【天线】基于matlab绘制天线方向图绘制

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

⛄ 内容介绍

绘制天线的方向图是通过图形展示天线在不同方向上的辐射特性，以了解天线在空间中的辐射模式。下面是一种常用的方法来绘制天线方向图：

1. 确定坐标系：选择合适的坐标系，通常是球坐标系或笛卡尔坐标系。球坐标系适用于全向辐射天线，而笛卡尔坐标系适用于定向天线。

2. 确定辐射参数：根据需要，选择适当的辐射参数来描述天线的辐射特性，如功率密度、电场强度或辐射功率等。

3. 计算辐射特性：使用合适的数值方法或天线模型，计算天线在不同方向上的辐射特性。这可能涉及到天线理论模型、数值电磁场求解方法或测量数据等。

4. 绘制方向图：根据计算得到的辐射特性数据，绘制天线方向图。可以使用各种绘图工具，如Matplotlib、MATLAB等，根据所选的坐标系绘制相应的图形。

   • 对于球坐标系，可以绘制立体图或极坐标图。立体图展示了天线在三维空间中的辐射特性，可视化效果直观。极坐标图则将方向图转化为极坐标系下的二维图形，展示了天线在不同方向上的辐射强度。

   • 对于笛卡尔坐标系，可以绘制二维图或三维图。二维图展示了天线在水平和垂直方向上的辐射特性，适用于方位图和仰角图。三维图则展示了天线在三维空间中的辐射特性，可以直观地观察到主瓣和副瓣的形状。

5. 添加标签和注释：在方向图中添加必要的标签和注释，包括坐标轴标签、天线特性说明、主瓣方向等。这有助于理解和解释方向图的含义。

⛄ 部分代码

clear;clc;close allfrequency = 0.5*1e9;c = 3*1e8 ; %光速lambuda = c/frequency;% A = lambuda*2;% r = [-1,0,-1;%     -1,0,1;%     1,0,-1;%     1,0,1;%     0,0,0;%     -1,0,0;%     1,0,0;%     0,0,-1;%     0,0,1]*A;r = [zeros(9,1),(linspace(-0.2,0.2,9))',zeros(9,1)]*2;plot3(r(:,1), r(:,2), r(:,3),'k*');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z');grid onI = [1,1,1,1,1,1,1,1,1];phase = [0,0,0,0,0,0,0,0,0]/180*pi;​N_theta = 181;N_phi = 361;theta = linspace(0,pi,N_theta );phi = linspace(0,2*pi,N_phi);​data = csvread('farfiled.csv');E_far_theta =reshape( data(:,3) +i*data(:,4),N_theta ,N_phi  );E_far_phi = reshape( data(:,5) +i*data(:,6),N_theta ,N_phi  );gain= farfiled2gain(E_far_theta, E_far_phi ,theta, phi);gain_dB = 10*log10(gain.gain_total);plot_gain_dB(gain_dB,theta, phi,[-10,25])​% [E_far_theta ,E_far_phi] = phase_array_farfiled_synthesize(theta,phi,E_far_theta,E_far_phi,r,I,phase, frequency );gain= farfiled2gain(E_far_theta, E_far_phi ,theta, phi);gain_dB = 10*log10(gain.gain_total);plot_gain_dB(gain_dB,theta, phi,[-10,35])​figuredata_x = linspace(-pi,pi,2*N_theta -1)/pi*180;deta_y = [ flipud(gain_dB(1:end, floor(N_phi/2)+1)) ;gain_dB(2:end,1)];plot(data_x ,deta_y ,'k-');title('phi = 0 ');hold onxlabel('theta /deg')​data_x = linspace(-pi,pi,2*N_theta -1)/pi*180;deta_y = [ flipud(gain_dB(1:end, floor(N_phi/2)+46)) ;gain_dB(2:end,46)];plot(data_x ,deta_y ,'r-');title('phi = 90 ');xlabel('theta /deg')legend('phi = 0 deg','phi = 90 deg');xlim([-180,180]);ylim([-50,10])

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张承畅,余洒,罗元,等.基于Matlab的阵列天线方向图仿真[J].实验技术与管理, 2020, 37(8):6.DOI:10.16791/j.cnki.sjg.2020.08.014.

[2] 宫晨,杨林,栗曦,等.基于MATLAB的天线方向图坐标转换程序[C]//2015年全国微波毫米波会议论文集.2015.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

仿真咨询

1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划

4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位

6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号

7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化

8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长