적응형 안테나 어레이: 어떻게 작동하나요? (기초)

안녕하세요.

저는 지난 몇 년간 적응형 안테나 어레이의 공간 신호 처리를 위한 다양한 알고리즘을 연구하고 개발해 왔으며 현재 작업의 일환으로 계속해서 연구하고 있습니다. 여기에서는 제가 직접 발견한 지식과 요령을 공유하고 싶습니다. 이 신호 처리 분야를 공부하기 시작하는 사람들이나 단순히 관심이 있는 사람들에게 도움이 되길 바랍니다.

적응형 안테나 어레이란 무엇입니까?

안테나 어레이 – 이것은 어떤 방식으로든 공간에 배치된 안테나 요소 세트입니다. 우리가 고려할 적응형 안테나 어레이의 단순화된 구조는 다음과 같은 형태로 표현될 수 있다.


적응형 안테나 어레이는 종종 "스마트" 안테나라고 불립니다(스마트 안테나). 안테나 어레이를 "스마트"하게 만드는 것은 공간 신호 처리 장치와 여기에 구현된 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘은 수신된 신호를 분석하고 각 요소에 대한 신호의 진폭과 초기 위상을 결정하는 가중치 계수 $inline$w_1…w_N$inline$ 세트를 형성합니다. 주어진 진폭-위상 분포는 다음을 결정합니다. 방사 패턴 전체 격자 전체. 필요한 모양의 방사 패턴을 합성하고 신호 처리 중에 이를 변경하는 기능은 적응형 안테나 어레이의 주요 기능 중 하나이며 이를 통해 광범위한 문제를 해결할 수 있습니다. 다양한 작업. 하지만 먼저 해야 할 일이 있습니다.

방사 패턴은 어떻게 형성되나요?

방향성 패턴 특정 방향으로 방출되는 신호 전력을 특성화합니다. 단순화를 위해 격자 요소가 등방성이라고 가정합니다. 각각에 대해 방출된 신호의 전력은 방향에 의존하지 않습니다. 특정 방향으로 격자에 의해 방출되는 전력의 증폭 또는 감쇠는 다음으로 인해 얻어집니다. 간섭 안테나 어레이의 다양한 요소에서 방출되는 전자파. 전자기파에 대한 안정적인 간섭 패턴은 다음과 같은 경우에만 가능합니다. 통일, 즉. 신호의 위상차는 시간이 지나도 변하지 않아야 합니다. 이상적으로는 안테나 배열의 각 요소가 방사되어야 합니다. 고조파 신호 동일한 반송파 주파수 $inline$f_{0}$inline$. 그러나 실제로는 유한한 폭 $inline$Delta f << f_{0}$inline$의 스펙트럼을 갖는 협대역 신호로 작업해야 합니다.
모든 AR 요소가 다음과 같은 신호를 방출하도록 합니다. 복소 진폭 $inline$x_n(t)=u(t)$인라인$. 그럼 원격 수신기에서 n번째 요소로부터 수신된 신호는 다음과 같이 표현될 수 있습니다. 분석적 형태:

$$display$$a_n(t) = u(t-tau_n)e^{i2pi f_0(t-tau_n)}$$display$$

여기서 $inline$tau_n$inline$은 안테나 요소에서 수신 지점까지의 신호 전파 지연입니다.
그러한 신호는 "준고조파", 일관성 조건을 만족하려면 두 요소 사이의 전자기파 전파의 최대 지연이 신호 엔벨로프 $inline$T$inline$의 특성 변화 시간보다 훨씬 작아야 합니다. $inline$u(t-tau_n) ≒ u(t-tau_m)$inline$. 따라서 협대역 신호의 일관성 조건은 다음과 같이 쓸 수 있습니다.

$$display$$T≥frac{1}{델타 f}>>frac{D_{max}}{c}=max(tau_k-tau_m) $$display$$

여기서 $inline$D_{max}$inline$은 AR 요소 사이의 최대 거리이고 $inline$с$inline$은 빛의 속도입니다.

신호가 수신되면 공간 처리 장치에서 디지털 방식으로 일관된 합산이 수행됩니다. 이 경우 이 블록의 출력에서 ​​디지털 신호의 복소수 값은 다음 식으로 결정됩니다.

$$display$$y=sum_{n=1}^Nw_n^*x_n$$display$$

마지막 표현을 형식으로 표현하는 것이 더 편리합니다. 내적 행렬 형태의 N차원 복소 벡터:

$$display$$y=(textbf{w},textbf{x})=textbf{w}^Htextbf{x}$$display$$

어디에서 w и x 열 벡터이고 $inline$(.)^H$inline$은 연산입니다. 에르미트 활용.

