16.7 ANTENNAOne essential component

16.7 ANTENNA
One essential component of a smart-antenna system is its sensors or antenna elements. Just as in humans the ears are the transducers that convert acoustic waves into electrochemical impulses, antenna elements convert electromagnetic waves into electrical
ANTENNA 959
impulses. These antenna elements play an important role in shaping and scanning the radiation pattern and constraining the adaptive algorithm used by the digital signal processor. There are a plethora of antenna elements [34] that can be selected to form an adaptive array. This includes classic radiators such as dipoles, monopoles, loops, apertures, horns, reflectors, microstrips, and so on. Thus, a good antenna designer should consider the type of antenna element that is best suited for the application. One element that meets the requirementsand capabilities of a mobile device is that of an array of printed elements. There are a number of printed element geometries, patches as they are usually referred to, some shown in Figure 14.2. The two most popular are the rectangular, discussed in detail in Section 14.2, and the circular, discussed in detail in Section 14.3. Such an array possesses the attributes to provide the necessary bandwidth, scanning capabilities, beamwidth, and sidelobe level. Furthermore, it is a low-cost technology suitable for commercial products, in addition to being lightweight and conformal to surfaces. The analysis and design of microstrip/patch antennas is discussed in detail in Chapter 14. There are a number of analysis methods as well as software packages; one is that of [35].
16.7.1 Array Design The main beam of a larger array can resolve, because of its narrower beamwidth, the signals-of-interest (SOIs) more accurately and allows the smart-antenna system to reject more signals-not-of-interest (SNOIs). Although this may seem attractive for a smart-antenna system, it has two main disadvantages. One disadvantage is that it tends to increase the cost and the complexity of the hardware implementation, and the other is that it increases the convergence time for the adaptive algorithms, thereby reducing valuable bandwidth. Therefore, this issue is resolved on the basis of the analysis of the network throughput that will be discussed later in this chapter. The array configuration that is well suited for mobile communication is usually a planar array. The linear array configuration is not as attractive because of its inability to scan in 3-D space. On the other hand, a planar array can scan the main beam in any directionof θ (elevation) and φ (azimuth), as discussed in Chapter 6. Initially, a linear array will be analyzed to demonstrate some of the basic principles of array theory; eventually, most of the effort will be on planar arrays.
16.7.2 Linear Array The array factor of a linear array of M (even) identical elements with uniform spacing positioned symmetrically along the y-axis, as shown in Figure 16.20, can be written on the basis of the theory of Chapter 6, as (AF)M =w1e+j(1/2)ψ1 +w2e+j(3/2)ψ2 +···+wM/2e+j[(M−1)/2]ψM/2 +w1e−j(1/2)ψ1 +w2e−j(3/2)ψ2 +···+wM/2e−j[(M−1)/2]ψM/2 (16-1) Simplifying and normalizing (16-1), the array factor for an even number of elements with uniform spacing along the y-axis reduces to
(AF)M =
M/2  n=1
wn cos[(2n−1)ψn] (16-2)
960 SMART ANTENNAS
z
y......
d
1 2 3 M/2 M /2 3 2 1
d
x
r
f
q
Figure 16.20 Linear array with elements along the y-axis.
where
ψn =
πd λ
sinθ sinφ+βn (16-2a) In (16-2) and (16-2a), wn and βn represent, respectively, the amplitude and phase excitations of the individual elements. While in Chapter 6 the amplitude coefficients were represented by an, in signal-processing beamforming it is most common to represent them by wn, and it will be adopted in this chapter. The amplitude coefficients wn control primarily the shape of the pattern and the major-to-minor lobe level while the phase excitations control primarily the scanning capabilities of the array. Tapered amplitude distributions exhibit wider beamwidths but lower sidelobes. Therefore, an antenna designer can choose different amplitude distributions to conform to the application specifications. This is shown in Figure 16.21, where the array factor of a uniform linear array is compared with the array factor of a Dolph–Tchebyscheff [34] linear array. As discussed in Chapter 6, Dolph–Tchebyscheff arrays maintain all their minor lobes at the same level while compromising slightly on a wider half-power beamwidth.
16.7.3 Planar Array As mentioned earlier, linear arrays lack the ability to scan in 3-D space, and since it is necessary for portable devices to scan the main beam in any direction of θ (elevation) and φ (azimuth), planar arrays are more attractive for these mobile devices. Let us assume that we have M ×N identical elements, M and N being even, with uniform spacing positioned symmetrical in the xy-plane as shown in Figure 16.22.
