python实现阵列天线方向图
时间: 2025-05-04 08:33:13 浏览: 22
### 使用Python进行阵列天线方向图仿真与绘图
对于阵列天线方向图的仿真与绘制,Python凭借其强大的科学计算库如NumPy、SciPy以及Matplotlib能够提供有效的解决方案[^1]。这些库不仅支持高效的矩阵运算还具备出色的图形化展示能力。
#### 阵列天线理论基础
阵列天线由多个单元组成,各单元间存在特定的空间分布关系和相位差设置。当电流流经各个辐射元件时会产生电磁波,在空间形成复杂的场强分布模式即所谓的“方向图”。该特性决定了天线发射或接收信号的能力随角度变化的情况。
#### 方向图计算原理
为了模拟并绘制出理想条件下均匀直线阵列(ULA)或其他形式的一维或多维阵列结构所产生的远场辐射图案,需遵循以下公式:
\[ A(\theta)=\sum_{n=0}^{N-1}\exp(-jkn d \cos{\theta}) \]
其中\(A(θ)\)表示相对于参考轴的角度θ处的方向增益;k代表波数等于2π/λ (λ为工作频率对应的自由空间波长),d指相邻两天线间距而N则是总的天线数目。
基于上述方程可编写相应的Python程序来完成具体任务:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def array_factor(N, d_over_lambda, theta_degrees):
"""Calculate the Array Factor of a Uniform Linear Array."""
k = 2 * np.pi
n = np.arange(N)
theta_radians = np.radians(theta_degrees)
af = np.sum(np.exp(-1j * k * n[:, None] * d_over_lambda *
np.cos(theta_radians)), axis=0)
return abs(af)
if __name__ == "__main__":
N = 8 # Number of elements in ULA
d_lamda = .5 # Element spacing normalized by wavelength
angles = np.linspace(start=-90,
stop=90,
num=int(360),
endpoint=True)
AF = array_factor(N=N, d_over_lambda=d_lamda, theta_degrees=angles)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(angles, 20*np.log10(AF))
ax.set_xlabel('Angle [°]')
ax.set_ylabel('|AF| [dB]')
ax.grid(True)
plt.title(f'Array Pattern for {N}-Element ULA')
plt.show()
```
此脚本定义了一个名为`array_factor()`的功能函数用于求解给定参数下任意视角上的合成振幅响应值,并通过调用matplotlib包实现了二维极坐标系内的直观呈现效果。
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