신호의 벡터 표현은 안테나 배열 작업 시 기본 표현 중 하나입니다. 종종 번거로운 수학적 계산을 피할 수 있습니다. 또한 특정 순간에 수신된 신호를 벡터로 식별하면 실제 물리적 시스템에서 추상화하고 기하학의 관점에서 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 수 있습니다.

안테나 배열의 방사 패턴을 계산하려면 일련의 정신적, 순차적으로 "실행"해야 합니다. 평면파 가능한 모든 방향에서. 이 경우 벡터 요소의 값은 x 다음과 같은 형식으로 나타낼 수 있습니다.

$$display$$x_n=s_n=exp{-i(textbf{k}(phi,theta),textbf{r}_n)}$$display$$

어디에서 k - 파동 벡터, $inline$phi$inline$ 및 $inline$theta$inline$ – 방위각 и 앙각, 평면파의 도착 방향을 특성화, $inline$textbf{r}_n$inline$은 안테나 요소의 좌표, $inline$s_n$inline$은 위상 벡터의 요소 s 파동 벡터가 있는 평면파 k (영어 문헌에서는 위상 벡터를 조향 벡터라고 합니다). 수량의 제곱 진폭의 의존성 y $inline$phi$inline$ 및 $inline$theta$inline$에서 주어진 가중치 계수 벡터에 대한 수신용 안테나 배열의 방사 패턴을 결정합니다. w.

안테나 배열 방사 패턴의 특징

수평면의 선형 등거리 안테나 배열에서 안테나 배열의 방사 패턴의 일반적인 특성을 연구하는 것이 편리합니다(즉, 패턴은 방위각 $inline$phi$inline$에만 의존함). 분석 계산과 시각적 표현이라는 두 가지 관점에서 편리합니다.

다음 설명에 따라 단위 중량 벡터($inline$w_n=1, n = 1 ... N$inline$)에 대한 DN을 계산해 보겠습니다. 이상 접근하다.
수학은 여기에서
수직 축에 파동 벡터 투영: $inline$k_v=-frac{2pi}{lambda}sinphi$inline$
인덱스 n이 있는 안테나 요소의 수직 좌표: $inline$r_{nv}=(n-1)d$inline$
여기에 d – 안테나 배열 주기(인접 요소 간 거리), λ - 파장. 기타 모든 벡터 요소 r XNUMX과 같습니다.
안테나 어레이에 의해 수신된 신호는 다음 형식으로 기록됩니다.

$$display$$y=sum_{n=1}^{N}1 ⋅exp{i2pi nfrac{d}{lambda}sinphi}$$display$$

공식을 적용해보자 기하학적 진행의 합 и 복소수 지수로 삼각 함수 표현 :

$$display$$y=frac{1-exp{i2pi Nfrac{d}{lambda}sinphi}}{1-exp{i2pi frac{d}{lambda}sinphi}}=frac{sin(pi frac{Nd} {lambda}sinphi)}{sin(pi frac{d}{lambda}sinphi)}exp{ipi frac{d(N-1)}{lambda}sinphi}$$display$$

결과적으로 우리는 다음을 얻습니다:

$$display$$F(phi)=|y|^2=frac{sin^2(pi frac{Nd}{lambda}sinphi)}{sin^2(pi frac{d}{lambda}sinphi)} $ $디스플레이$$

방사 패턴의 빈도

결과적인 안테나 어레이 방사 패턴은 각도 사인의 주기적인 함수입니다. 이는 비율의 특정 값에서 d/λ 회절(추가) 최대값이 있습니다.
N = 5에 대한 안테나 배열의 비표준화된 방사 패턴
극좌표계에서 N = 5에 대한 안테나 배열의 정규화된 방사 패턴

"회절 검출기"의 위치는 다음에서 직접 볼 수 있습니다. 방식 DN용. 그러나 우리는 그것이 물리적으로나 기하학적으로(N차원 공간에서) 어디에서 오는지 이해하려고 노력할 것입니다.

항목 단계적 벡터 s 복소수 $inline$e^{iPsi n}$inline$이며, 그 값은 일반화된 각도 $inline$Psi = 2pi frac{d}{lambda}sinphi$inline$의 값에 의해 결정됩니다. $inline$Psi_1 = Psi_2 + 2pi m$inline$인 평면파의 서로 다른 도착 방향에 해당하는 두 개의 일반화된 각도가 있는 경우 이는 두 가지를 의미합니다.

