基于接收方向图法分析耦合对接收特性影响的方法与流程

本发明涉及一种信号处理技术，特别是一种基于接收方向图法分析耦合对接收特性影响的方法。

背景技术：

阵列信号处理最主要的两个研究方向，是自适应阵列处理和空间谱估计。对这两个方向进行分析，需要先分析阵列的接收特性。

电磁计算的数值方法如矩量法(mom)、有限元法(fem)、时域有限差分方法(fdtd)可以很好地对天线阵列性能进行仿真。然而由于耦合的存在，发射模式下阵列的性能不能直接等效为接收阵下的性能。

目前，为了验证制造出的天线阵用于接收模式下的性能，一般都需要在暗室中，用喇叭天线发射信号，通过转台旋转，测出当前阵列某些来向上的接收信号特性。但是实测需要有实物，成本较高，并且实测的角度数量有限。

然而在仿真中，目前仿真阵列的抗干扰效果，都是用算法产生模拟信号进行运算，这并不能很好地反映阵列在接收下的抗干扰性能。目前没有一个方法可以方便地得到一个阵列天线的全方位接收特性——接收方向图。遇到的问题主要有以下几个：

(1)用matlab仿真所产生信号的方法不能很好的反应耦合对接收信号的影响，并且产生的模拟信号不能贴近实际阵列，只能用理想的导向矢量；

(2)用hfss不能仿真得到匹配负载上的接收信号，不能用来得到接收方向图；

(3)feko软件引入了矩量法，可以准确地仿真阵列天线的接收状态，通过添加平面波，可以用矩量法计算出此时的接收信号。但是现有技术所涉及的使用方法只能获得一个入射角度的接收信号，导致目前无法方便地获取所有入射角度的接收信号；

(4)以前的方法中用用计算得到的权值与理想的导向矢量相乘，会得到耦合使得抗干扰零陷偏移的结论。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于接收方向图法分析耦合对接收特性影响的方法，该方法可以快速批量得到全方位入射角下，阵列匹配负载上的接收信号，同时也能得到没有耦合下的理想接收信号，并用算法进行对比分析处理。

本方法包括以下步骤：

步骤1，采用feko软件建立仿真阵列模型，设置参数和入射信号之间的固定相位差，对模型进行仿真，获取若干包括快拍信号的输出文件，该输出文件包括接收数据和英文说明；

步骤2，采用java编程对每一个输出文件中的接收数据进行处理，获取仅包含接收数据的文件；

步骤3，对步骤2的文件采用lcmv算法获得所有入射角度形成零陷的权值；

步骤4，基于权值获取所有入射角度下的抗干扰接收方向图；

步骤5，根据抗干扰接收方向图分析耦合对抗干扰性能的影响。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)接收方向图的获取，可以准确评价某个天线阵列的抗干扰性能；(2)仿真结果与实测结论一致，现有的其它技术本身研究对象仅适用于发射阵，得到的结论并不能适用于接收阵；(3)可以对任意阵列进行仿真，也可以方便地验证降耦合措施等对天线接收性能的改善情况；(4)对有耦合和没有耦合下接收方向图的研究，可以很方便地对比耦合对接收特性、抗干扰的影响；(5)与以前的方法中，画接收方向图的方法不同，本发明中的方法是用计算得到的权值与真实的导向矢量相乘，而不是算法计算的理想导向矢量，本发明中的结论是耦合只使得整个抗干扰系统的零线深度变浅了。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是本发明中feko建模以及加激励的模型图。

图3是本发明实施例的没有耦合下的接收方向图。

图4是本发明实施例中有耦合下的接收方向图。

图5是本发明中阵列接收信号及对应权值演示图。

具体实施方式

本发明提出的方法是利用现有的集成矩量法的工具feko，研究出一套快速通过算法获得任意阵列的接收方向图，并可以分析耦合对接收特性以及抗干扰用途的影响。由于feko的输出文件中，各角度的接收信号是分散的，之前没有人尝试同时获取所有入射角度下的接收信号，主要中间有几个技术没有解决，下面就将给出本发明提出的方法。

结合图1，一种基于接收方向图法分析耦合对接收特性影响的方法，包括以下步骤：

步骤1，采用feko软件建立仿真阵列模型，设置参数和入射信号之间的固定相位差，对模型进行仿真，获取若干包括快拍信号的输出文件，该输出文件包括接收数据和英文说明；

步骤2，采用java编程对每一个输出文件中的接收数据进行处理，获取仅包含接收数据的文件；

步骤3，对步骤2的文件采用lcmv算法获得所有入射角度形成零陷的权值；

步骤4，基于权值获取所有入射角度下的抗干扰接收方向图；

步骤5，根据抗干扰接收方向图分析耦合对抗干扰性能的影响。

步骤1中若获得没有耦合下的接收数据时的模型建立如下：按照阵列的布局，建立与天线数量相等的仿真模型，每个仿真模型中只放置一个天线单元，每个模型中的天线单元位置不同，并与阵列下的布局一一对应。

