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@@ -180,6 +180,7 @@ links_settings:
links:
#Title: https://example.com
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@@ -16,6 +16,7 @@ tags:
- 第一零点波束宽度
- 旁瓣
- 栅瓣
+ - 瑞利限
categories:
- - Josh 的学习笔记
- 最优阵列处理
@@ -26,7 +27,7 @@ date: 2023-04-20 19:34:47
# 均匀加权线阵的频率-波数响应函数
- 现在把注意力集中到均匀加权的情况,即
+ 现在把注意力集中到均匀加权线阵(Uniformly Weighted Linear Array)的情况,即
$$\begin{equation}
w_n = \frac{1}{N}, \, n = 0,1,\cdots,N-1
@@ -36,7 +37,7 @@ $$\begin{equation}
\vec{w} = \frac{1}{N} \vec{1}
\end{equation}$$
-其中 $\vec{1}$ 是 $N \times 1$ 维的单位矢量,则在 $\psi$ 空间的频率-波数函数可以写成(利用等比级数的求和公式)
+其中 $\vec{1}$ 是 $N \times 1$ 维的单位矢量,则在 $\psi$ 空间的频率-波数响应函数可以写成(利用等比级数的求和公式)
$$\begin{equation}
\begin{aligned}
@@ -54,7 +55,7 @@ $$\begin{equation}
-观察到,
+可以观察到:
- 当 $N$ 是奇数时,$\vec{\varUpsilon}_\psi(\psi)$ 是周期函数,周期为 $2\pi$;
- 当 $N$ 为偶数时,波瓣在 $\pm 2 \pi$、$\pm 6 \pi$ 处的值为负值,周期为 $4 \pi$;
@@ -63,7 +64,7 @@ $$\begin{equation}
当 $N = 11$ 时, $\vec{\varUpsilon}_\psi(\psi)$ 和 $\psi$ 的关系在[图 1-3-1](#fig.1-3-1) 中给出。[图 1-3-2](#fig.1-3-2) 给出了 $\left|\vec{\varUpsilon}_\psi(\psi)\right|$,单位为 dB,其中
$$\begin{equation}
- \vec{\varUpsilon}_\mathrm{dB}(\psi) = 10 \log_{10} \left|\vec{\varUpsilon}_\psi(\psi)\right|^2
+ \vec{\varUpsilon}_\mathrm{dB}(\psi) = 10 \log_{10} \left|\vec{\varUpsilon}(\psi)\right|^2
\end{equation}$$
@@ -84,38 +85,52 @@ $$\begin{equation}
这里 $\vec{\varUpsilon}(\omega:k_z)$ 是周期函数,周期为 $2\pi/d$。
- 注意,响应函数仅依赖于波数分量 $k_z$,是 $k_z$ 的周期函数,间隔为 $2\pi/d$,这是线性阵列的一维特性导致的,所以该阵列仅能分析在 $k_z$ 方向上投影的波数分量。
+{% note warning %}
+
+注意,响应函数仅依赖于波数分量 $k_z$,是 $k_z$ 的周期函数,间隔为 $2\pi/d$,这是线性阵列的一维特性导致的,所以该阵列仅能分析在 $k_z$ 方向上投影的波数分量。
+
+{% endnote %}
# 均匀加权线阵的波束方向图
- 均匀加权线阵的波束方向图的波束方向图为
+ 均匀加权线阵的波束方向图为
$$\begin{align}
&\theta 空间: && B_\theta(\theta) = \frac{1}{N} \frac{\sin\left(\frac{N}{2} \cdot \frac{2\pi}{\lambda} \cos \theta \cdot d \right)}{\sin \left( \frac{1}{2} \cdot \frac{2\pi}{\lambda} \cos\theta \cdot d\right)}, \quad 0 \leqslant \theta \leqslant \pi \\
- &u 空间: && B_u(u) = \frac{1}{N} \frac{\sin\left(\frac{N \pi d}{\lambda} u \right)}{\sin \left( \frac{N d}{\lambda} u\right)}, \quad -1 \leqslant u \leqslant 1 \label{BeamPatternOfUWLAInDirectionCosineDomain} \\