ANTENNA 961
0
90
60
30
0
30
60
90
−10 −20 −30 −20 −10 0 −30dB
Uniform Dolph-Tscheb

Kết quả (Việt) 1:

16,7 ĂNG-TENMột trong những thành phần thiết yếu của một hệ thống ăng ten thông minh là của cảm biến hoặc các yếu tố ăng-ten. Chỉ cần như trong con người tai là các cảm biến chuyển đổi âm thanh sóng thành xung điện hóa, ăng-ten yếu tố chuyển đổi sóng điện từ vào điệnĂNG-TEN 959xung. Những yếu tố ăng-ten đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình và quét mẫu phóng xạ và constraining thích nghi thuật toán được sử dụng bởi bộ xử lý tín hiệu kỹ thuật số. Không có một plethora của các yếu tố ăng-ten [34] có thể được chọn để tạo thành một mảng thích nghi. Điều này bao gồm bộ tản nhiệt cổ điển như dipoles, monopoles, vòng, khẩu độ, sừng, reflectors, microstrips, và như vậy. Vì vậy, một nhà thiết kế ăng-ten tốt nên xem xét các loại nguyên tố ăng-ten là tốt nhất phù hợp cho các ứng dụng. Một trong những yếu tố mà đáp ứng khả năng requirementsand của điện thoại di động là một mảng in các yếu tố. Có một số yếu tố in hình, bản vá lỗi vì họ thường được gọi đến, một số hiển thị ở hình 14.2. Hai phổ biến nhất là hình chữ nhật, thảo luận chi tiết trong phần 14.2, và thông tư, thảo luận chi tiết trong phần 14.3. Một mảng có các thuộc tính để cung cấp băng thông cần thiết, chức năng quét các khả năng, beamwidth và sidelobe cấp. Hơn nữa, nó là một chi phí thấp công nghệ thích hợp cho các sản phẩm thương mại, ngoài việc có trọng lượng nhẹ và conformal để bề mặt. Phân tích và thiết kế ăng-ten microstrip/bản vá được thảo luận chi tiết trong chương 14. Một số phương pháp phân tích cũng như các gói phần mềm riêng; một là [35].16.7.1 thiết kế mảng các chùm tia chính của một mảng lớn hơn có thể giải quyết, vì nó beamwidth hẹp, các tín hiệu của-lãi suất (SOIs) chính xác hơn và cho phép hệ thống ăng ten thông minh để từ chối tín hiệu-không-của-quan tâm nhiều hơn (SNOIs). Mặc dù điều này có vẻ hấp dẫn cho một hệ thống ăng ten thông minh, nó có hai nhược điểm chính. Một bất lợi là nó có xu hướng tăng chi phí và sự phức tạp của việc thực hiện phần cứng, và khác là nó làm tăng thời gian hội tụ cho các thuật toán thích ứng, do đó làm giảm băng thông có giá trị. Vì vậy, vấn đề này được giải quyết trên cơ sở phân tích thông qua mạng sẽ được thảo luận sau đó trong chương này. Configuration mảng mà là rất thích hợp cho điện thoại di động truyền thông thường là một mảng hai chiều. Configuration tuyến tính mảng không phải là hấp dẫn bởi vì nó không có khả năng quét trong không gian 3 chiều. Mặt khác, một mảng hai chiều có thể quét các chùm tia chính trong bất kỳ directionof θ (vị) và φ (góc phương vị), như được thảo luận trong chương 6. Ban đầu, một mảng tuyến tính sẽ được phân tích để chứng minh một số nguyên tắc cơ bản của lý thuyết mảng; cuối cùng, hầu hết các nỗ lực sẽ trên mảng hai chiều.16.7.2 linear Array là mảng yếu tố của một mảng tuyến tính của các yếu tố giống hệt nhau (kể cả) M với khoảng cách đồng nhất vị trí đối xứng dọc theo trục y, như minh hoạ trong hình 16,20, có thể được viết trên cơ sở lý thuyết chương 6, như (AF) M = w1e + j (1/2) ψ1 + w2e + j (3/2) ψ2 + ··· wM/2e + j [(M−1) / 2] ψM/2 + w1e−j(1/2) ψ1 + w2e−j(3/2) ψ2 + ··· + wM/2e−j [(M−1) / 2] ψM/2 (16 - 1) Simplifying và bình thường hóa (16-1), yếu tố mảng cho một số chẵn của các nguyên tố với các khoảng cách đồng đều dọc theo trục