步骤1获取有耦合下的接收数据的输出文件的具体过程在于：

步骤1.1.1，采用feko软件建立仿真阵列模型，设置参数，参数包括端口所接匹配负载值、模型所处介质空间为真空、输出匹配负载上的电流、求解精度为双精度、入射信号的扫描俯仰角范围、入射信号的扫描方位角范围；

步骤1.1.2，对每一入射信号，设置一固定相位差，使得相邻的入射信号相位上延迟同一固定相位差；

步骤1.1.3，对模型进行仿真，每仿真一次输出一个outi文件，所述outi文件中包含了阵列中所有天线的一个快拍信号，i为快拍的索引值。

获取没有耦合下的输出文件的具体过程为：

步骤1.2.1，采用feko软件建立每个天线单元的模型，设置参数，参数包括端口所接匹配负载值、模型所处介质空间为真空、输出匹配负载上的电流、求解精度为双精度、入射信号的扫描俯仰角范围、入射信号的扫描方位角范围；

步骤1.2.2，对每一入射信号，设置一固定相位差，使得相邻的入射信号相位上延迟同一固定相位差；

步骤1.2.3，对第j个天线单元模型进行仿真运算，每仿真一次输出一个outij文件，所述outij文件中包含第j个天线单元模型快拍信号，i为快拍的索引值。

步骤2对于没有耦合下的接收数据的处理的具体过程为：

步骤2.1，获取feko的输出的每一个outi文件中所有的接收数据和英文说明；

步骤2.2，采用java编程对每一个outi文件中的接收数据进行如下处理：

查找每一个入射角度接收数据上的英文“segmentloads”，查找到后将下面每个天线单元的接收信号实部、虚部按照在这一行的字符段中分别取出，按照俯仰角从小到大，方位角从小到大的顺序存入到相应的txti文件中。

步骤2中对于有耦合下的接收数据的处理的具体过程为：

步骤2.1，获取feko的输出的所有天线单元的所有快拍的输出文件中的接收数据和英文说明；

步骤2.2，采用java编程对每一个outij文件中的接收数据进行如下处理：

查找每一个入射角度接收数据上的英文“segmentloads”，查找到后将下面每个天线单元的接收信号实部、虚部按照在这一行的字符段中分别取出，按照俯仰角从小到大，方位角从小到大的顺序存入到相应的缓存文件中；

步骤2.3，对于所有缓存文件中的接收数据，将第i个快拍下的相同角度的入射信号下的所有天线单元的接收数据按照俯仰角从小到大、方位角从小到大和天线的编号的顺序存入到相应的txti文件中。

步骤3的具体过程在于：

步骤3.1，将所有的txti文件中角度的接收数据全部导入到matlab中，取出第j角度所有匹配负载上的所有快拍信号如下

其中，m为模型阵列的通道数，n为入射信号的个数；

步骤3.2，用lcmv算法获取第i个角度形成零陷的权值wopti；

步骤3.3，重复3.1、3.2步骤，算出所有入射角度对应的权值wopt。

步骤4的具体过程为：

步骤4.1，采用第i个入射角度形成零陷的权值wopti与每个入射角度的接收数据在matlab里进行矩阵相乘获取接收数据强度结果；

步骤4.2，按照x轴为俯仰角度、y轴为方位角度、z轴为接收数据强度结果获取三维图用于表示第i个入射角度下的抗干扰接收方向图；

步骤4.3，重复步骤4.1、4.2，获取在所有入射角度的抗干扰接收方向图。

步骤5的分析方法为：当某个入射角度对应的权值wopt，在抗干扰接收方向图中，接收增益最小，说明此时抗干扰性能最好。

实施例一

为了实现对入射角俯仰角从0到90度，方位角从0到360度所有角度的接收信号进行抓取，仿真模型如图2所示。

本实施例的仿真建立的模型为4圆阵，间距为80mm。图3和图4分别是仿真中的没有耦合情况下与有耦合情况下，入射信号来向为(50，250)时的接收方向图。可以看出，在干扰来向(50,250)处，有耦合下的接收增益比没有耦合下的接收增益要大。