+ &u 空间: && B_u(u) = \frac{1}{N} \frac{\sin\left(\frac{ \pi Nd}{\lambda} u \right)}{\sin \left( \frac{N d}{\lambda} u\right)}, \quad -1 \leqslant u \leqslant 1 \label{BeamPatternOfUWLAInDirectionCosineDomain} \\
&\psi 空间: &&B_\psi(\psi) = \frac{1}{N} \frac{\sin\left(N\frac{\psi}{2}\right)}{\sin \left( \frac{\psi}{2} \right)}, \quad -\frac{2\pi d}{\lambda} \leqslant \psi \leqslant \frac{2\pi d}{\lambda} \label{BeamPatternOfUWLAInWaveNumberDomain}
\end{align}$$
其中定义域分别为 $0 \leqslant \theta \leqslant \pi$、$-1 \leqslant u \leqslant 1$ 和 $-\displaystyle\frac{2\pi d}{\lambda} \leqslant \psi \leqslant \frac{2\pi d}{\lambda}$,称为**{% label primary @可视区域(visible region) %}**。
- 函数 $B_u(u)$ 和 $B_\psi(\psi)$ 有时称为**{% label primary @阵列因子(Array Factor) %}**。当我们研究非全向性阵元时,将发现这个量的重要性。
+{% note info %}
+
+函数 $B_u(u)$ 和 $B_\psi(\psi)$ 有时称为**{% label primary @阵列因子(Array Factor) %}**。这个量对非全向性阵元非常重要。
+
+{% endnote %}
[图 1-3-3](#fig.1-3-3) 给出了 $B_\theta(\theta)$ 的极坐标形式,单位为 dB。如果在三维空间画出波束方向图,在[图 1-3-3](#fig.1-3-3) 中的图将对应沿着任意方位角 $\theta$ 切割得到的方向图。[图 1-3-4](#fig.1-3-4) 给出了波束方向图的幅度和不同变量之间的关系。
-{width=500px}
+{width=800px}
{width=1000px}
- 尽管这是一个简单的例子,但可以用来展示线性阵列的一些重要特征。第一组重要特征描述了波束方向图的参数。
+{% note info %}
+
+虽然以上例子比较简单,但是可以用来展示线性阵列的一些重要特征。
+
+{% endnote %}
# 波束方向图的参数
+ 波束方向图的重要特征可以使用波束方向图的参数来描述。
+
1. 3dB 带宽(半功率波束宽度,half-power beamwidth,HPBW)
2. 到第一零点的距离(这个距离的两倍称为 $BW_{NN}$)
3. 到第一旁瓣的距离
@@ -132,25 +147,19 @@ $$\begin{align}
{width=700px}
- 3dB 波束宽度是波束宽度的一个度量。定义为对应 $\left| B_u(u) \right|^2 = 0.5$ 或 $\left| B_u(u) \right| = 1/\sqrt{2}$ 的点。可以通过使式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInDirectionCosineDomain}$ 中的 $B_u(u)$ 的值等于 $1/\sqrt{2}$ 来确定出在 $u$ 空间的半功率点。当 $N$ 增加时,计算这个值,我们发现,对于 $N\geqslant 10$,通过解下面的方程可以得到一个很好的近似值:
+ 3dB 波束宽度是波束宽度的一个度量。定义为对应 $\left| B_u(u) \right|^2 = 0.5$ 或 $\left| B_u(u) \right| = 1/\sqrt{2}$ 的点。可以通过令波束方向图 $B_u(u)$(式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInDirectionCosineDomain}$)等于 $1/\sqrt{2}$,来求出 $u$ 空间的半功率点。对于 $N\geqslant 10$,通过解下面的方程可以得到一个很好的近似:
$$\begin{equation}
\frac{\pi N d}{\lambda} u = 1.4
\end{equation}$$
-则
-
-$$\begin{equation}
- \frac{\Delta u_1}{2} = 1.4 \frac{\lambda}{\pi N d}