y làm giảm(AF) M =M/2 n = 1WN cos [(2n−1) ψn] (16-2)960 ĂNG-TEN THÔNG MINHzy......d1 2 3 M/2 M /2 3 2 1 dxrfq Con số 16,20 tuyến tính mảng với các yếu tố dọc theo trục y.nơiΨn =Πd λsinθ sinφ + βn (16-2a) (16-2) và (16-2a), wn và βn đại diện cho, tương ứng, excitations biên độ và phase của các yếu tố cá nhân. Trong khi trong chương 6 coefficients biên độ được đại diện bởi beamforming xử lý tín hiệu tại một, nó là phổ biến nhất để đại diện cho họ bởi wn, và nó sẽ được thông qua trong chương này. Biên độ coefficients wn kiểm soát chủ yếu là hình dạng của các mô hình và mức độ lớn để tiểu thùy trong khi giai đoạn excitations điều khiển chủ yếu có khả năng quét của các mảng. Giảm dần biên độ phân phối triển lãm rộng hơn beamwidths nhưng thấp hơn sidelobes. Vì vậy, một nhà thiết kế ăng-ten có thể chọn phân phối biên độ khác nhau để phù hợp với ứng dụng specifications. Điều này được thể hiện trong hình 16.21, nơi các yếu tố mảng của một mảng tuyến tính đồng nhất được so sánh với các yếu tố mảng một Array linear Dolph-Tchebyscheff [34]. Như được thảo luận trong chương 6, Dolph-Tchebyscheff mảng duy trì tất cả các thùy nhỏ ở mức độ tương tự trong khi ảnh hưởng đến hơi beamwidth nửa-năng lượng rộng lớn hơn.16.7.3 mảng hai chiều như đã đề cập trước đó, tuyến tính mảng thiếu khả năng quét trong không gian 3 chiều, và kể từ khi nó là cần thiết cho các thiết bị di động để quét các chùm tia chính trong bất kỳ hướng nào θ (vị) và φ (góc phương vị), mảng hai chiều đang hấp dẫn hơn cho các thiết bị di động. Hãy để chúng tôi giả định rằng chúng tôi có M × N giống hệt các yếu tố, M và N được thậm chí, với khoảng cách đồng nhất vị trí đối xứng trong mặt phẳng xy như minh hoạ trong hình 16.22.ĂNG-TEN 96109060300306090Tới-tới-10 nhiệt độ-20 30 nhiệt độ-20 10 0 −30dBĐồng phục Dolph-Tscheb

Kết quả (Việt) 2:

16,7 ANTENNA
Một thành phần thiết yếu của một hệ thống thông minh-ten là cảm biến của nó hoặc các thành phần ăng-ten. Cũng giống như ở người tai là các đầu dò chuyển đổi sóng âm thanh thành các xung điện, các yếu tố ăng ten chuyển đổi các sóng điện từ vào điện
ANTENNA 959
xung. Những yếu tố anten đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình và quét các mẫu bức xạ và hạn chế các thuật toán thích nghi được sử dụng bởi các bộ xử lý tín hiệu kỹ thuật số. Có rất nhiều các yếu tố ăng ten [34] có thể được lựa chọn để tạo thành một mảng thích nghi. Điều này bao gồm tản nhiệt cổ điển như lưỡng cực, cực, vòng, khẩu độ, sừng, tái ectors fl, microstrips, và như vậy. Như vậy, một nhà thiết kế ăng-ten tốt nên xem xét các loại phần tử ăng ten đó là thích hợp nhất cho các ứng dụng. Một yếu tố đáp ứng khả năng requirementsand của một thiết bị di động là một mảng của các yếu tố in. Có một số yếu tố hình học in, các bản vá lỗi vì chúng thường được gọi, một số thể hiện trong hình 14.2. Hai phổ biến nhất là hình chữ nhật, thảo luận chi tiết tại mục 14.2 và thông tư, thảo luận chi tiết tại mục 14.3. Một mảng như sở hữu các thuộc tính để cung cấp băng thông cần thiết, khả năng quét, beamwidth, và mức độ sidelobe. Hơn nữa, nó là một công nghệ chi phí thấp phù hợp cho các sản phẩm thương mại, ngoài việc có trọng lượng nhẹ và bảo giác lên các bề mặt. Phân tích và thiết kế ăng-ten microstrip / vá được thảo luận chi tiết trong Chương 14. Có một số phương pháp phân tích cũng như các gói phần mềm; một là của [35].