• 물리적으로: 이러한 방향에서 오는 평면 파면은 안테나 배열 요소에 전자기 진동의 동일한 진폭-위상 분포를 유도합니다.
• 기하학적으로: 위상 벡터 이 두 방향이 일치하기 때문입니다.

이러한 방식으로 관련된 파동의 도착 방향은 안테나 배열의 관점에서 동일하며 서로 구별할 수 없습니다.

DP의 주요 최대값이 항상 하나만 있는 각도 영역을 결정하는 방법은 무엇입니까? 다음 사항을 고려하여 방위각 XNUMX 부근에서 이 작업을 수행해 보겠습니다. 인접한 두 요소 사이의 위상 변이 크기는 $inline$-pi$inline$에서 $inline$pi$inline$ 범위에 있어야 합니다.

$$display$$-pi<2pifrac{d}{lambda}sinphi

이 불평등을 해결하여 XNUMX 부근의 고유성 영역에 대한 조건을 얻습니다.

$$display$$|신피|

각도의 고유성 영역의 크기는 관계에 따라 달라짐을 알 수 있습니다. d/λ. 만약 d = 0.5λ, 신호 도착의 각 방향은 "개별"이며 고유 영역은 전체 각도 범위를 포괄합니다. 만약에 d = 2.0λ이면 0, ±30, ±90 방향은 동일합니다. 방사 패턴에 회절 돌출부가 나타납니다.

일반적으로 회절 로브는 지향성 안테나 요소를 사용하여 억제하려고 합니다. 이 경우 안테나 어레이의 전체 방사 패턴은 한 요소의 패턴과 등방성 요소 배열의 곱입니다. 한 요소의 패턴 매개변수는 일반적으로 안테나 배열의 명확성 영역에 대한 조건을 기반으로 선택됩니다.

메인 로브 폭

널리 알려진 안테나 시스템의 메인 로브 폭을 추정하기 위한 공학 공식: $inline$Delta phi ≒ frac{lambda}{D}$inline$, 여기서 D는 안테나의 특성 크기입니다. 이 공식은 거울 안테나를 포함하여 다양한 유형의 안테나에 사용됩니다. 안테나 배열에도 유효하다는 것을 보여드리겠습니다.

주 최대값 근처에 있는 패턴의 첫 번째 XNUMX으로 주엽의 너비를 결정해 보겠습니다. 분자 표현 for $inline$F(phi)$inline$은 $inline$sinphi=mfrac{lambda}{dN}$inline$일 때 사라집니다. 첫 번째 1은 m = ±XNUMX에 해당합니다. 믿음 $inline$frac{lambda}{dN}<<1$inline$ $inline$Delta phi = 2frac{lambda}{dN}$inline$을 얻습니다.

일반적으로 안테나 지향성 패턴의 폭은 절반 전력 레벨(-3dB)에 의해 결정됩니다. 이 경우 다음 표현식을 사용하십시오.

$$display$$델타 파이≥0.88frac{람다}{dN}$$display$$

예

메인 로브의 폭은 안테나 어레이 가중치 계수에 대해 서로 다른 진폭 값을 설정하여 제어할 수 있습니다. 세 가지 분포를 고려해 보겠습니다.

• 균일한 진폭 분포(가중치 1): $inline$w_n=1$inline$.
• 격자의 가장자리로 갈수록 감소하는 진폭 값(가중치 2): $inline$w_n=0.5+0.3cos(2pifrac{n-1}{N}-pifrac{N-1}{N})$inline$
• 격자의 가장자리로 갈수록 증가하는 진폭 값(가중치 3): $inline$w_n=0.5-0.3cos(2pifrac{n-1}{N}-pifrac{N-1}{N})$inline$

그림은 로그 눈금으로 정규화된 방사 패턴 결과를 보여줍니다.
그림에서 다음과 같은 경향을 추적할 수 있습니다. 배열의 가장자리를 향해 감소하는 중량 계수 진폭의 분포는 패턴의 주 로브가 넓어지지만 측면 로브의 수준은 감소합니다. 반대로 안테나 어레이의 가장자리로 갈수록 진폭 값이 증가하면 메인 로브가 좁아지고 사이드 로브의 레벨이 증가합니다. 여기서는 사례 제한을 고려하는 것이 편리합니다.

