0.908  1.000  0.516  1.000  0.908  0.770  0.604  0.432  0.406

文末小诗：

离殇

——红叶

丝丝秋雨思秋语，秋雨无情。秋语无情，落尽残花，挥手赠余情。

戚戚南风别南枫，南风忽停。南枫忽停，终是离殇，望月感零丁。