Параметры диапазона частот

Задайте рабочую частоту, аналитическую пропускную способность и вычислите длину волны в свободном пространстве.

freq = 800e6;
c = physconst('lightspeed');
lambda = c/freq;
BW_frac = .1;
fmin = freq - BW_frac*freq;
fmax = freq + BW_frac*freq;

Создайте два идентичных диполя

Используйте дипольный антенный элемент от библиотеки Antenna Toolbox™ и создайте 2 идентичных тонких диполя длины $$\lambda /2$$.

d1 = dipole('Length',lambda/2,'Width',lambda/200);
d2 = dipole('Length',lambda/2,'Width',lambda/200);

Постройте входной коэффициент отражения изолированного диполя

Вычислите входной коэффициент отражения изолированного диполя и постройте его, чтобы подтвердить отсутствие подобранности импедансов на уровне 800 МГц.

Numfreq = 101;
f = linspace(fmin,fmax,Numfreq);
S = sparameters(d1,f);
DipoleS11Fig = figure;
rfplot(S,1,1)
title('Reflection Coefficient')

Создайте двухэлементный массив

Создайте двухэлементную систему разнообразия антенны и расположите эти 2 антенны независимо 5 $$\lambda$$.

range = 5*lambda;
l = linearArray;
l.Element = [d1 d2];
l.ElementSpacing = range;
show(l)
view(-80,4)

Передаточная функция степени

Вычислите и постройте передаточную функцию степени (S21 в дБ) для двух антенн. Для этого вычислите рассеивающиеся параметры для системы и постройте S21 по целому частотному диапазону.

S = sparameters(l,f);
ArrayS21Fig = figure;
rfplot(S,2,1)
title('Power Transfer Function')

Пик ответа ясно не на уровне 800 МГц. Кроме того, отметьте потерю в силе сигнала из-за затухания в свободном пространстве.

Варьируйтесь ориентация в пространстве диполя

Передача степени между этими двумя антеннами может теперь быть исследована в зависимости от ориентации антенны. Коэффициент корреляции используется в системах MIMO, чтобы определить количество производительности системы. Существуют два подхода, чтобы вычислить коэффициент корреляции; использование поведения далекого поля и использование S-параметров. Полевой подход включает численное интегрирование. Вычисление, предложенное в этом примере, использует функциональную корреляцию, доступную в Antenna Toolbox™ и на основе подхода S-параметров [1]. Путем вращения одной антенны, расположенной на положительной оси X, мы изменяем ее направление поляризации и находим корреляцию

numpos = 101;
orientation = linspace(0,90,numpos);
S21_TiltdB = nan(1,numel(orientation));
Corr_TiltdB = nan(1,numel(orientation));
fig1 = figure;
for i = 1:numel(orientation)
    d2.Tilt = orientation(i);
    l.Element(2) = d2;
    S = sparameters(l,freq);
    Corr = correlation(l,freq,1,2);
    S21_TiltdB = 20*log10(abs(S.Parameters(2,1,1)));
    Corr_TiltdB(i) = 20*log10(Corr);
    figure(fig1);
    plot(orientation,S21_TiltdB,orientation,Corr_TiltdB,'LineWidth',2)
    grid on
    axis([min(orientation) max(orientation) -65 -20]);
    xlabel('Tilt variation on 2nd dipole (deg.)')
    ylabel('Magnitude (dB)')
    title('Correlation, S_2_1  Variation with Polarization')
    drawnow
end
legend('S_2_1','Correlation');

Мы замечаем, что передаточная функция степени и функция корреляции между этими двумя антеннами идентичны, когда ориентация антенны изменяется для одного из диполей.

Варьируйтесь располагая с интервалами между антеннами

Восстановите оба диполя так, чтобы они были параллельны друг другу. Запустите подобный анализ путем изменения интервала между этими 2 элементами.

d2.Tilt = 0;
l.Element = [d1 d2];
Nrange = 201;
Rmin = 0.001*lambda;
Rmax = 2.5*lambda;
range = linspace(Rmin,Rmax,Nrange);
S21_RangedB = nan(1,Nrange);
Corr_RangedB = nan(1,Nrange);
fig2 = figure;
for i = 1:Nrange
    l.ElementSpacing = range(i);
    S = sparameters(l,freq);
    Corr = correlation(l,freq,1,2);
    S21_RangedB(i)= 20*log10(abs(S.Parameters(2,1,1))); 
    Corr_RangedB(i)= 20*log10(Corr);
    figure(fig2);
    plot(range./lambda,S21_RangedB,range./lambda,Corr_RangedB,'--','LineWidth',2)
    grid on
    axis([min(range./lambda) max(range./lambda) -50 0]);
    xlabel('Distance of separation, d/\lambda')
    ylabel('Magnitude (dB)')
    title('Correlation, S_2_1 Variation with Range')
    drawnow
    hold off
end
legend('S_2_1','Correlation');

2 кривые явно отличаются в своем поведении, когда разделительное расстояние между двумя антеннами увеличивается. Этот график показывает овраги корреляции, которые существуют при определенных разделениях, таких как приблизительно 0,75 $$\lambda$$, 1.25 $$\lambda$$, 1.75 $$\lambda$$, и 2.25 $$\lambda$$.

Проверяйте частотную характеристику корреляции

Выберите разделение, чтобы быть 1.25 $$\lambda$$, который является одним из оврагов корреляции. Анализируйте изменение корреляции для 10%-й пропускной способности, сосредоточенной на уровне 800 МГц.

Rpick = 1.25*lambda;
f = linspace(fmin,fmax,Numfreq);
l.ElementSpacing = Rpick;
Corr_PickdB = 20.*log10(correlation(l,f,1,2));
fig2 = figure;
plot(f./1e9,Corr_TiltdB,'LineWidth',2)
grid on
axis([min(f./1e9) max(f./1e9) -65 0]);
xlabel('Frequency (GHz)')
ylabel('Magnitude (dB)')
title('Correlation Variation with Frequency')

Результаты анализа показывают, что эти две антенны имеют корреляцию ниже 30 дБ по заданной полосе.

Смотрите также

Эффект взаимной связи на коммуникации MIMO

Ссылка

[1] С. Бланш, Дж. Ромеу и я. Corbella, "Точное представление системной эффективности разнообразия антенны из входного описания параметра", Электрон. Латыш., издание 39, стр 705-707, май 2003. Онлайн в: http://upcommons.upc.edu/e-prints/bitstream/2117/10272/4/ExactRepresentationAntenna.pdf