1. 극단적인 요소를 제외한 모든 요소의 가중치 계수의 진폭은 XNUMX과 같습니다. 가장 바깥쪽 요소의 가중치는 XNUMX과 같습니다. 이 경우 격자는 마침표가 있는 XNUMX요소 AR과 동일해집니다. D = (N-1)d. 위에 제시된 공식을 사용하여 주 꽃잎의 너비를 추정하는 것은 어렵지 않습니다. 이 경우 측벽은 회절 최대값으로 바뀌고 주 최대값과 정렬됩니다.
2. 중앙 요소의 가중치는 XNUMX이고 다른 모든 요소는 XNUMX입니다. 이 경우 우리는 본질적으로 등방성 방사 패턴을 가진 하나의 안테나를 받았습니다.

주요 최대 방향

그래서 AP AP의 메인 로브 너비를 어떻게 조정할 수 있는지 살펴보았습니다. 이제 방향을 조종하는 방법을 살펴보겠습니다. 기억하자 벡터 표현 수신된 신호에 대해. 특정 방향 $inline$phi_0$inline$에서 방사 패턴의 최대치가 보이도록 합시다. 이는 이 방향에서 최대 전력을 받아야 함을 의미합니다. 이 방향은 위상 벡터 $inline$textbf{s}(phi_0)$inline$에 해당합니다. N-차원 벡터 공간, 수신 전력은 이 위상 벡터와 가중치 계수 벡터의 스칼라 곱의 제곱으로 정의됩니다. w. 두 벡터의 스칼라 곱은 다음과 같을 때 최대가 됩니다. 동일선상의, 즉. $inline$textbf{w}=베타 텍스트bf{s}(phi_0)$inline$, 여기서 β – 일부 정규화 요소. 따라서 필요한 방향에 대한 위상 벡터와 동일한 가중치 벡터를 선택하면 방사 패턴의 최대값이 회전됩니다.

예를 들어 다음 가중치 요소를 고려하십시오. $inline$textbf{w}=textbf{s}(10°)$inline$

$$display$$w_n=exp{i2pifrac{d}{lambda}(n-1)sin(10pi/180)}$$display$$

결과적으로 우리는 10° 방향의 주요 최대값을 갖는 방사 패턴을 얻습니다.

이제 동일한 가중치 계수를 적용하지만 신호 수신에는 적용하지 않고 전송에는 적용합니다. 여기에서 신호를 전송할 때 파동 벡터의 방향이 반대 방향으로 변경된다는 점을 고려해 볼 가치가 있습니다. 이는 요소가 위상 벡터 수신과 전송의 경우 지수 부호가 다릅니다. 복잡한 결합으로 서로 연결되어 있습니다. 그 결과, -10° 방향의 송신에 대한 최대 방사 패턴을 구하게 되었는데, 이는 동일한 중량 계수를 갖는 수신에 대한 방사 패턴의 최대값과 일치하지 않는 상황이다. 중량 계수에도 복소 활용을 적용합니다.

안테나 어레이를 사용할 때는 수신 및 전송을 위한 패턴 형성에 대해 설명된 특징을 항상 염두에 두어야 합니다.

방사 패턴을 가지고 놀자

여러 최고점

방사 패턴의 두 가지 주요 최대값을 -5°와 10° 방향으로 형성하는 작업을 설정해 보겠습니다. 이를 위해 해당 방향에 대한 위상 벡터의 가중치 합을 가중치 벡터로 선택합니다.

$$display$$textbf{w} = 베타텍스트bf{s}(10°)+(1-beta)textbf{s}(-5°)$$display$$

비율 조정 β 메인 꽃잎의 비율을 조절할 수 있습니다. 여기서 다시 벡터 공간에서 무슨 일이 일어나고 있는지 살펴보는 것이 편리합니다. 만약에 β 가 0.5보다 크면 가중치 계수의 벡터는 다음에 더 가깝습니다. s(10°), 그렇지 않으면 s(-5°). 가중치 벡터가 페이저 중 하나에 가까울수록 해당 스칼라 곱이 커지고 이에 따라 해당 최대 DP 값이 커집니다.

그러나 두 개의 주요 꽃잎 모두 유한한 너비를 가지고 있으며 두 개의 가까운 방향으로 조정하려면 이 꽃잎이 하나로 병합되어 중간 방향을 향한다는 점을 고려해 볼 가치가 있습니다.

