基于RBF神经网络的天线阵方向图建模

介绍了径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络对阵列天线方向图进行建模的方法,并基于MATLAB仿真平台对由对称振子构成的二元阵、N元边射阵等多种阵列天线进行建模,所有的训练数据是由经典公式计算所得。仿真结果表明经过训练的RBF神经网络可有效地用于阵列天线方向图建模,为天线分析与设计提供很好的帮助。

基于阵元特性的相控阵方向图建模测试研究

提出了一种基于阵元通道实测数据的相控阵天线半实物建模方法,并利用该方法实现对阵列天线方向图的快速预测。该建模方法通过利用相控阵天线通道移相、衰减位态实测数据以及辐射阵元的阵中近场分布实测数据,并结合差分进化算法及快速傅里叶算法构建天线方向图数字化模型,从而实现对天线不同波位方向图的高精度建模及预测,大幅度简化天线近场修正及测量验证时间。该方法建立的数字化模型,尤其适用于大型相控阵天线波束性能验证及波束重构的工程实现。