一种基于接收方向图法分析耦合对接收特性影响的方法，包括以下步骤：

步骤1，采用feko软件建立仿真阵列模型，设置参数和入射信号之间的固定相位差，对模型进行仿真，获取若干包括快拍信号的输出文件，该输出文件包括接收数据和英文说明；

步骤2，采用java编程对每一个输出文件中的接收数据进行处理，获取仅包含接收数据的文件；

步骤3，对步骤2的文件采用lcmv算法获得所有入射角度形成零陷的权值；

步骤4，基于权值获取所有入射角度下的抗干扰接收方向图；

步骤5，根据抗干扰接收方向图分析抗干扰性能。

步骤1中，若获得有耦合下的接收数据时，模型按照天线的阵列布局建立。

步骤1中，若获得没有耦合下的接收数据时，按照阵列的布局，建立与天线数量相等的仿真模型，每个仿真模型中只放置一个天线单元，每个模型中的天线单元位置不同，并与阵列下的布局一一对应，对模型进行仿真，获取若干包括快拍信号的输出文件，该输出文件包括接收数据和英文说明。假设阵列有4个天线，有4个编号，则在第i个模型中，只有第i号天线，并且与阵列中第i号天线所处的位置相同。

步骤1中在获得没有耦合下的接收信号时，假设阵列中有4个天线，按照阵列的布局，则需要在布阵时，分别建立4个模型，每个模型文件中只放置一个单元，每个模型中的单元位置不同，并与阵列下的布局一一对应，就可以分别得到每个单元的接收信号。

步骤1.1，本发明能够满足对任意阵型的接收信号进行获取。这里在feko中先建立对应的模型。打开cadfeko，构建我们所要分析的阵列，匹配好端口所接匹配负载值zl，阵元所处介质空间为真空。如要获取阵列下的接收信号，只需建模时建立一个阵列。在获得没有耦合下的接收信号时，假设阵列中有4个天线，按照阵列的布局，则需要在布阵时，分别建立4个模型，每个模型文件中只放置一个单元，每个模型中的单元位置不同，并与阵列下的布局一一对应，就可以分别得到每个单元的接收信号。

步骤1.2，选择菜单栏中solution→currentoutput，设定输出匹配负载上的电流，并导向出为out文件，设置求解精度为双精度；

步骤1.3，设置入射信号的扫描角度：俯仰角范围：0-90度，方位角：0-360度，总共91×361＝32851个角度。每仿真一次，可以获得一个快拍下的接收信号输出文件。在feko中需要在入射信号的相位上延迟5次固定相位差，共设置6个不同的入射信号相位，即可分别获得包含6个out文件，每个out文件包含了1个快拍的信号；

步骤1.4，要获取没有耦合下的输出文件，只需对单独建模的每个文件进行仿真，设置的参数和步骤1.3中的一致，即可得到每个通道共6个快拍的全方位角度的接收信号输出文件。因为每个单元单独建立模型，共要取6个快拍信号，所以输出文件共有4*6＝24个。

步骤2，在feko的输出的out文件中，每个快拍为一个文件，需要编程取出里面的32851个角度的一个快拍的信号，生成matlab可以读取的txt文件。要取出6个快拍的信号，需要处理6次。

步骤2.1，在输出的一个out文件中，包含了32851个角度的接收信号。out文件中有接收数据，也有英文说明，无法用matlab处理。虽然在输出文件中，我们想要的接收信号是分散排布的，手动取出32851组数据就显得不现实；

步骤2.2，发明中提出用java编程对out文件进行数据查找、切割、转存处理：每一个入射角度的接收信号上面一行都会有英文“segmentloads”，当查找到这个关键词后，将下面每个通道的接收信号实部、虚部按照在这一行中第几个字符段取出，按照俯仰角从0到90度，方位角从0到360度的顺序存入到txt文件中；

步骤2.3，重复2.1-2.2步骤，共处理所有的快拍的信号；

步骤2.4，没有耦合下仿真出的24个接收信号输出文件，也可以用2.1-2.4步骤处理后存入到txt文件中，用于下面算法处理数据。

步骤3，用接收信号算所有角度的权值：取出所有角度的4路信号的6快拍接收信号，用lcmv算法算出每个角度对应的权值wopt。这里取多个快拍主要是为了在矩阵求逆时，使矩阵满秩，不会出现求不出来逆矩阵的情况。

步骤3.1，将步骤2中的6个快拍的32851个角度的接收信号全部导入到matlab中，这里假设有4路通道，取出某一个角度的所有匹配负载上的6个快拍信号如下；

步骤3.2，用lcmv算法可以求出这个在这个角度形成零陷的权值wopt；

步骤3.3，重复3.1-3.2步骤，算出所有角度干扰来向对应的权值。

步骤4，获得对应入射角度干扰时的接收方向图：用算出的某一个角度对应的权值wopt与步骤2中获取的每个角度下的对应接收信号在matlab里进行矩阵相乘，得到的结果可以等效为，当天线后端算法加该权值wopt时，天线在所有角度上的接收增益，即天线的接收方向图。对比有耦合和没有耦合的所有角度对应的接收方向图中，分析出耦合对接收阵用于抗干扰时，性能的影响。