하나의 최대값과 XNUMX

이제 복사 패턴의 최대값을 $inline$phi_1=10°$inline$ 방향으로 조정하고 동시에 $inline$phi_2=-5°$inline$ 방향에서 오는 신호를 억제해 보겠습니다. 이렇게 하려면 해당 각도에 대해 DN XNUMX을 설정해야 합니다. 다음과 같이 이 작업을 수행할 수 있습니다.

$$display$$textbf{w}=textbf{s}_1-frac{textbf{s}_2^Htextbf{s}_1}{N}textbf{s}_2$$display$$

여기서 $inline$textbf{s}_1 = textbf{s}(10°)$inline$, $inline$textbf{s}_2 = textbf{s}(-5°)$inline$입니다.

가중치 벡터를 선택하는 것의 기하학적 의미는 다음과 같습니다. 우리는 이 벡터를 원합니다 w $inline$textbf{s}_1$inline$에 대한 최대 투영을 갖고 동시에 $inline$textbf{s}_2$inline$ 벡터에 직교했습니다. 벡터 $inline$textbf{s}_1$inline$은 공선형 벡터 $inline$textbf{s}_2$inline$과 직교 벡터 $inline$textbf{s}_2$inline$의 두 가지 용어로 표현될 수 있습니다. 문제 설명을 만족하려면 두 번째 구성요소를 가중치 계수의 벡터로 선택해야 합니다. w. 동일선상 구성요소는 스칼라 곱을 사용하여 $inline$textbf{s}_1$inline$ 벡터를 정규화된 벡터 $inline$frac{textbf{s}_2}{sqrt{N}}$inline$에 투영하여 계산할 수 있습니다.

$$display$$textbf{s}_{1||}=frac{textbf{s}_2}{sqrt{N}}frac{textbf{s}_2^Htextbf{s}_1}{sqrt{N}} $$디스플레이$$

따라서 원래 위상 벡터 $inline$textbf{s}_1$inline$에서 동일 선상 구성 요소를 빼면 필요한 가중치 벡터를 얻습니다.

몇 가지 추가 참고 사항

1. 위의 모든 부분에서 가중치 벡터를 정규화하는 문제를 생략했습니다. 그 길이. 따라서 가중치 벡터의 정규화는 안테나 배열 방사 패턴의 특성(주 최대 방향, 주 로브 너비 등)에 영향을 미치지 않습니다. 또한 이 정규화는 공간 처리 장치의 출력에서 ​​SNR에 영향을 미치지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 이와 관련하여 공간 신호 처리 알고리즘을 고려할 때 일반적으로 가중치 벡터의 단위 정규화를 허용합니다. $inline$textbf{w}^Htextbf{w}=1$inline$
2. 안테나 어레이의 패턴 형성 가능성은 요소 수 N에 따라 결정됩니다. 요소가 많을수록 가능성은 더 넓어집니다. 공간 가중치 처리를 구현할 때 자유도가 높을수록 N차원 공간에서 가중치 벡터를 "비틀는" 방법에 대한 옵션이 더 많아집니다.
3. 방사 패턴을 수신할 때 안테나 어레이는 물리적으로 존재하지 않으며 이 모든 것은 신호를 처리하는 컴퓨팅 장치의 "상상"에만 존재합니다. 이는 동시에 여러 패턴을 합성하고 서로 다른 방향에서 오는 신호를 독립적으로 처리할 수 있음을 의미합니다. 전송의 경우 모든 것이 다소 복잡하지만 여러 DN을 합성하여 서로 다른 데이터 스트림을 전송하는 것도 가능합니다. 통신 시스템에서 이 기술을 MIMO.
4. 제시된 MATLAB 코드를 사용하여 DN을 직접 사용해 볼 수 있습니다.
   암호

   % antenna array settings
   N = 10;             % number of elements
   d = 0.5;            % period of antenna array
   wLength = 1;        % wavelength
   mode = 'receiver';  % receiver or transmitter
   
   % weights of antenna array
   w = ones(N,1);    
   % w = 0.5 + 0.3*cos(2*pi*((0:N-1)-0.5*(N-1))/N).';
   % w = 0.5 - 0.3*cos(2*pi*((0:N-1)-0.5*(N-1))/N).';
   % w = exp(2i*pi*d/wLength*sin(10/180*pi)*(0:N-1)).';
   % b = 0.5; w = b*exp(2i*pi*d/wLength*sin(+10/180*pi)*(0:N-1)).' + (1-b)*exp(2i*pi*d/wLength*sin(-5/180*pi)*(0:N-1)).';
   % b = 0.5; w = b*exp(2i*pi*d/wLength*sin(+3/180*pi)*(0:N-1)).' + (1-b)*exp(2i*pi*d/wLength*sin(-3/180*pi)*(0:N-1)).';
   