-\end{equation}$$
-
-或
+即有
$$\begin{equation} \label{DefinitionOfHPBW}
\Delta u_1 = 0.891 \frac{\lambda}{N d}
\end{equation}$$
-我们把这个间隔称为**{% label primary @半功率波束宽度(half-power beamwidth,HPBW) %}**。当 $N$ 增加时,式 $\eqref{DefinitionOfHPBW}$ 中的系数稍稍减小。对于 $N > 30$,$0.886 \lambda/Nd$ 是一个更好的近似表达式。
+我们把这个间隔称为**{% label primary @半功率波束宽度(half-power beamwidth,HPBW) %}**。当 $N$ 增加时,式 $\eqref{DefinitionOfHPBW}$ 中的常系数会稍稍减小。对于 $N > 30$,$0.886 \lambda/Nd$ 是一个更好的近似表达式。
[表 1-3-1](#table.1-3-1) 中列出了不同空间内 HPBW 的表达式。
@@ -170,7 +179,7 @@ $$\begin{equation} \label{DefinitionOfHPBW}
## 第一零点波束宽度
- 方向图的零点出现在当 $B_u(u)$ 的分子为零而分母不为零时,即
+ 方向图的零点出现在当波束方向图 $B_u(u)$(式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInDirectionCosineDomain}$)的分子为零而分母不为零时,即
$$\begin{equation}
\sin \left( \frac{\pi N d}{\lambda} u \right) = 0
@@ -194,13 +203,13 @@ $$\begin{equation}
u \ne m \frac{\lambda}{d}, \quad m = 1,2,\cdots
\end{equation}$$
-则第一个零点的位置为 $\lambda/Nd$,且
+则第一个零点的位置为 $\lambda/Nd$,即有
$$\begin{equation}
\Delta u_2 = 2 \frac{\lambda}{Nd}
\end{equation}$$
-我们把 $\Delta u_2$ 称为零点-零点波束宽度(null-to-null beamwidth),并表示为 $BW_{NN}$ 。 $BW_{NN}$ 的一半是到第一零点的距离 ($0.5 BW_{NN}$) 。这个量衡量了阵列分辨两个不同平面波的能力,也称为{% label primary @瑞利限(Rayleigh resolution limit) %}。如果第二个波束方向图的峰值在第一个波束方向图的第一零点之外(间隔 $\geqslant \Delta u_2 / 2$),则我们认为这两个平面波是可以分辨的。在后面,我们将研究一个阵列的分辨能力的统计性度量。
+我们把 $\Delta u_2$ 称为零点-零点波束宽度(null-to-null beamwidth),用 $BW_{NN}$ 表示。 $BW_{NN}$ 的一半是到第一零点的距离 ($0.5 BW_{NN}$) 。这个量能够衡量阵列分辨两个不同平面波的能力,也称为{% label primary @瑞利限(Rayleigh resolution limit) %}。如果第二个波束方向图的峰值在第一个波束方向图的第一零点之外(间隔 $\geqslant \Delta u_2 / 2$),则认为这两个平面波是可以分辨的。在后面,我们将研究一个阵列的分辨能力的统计性度量。
{% note warning %}
@@ -224,7 +233,7 @@ $$\begin{equation}
## 旁瓣的位置及其衰减速率
- 旁瓣极大值的位置出现在当式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInDirectionCosineDomain}$ 中的分子逼近极大值的时候:
+ 旁瓣极大值的位置出现在当波束方向图 $B_\psi(\psi)$(式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInWaveNumberDomain}$)中的分子逼近极大值的时候:
$$\begin{equation}
\sin \left( \frac{N \psi}{2} \right) = 1
@@ -254,7 +263,7 @@ $$\begin{equation}
\psi = \pm \frac{2\pi}{N}
\end{equation}$$
-由于在极大值时,式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInWaveNumberDomain}$ 中的分子趋近为 1,因此极大值为
