简述

我前面的一篇博客已经对方向图乘积定理进行了C#的实现,https://blog.csdn.net/qq_23176133/article/details/85641248,这次用python实现,并为接下来的阵列天线综合做准备。

效果如下

对少数量,中等数量,大数量阵列进行了综合,其中黄色线和红色线是我用Python写的方向图乘积定理综合得到的,蓝色的是hfss综合得到的,基本99%以上的重合,归一化方向图完全一致,最大增益在绝大部分阵列一致,有一小部分有5%左右的差异。

16单元组阵


与HFSS综合完全一致

8单元组阵


与HFSS综合完全一致

5单元组阵


与HFSS综合基本一致

2单元组阵


与HFSS综合基本一致

python实现

先读取单元方向图的数据,然后通过方向图乘积定理综合,写入新的csv,并通过matplot绘制方向图。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import math
import cmath
import csv
import matplotlib.pyplot as pltclass Pattern:def radiation(self):data_x = []data_y = []csv_data = pd.read_csv("./data.csv")n_data = len(csv_data)for i in range(0, n_data):data_x.append(csv_data.loc[i][0])data_y.append(csv_data.loc[i][1])n_cell = 9f = 1.575position = [0, 94, 206, 281, 393, 475, 587, 683, 785]power = [0.2, 0.8, 0.4, 0.3, 0.5, 0.9, 0.2, 0.7, 0.4]phase = [0, 82, 165, 201, 247, 229, 262, 305, 334]k = 2 * math.pi * f / 300csvfile = open("newdata.csv", "w+", newline='')writer = csv.writer(csvfile)data_array = []data_array.append(['Theta [deg]','Power'])data_new = []for i in range(0, n_data):data_array.append([])data_array[i+1].append(data_x[i])a = complex(0, 0)k_d = k * math.sin(data_x[i] * math.pi / 180)for j in range(0, n_cell):a = a + power[j] * data_y[i] * cmath.exp(complex(0,(phase[j] * math.pi / 180 + k_d * position[j])))data_array[i+1].append(10*math.log10(abs(a)))data_new.append(data_array[i+1][1])writer.writerows(data_array)plt.plot(data_x, data_new,"y")plt.show()def main(argv=None):pattern = Pattern()pattern.radiation()if __name__ == '__main__':main( )

运行结果

运行结果:增益和副瓣波形包络完全一致,只是副瓣的波峰略有差异。

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