步骤4.1，当所有角度上的接收信号都与步骤3中某一个的权值wopt相乘时，得到的结果，等效为接收端加上此权值wopt时，对所有角度上等幅同相的接收信号的接收特性；

步骤4.2，与权值相乘后的接收信号强度的结果，按照俯仰角从0到90度，方位角从0到360度的顺序，可以等效为当前阵列的接收方向图中每个角度的接收增益。用计算得到的结果，x轴为俯仰角0-90度，y轴为方位角0-360度，z轴为计算得到的每个角度的加权值wopt后的接收增益，画出的3维图可以等效为当天线后端算法加该权值wopt时，阵列形成的抗干扰接收方向图；

步骤4.3，获得所有干扰来向角度的抗干扰接收方向图：在步骤3中已经计算出每个干扰方向上的权值wopt，只需再次进行步骤4.1-4.2，即可得到所有单干扰来向时，阵列形成的抗干扰接收方向图。

步骤5，从有耦合和没有耦合的所有角度对应的接收方向图中，分析出耦合对接收阵用于抗干扰时，性能的影响。评价的标准是：当某个角度的干扰算出的权值，在接收方向图中，接收增益越小，说明此时抗干扰性能越好。此外也可以用此方法验证耦合对doa估计精度的影响。也对方便地验证降耦合措施等对天线接收性能的改善情况。

步骤5.1，对有耦合和没有耦合下的分别抽取几个角度干扰形成接收方向图中的抗干扰性能进行对比，分析耦合对抗干扰性能有什么影响；

步骤5.2，步骤2中得到的没有耦合和有耦合下的接收信号，可以用doa算法进行仿真，得到耦合对doa估计精度的影响。

本发明涉及的方法可以直观地验证加降耦合措施后的抗干扰性能的变化：改善阵列结构，重新建模，重复1-5步骤，可以得到新阵列的抗干扰性能。

本实施例的仿真建立的模型为4圆阵，间距为80mm。图3和图4分别是仿真中的没有耦合情况下与有耦合情况下，入射信号来向为(50，250)时的接收方向图。可以看出，在干扰来向(50,250)处，有耦合下的接收增益比没有耦合下的接收增益要大。

可以得出结论是：耦合并没有影响接收方向图中零陷的位置，只是深度变浅了(接收增益变大了)，抗干扰性能变差了。

为了验证上述结论，限于篇幅限制，给出由“接收方向图法”得到的不同入射信号下，没有耦合和有耦合时的零陷位置以及深度。

下面给出阵元间距80mm的结果：

下面给出阵元间距100mm的结果：

从这两个表中数据可以得出，只有零陷的深度发生了变化，耦合下的零陷深度变浅，即在有耦合下的抗干扰性能会变差。

另外给出了公式推导来验证此结论：

图5中，没有耦合下的接收信号为[s1,s2,s3,s4]，当信号传输到阵面上时，因为有耦合的存在，4个天线接收到的信号变为[s1',s2',s3',s4']。图中有两个权值，分别为：理想接收信号的权值wopt，阵列接收信号的权值wopt'。

对于没有耦合的情况下，有wopt＝μrx^-1a(θ0)，(μ是一个常数，可以取1；rx是接收信号的协方差矩阵；a(θ0)是一个约束向量，如以第一通道为参照通道，可以取值[1，0，0，0])此时，与理想信号[s1,s2,s3,s4]相乘可以把功率降至最小。

对于有耦合的情况下，耦合信号是[s1',s2',s3',s4']^t＝c·[s1,s2,s3,s4]^t，(c是当前阵列的耦合矩阵)，而经过lcmv算法运算过后的权值为：wopt'＝μrx^-1c^-1a(θ0)。

这时，

wopt'·[s1',s2',s3',s4']^t＝μrx^-1c^-1a(θ0)c·[s1,s2,s3,s4]^t

≈μrx^-1a(θ0)[s1,s2,s3,s4]^t

＝wopt·[s1,s2,s3,s4]^t

其中，角标“t”代表矩阵的转置，“-1”代表矩阵的逆运算。

可以看出，在有耦合的情况下，阵列接收的信号[s1',s2',s3',s4']，算出的权值wopt'，仍然将干扰进行有效的抑制。只是在算法上，并不能等效为没有耦合下的情况，因为上式中，有一步是约等于。并且通过仿真也得出，有耦合下的抗干扰效果不如理想情况下的好。

公式推导也验证了接收方向图法中的仿真结果中的结论：耦合没有改变实际的零陷位置，改变的是零陷的深度，即抗干扰性能。