+由于在极大值时,波束方向图 $B_\psi(\psi)$(式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInWaveNumberDomain}$)中的分子趋近为 1,因此极大值为
$$\begin{equation}
B_\psi \left( \pm \frac{3\pi}{N} \right) \approx \frac{1}{N \sin \left( \frac{3\pi}{2N} \right)}
@@ -270,7 +279,7 @@ $$\begin{equation}
{% note warning %}
-这意味着一个信号如果在这个旁瓣的位置入射,且比位置在 $k_z = 0$ 的信号高 13.5dB,则这两个信号将产生相同的响应。主要的旁瓣出现在 $k_z = \pm(2m + 1) \pi/Nd$,旁瓣的水平衰减速率为 $1/(2m + 1)$。例如,第二旁瓣的高度为 -17.9dB。在实际中,这种旁瓣水平的分辨能力是不能被接受的,所以很少使用均匀加权。旁瓣控制在确定性阵列和自适应阵列设计中都是特别重要的问题。
+这意味着一个信号如果在这个旁瓣的位置入射,且比位置在 $k_z = 0$ 的信号大 13.5dB,则这两个信号将产生相同的响应。主要的旁瓣出现在 $k_z = \pm(2m + 1) \pi/Nd$,旁瓣的水平衰减速率为 $1/(2m + 1)$。例如,第二旁瓣的高度为 -17.9dB。在实际中,这种旁瓣水平的分辨能力是不能被接受的,所以很少使用均匀加权。旁瓣控制在确定性阵列和自适应阵列设计中都是特别重要的问题。
{% endnote %}
@@ -280,7 +289,7 @@ $$\begin{equation}
{width=1000px}
-在[图 1-3-6](#fig.1-3-6) 中,我们针对多种 $d/\lambda$ 的值,画出了 $\left| \vec{\varUpsilon}_u(u) \right|$。图中说明了“栅瓣”这个重要的概念,即和主波束一样高的波瓣。栅瓣发生在当式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInWaveNumberDomain}$ 中的分子和分母均为零的时候。栅瓣出现的间隔为
+ 在[图 1-3-6](#fig.1-3-6) 中,针对多种 $d/\lambda$ 的值,画出了 $\left| \vec{\varUpsilon}_u(u) \right|$。图中说明了“栅瓣”这个重要的概念,即和主波束一样高的波瓣。栅瓣发生在当波束方向图 $B_\psi(\psi)$(式 $\eqref{BeamPatternOfUWLAInWaveNumberDomain}$)中的分子和分母均为零的时候。栅瓣出现的间隔为
$$\begin{equation}
\frac{\psi}{2} = m \cdot \pi
@@ -300,7 +309,7 @@ $$\begin{equation}
如果阵列的间距大于 $\lambda$,则栅瓣的峰值出现在信号传播区域以内,即在 $\left| u \right| \leqslant 1$ 的区域以内。这里就会出现峰值响应模糊的问题,只有当我们对信号的入射方向有先验信息的时候,才可能解决这个问题。
- 下一节将讨论阵列调向的问题。我们发现阵列调向使得在 $u$ 空间的频率-波数函数 $\left| \vec{\varUpsilon}_u(u) \right|$ 发生平移。这种平移导致栅瓣进入了可视区域以内。我们发现,如果阵列需要的调向范围为 $0 \degree \leqslant \theta \leqslant 180\degree$ 则需要
+ 下一节将讨论阵列调向的问题,阵列调向使得在 $u$ 空间的频率-波数响应函数 $\left| \vec{\varUpsilon}_u(u) \right|$ 发生平移,这种平移导致栅瓣进入了可视区域以内。我们发现,如果阵列需要的调向范围为 $0^\circ \leqslant \theta \leqslant 180^\circ$ 则需要
$$\begin{equation}
\frac{d}{\lambda} \leqslant \frac{1}{2}
@@ -314,4 +323,8 @@ $$\begin{equation}
通常,我们考虑满足 $d \leqslant \lambda/2$ 的阵列,并假设需要在整个球内进行调向。我们把满足 $d = \lambda/2$ 的均匀线阵称为**{% label primary @标准线阵(standard linear array) %}**。
- 在时间序列分析中,当对时域波形欠采样时,会出现混迭间题。栅瓣的问题和时域混迭问题是等同的。
+{% note info %}
+
+在时间序列分析中,当对时域波形欠采样时,会出现混迭问题。栅瓣的问题和时域混迭问题是等同的。
+
+{% endnote %}