   % s1 = exp(2i*pi*d/wLength*sin(10/180*pi)*(0:N-1)).';
   % s2 = exp(2i*pi*d/wLength*sin(-5/180*pi)*(0:N-1)).';
   % w = s1 - (1/N)*s2*s2'*s1;
   % w = s1;
   
   % normalize weights
   w = w./sqrt(sum(abs(w).^2));
   
   % set of angle values to calculate pattern
   angGrid_deg = (-90:0.5:90);
   
   % convert degree to radian
   angGrid = angGrid_deg * pi / 180;
   % calculate set of steerage vectors for angle grid
   switch (mode)
       case 'receiver'
           s = exp(2i*pi*d/wLength*bsxfun(@times,(0:N-1)',sin(angGrid)));
       case 'transmitter'
           s = exp(-2i*pi*d/wLength*bsxfun(@times,(0:N-1)',sin(angGrid)));
   end
   
   % calculate pattern
   y = (abs(w'*s)).^2;
   
   %linear scale
   plot(angGrid_deg,y/max(y));
   grid on;
   xlim([-90 90]);
   
   % log scale
   % plot(angGrid_deg,10*log10(y/max(y)));
   % grid on;
   % xlim([-90 90]);

적응형 안테나 어레이를 사용하면 어떤 문제를 해결할 수 있나요?

알려지지 않은 신호의 최적 수신신호의 도착 방향을 알 수 없는 경우(통신 채널이 다중 경로인 경우 일반적으로 여러 방향이 있음) 안테나 어레이에서 수신한 신호를 분석하여 최적의 가중치 벡터를 형성하는 것이 가능합니다. w 공간 처리 장치의 출력 SNR이 최대가 되도록 합니다.

배경 소음에 대한 최적의 신호 수신여기서 문제는 다음과 같이 제기됩니다. 예상되는 유용한 신호의 공간 매개변수는 알려져 있지만 외부 환경에 간섭 소스가 있습니다. AP 출력에서 ​​SINR을 최대화하여 신호 수신에 대한 간섭의 영향을 최대한 최소화하는 것이 필요합니다.

사용자에게 최적의 신호 전송이 문제는 이동통신 시스템(4G, 5G)은 물론 Wi-Fi에서도 해결됩니다. 의미는 간단합니다. 사용자 피드백 채널의 특수 파일럿 신호를 사용하여 통신 채널의 공간적 특성을 평가하고 이를 기반으로 전송에 최적인 가중치 계수 벡터가 선택됩니다.

데이터 스트림의 공간 다중화적응형 안테나 어레이를 사용하면 동일한 주파수에서 동시에 여러 사용자에게 데이터를 전송할 수 있어 각 사용자에 대한 개별 패턴을 형성할 수 있습니다. 이 기술은 MU-MIMO라고 하며 현재 통신 시스템에서 (그리고 이미 어딘가에서) 적극적으로 구현되고 있습니다. 공간 다중화의 가능성은 4G LTE 이동통신 표준, IEEE802.11ay Wi-Fi 표준, 5G 이동통신 표준 등에서 제공된다.

레이더용 가상 안테나 어레이디지털 안테나 어레이를 사용하면 여러 송신 안테나 요소를 사용하여 신호 처리를 위해 훨씬 더 큰 크기의 가상 안테나 어레이를 형성할 수 있습니다. 가상 그리드는 실제 그리드의 모든 특성을 갖고 있지만 구현하는 데 필요한 하드웨어가 더 적습니다.

방사선원의 매개변수 추정적응형 안테나 어레이를 사용하면 개수, 전력, 각도 좌표 무선 방출 소스, 서로 다른 소스의 신호 간의 통계적 연결을 설정합니다. 이 문제에서 적응형 안테나 어레이의 주요 장점은 근처의 방사원을 초고해상도로 분석할 수 있다는 것입니다. 안테나 배열 방사 패턴의 메인 로브 폭보다 작은 각도 거리를 갖는 소스(레일리 해상도 제한). 이는 주로 신호의 벡터 표현, 잘 알려진 신호 모델 및 선형 수학 장치로 인해 가능합니다.

관심을 가져 주셔서 감사합니다.

출처 : habr.com