16.7.1 mảng Thiết kế dầm chính của một mảng lớn hơn có thể giải quyết, vì beamwidth hẹp của nó, là tín hiệu-của-tâm (Sois) chính xác hơn và cho phép các hệ thống thông minh-ten để từ chối nhiều hơn tín hiệu-không-của-tâm (SNOIs). Mặc dù điều này có vẻ hấp dẫn đối với một hệ thống thông minh-ăng-ten, nó có hai nhược điểm chính. Một bất lợi là nó có xu hướng làm tăng chi phí và sự phức tạp của việc thực hiện phần cứng, và khác là nó làm tăng thời gian hội tụ cho các thuật toán thích nghi, do đó làm giảm băng thông có giá trị. Vì vậy, vấn đề này được giải quyết trên cơ sở phân tích các thông lượng mạng sẽ được thảo luận sau trong chương này. Các mảng con fi guration đó là rất thích hợp cho thông tin di động thường là một mảng phẳng. Các tuyến tính mảng con fi guration là không hấp dẫn vì sự bất lực của mình để quét trong không gian 3-D. Mặt khác, một mảng phẳng có thể quét chùm tia chính trong bất kỳ directionof θ (độ cao) và φ (góc phương vị), như đã thảo luận ở chương 6. Ban đầu, một mảng tuyến tính sẽ được phân tích để chứng minh một số nguyên tắc cơ bản của lý thuyết mảng ; cuối cùng, hầu hết các nỗ lực sẽ được trên các mảng phẳng.
16.7.2 tuyến tính mảng Yếu tố mảng của một mảng tuyến tính của M (ngay cả) các yếu tố giống hệt nhau với khoảng cách thống nhất vị trí đối xứng dọc theo trục y, như thể hiện trong hình 16.20, có thể là được viết trên cơ sở lý thuyết của chương 6, như (AF) M = w1e + j (1/2) ψ1 + w2e + j (3/2) ψ2 + ··· + WM / 2e + j [(M 1) / 2] ψM / 2 + w1e-j (1/2) ψ1 + w2e-j (3/2) ψ2 + ··· + WM / 2e-j [(M-1) / 2] ψM / 2 (16-1) Đơn giản hóa và chuẩn hóa (16-1), các yếu tố mảng cho một số thậm chí của các yếu tố với khoảng cách đều nhau dọc theo trục y để làm giảm
(AF) M =
M / 2? n = 1
wn cos [(2n-1) ψn] (16-2)
960 SMART anten
z
y ......
d
1 2 3 M / 2 M / 2 3 2 1
d
x
r
f
q
Hình 16.20 tuyến tính mảng với các phần tử dọc theo trục y.
nơi
ψn =
πd λ
sinθ sinφ + βn (16-2a) trong (16-2) và (16-2a), wn và βn đại diện, tương ứng, biên độ và giai đoạn kích thích của yếu tố cá nhân. Trong khi ở Chương 6 coef cients fi biên độ đã được đại diện bởi một, trong tín hiệu chế beamforming đó là hầu hết thường để đại diện cho họ bởi wn, và nó sẽ được thông qua trong chương này. Các hệ fi biên độ coef WN kiểm soát chủ yếu là hình dạng của mô hình và mức độ thùy lớn đến nhỏ trong khi các kích thích giai đoạn kiểm soát chủ yếu là khả năng quét của mảng. Phân bố biên độ giảm dần triển lãm beamwidths rộng hơn nhưng sidelobes thấp hơn. Do đó, một nhà thiết kế ăng-ten có thể chọn phân phối biên độ khác nhau để phù hợp với các ứng dụng cation fi cụ thể. Điều này được thể hiện trong hình 16,21, nơi mà các yếu tố mảng của một mảng tuyến tính thống nhất được so sánh với các yếu tố của một mảng Dolph-Tchebyscheff [34] mảng tuyến tính. Như đã thảo luận trong chương 6, mảng Dolph-Tchebyscheff duy trì tất cả các thùy nhỏ của họ cùng cấp trong khi ảnh hưởng đôi chút về một beamwidth nửa điện rộng.
16.7.3 Planar mảng Như đã đề cập trước đó, các mảng tuyến tính thiếu khả năng quét 3-D không gian, và vì nó là cần thiết cho các thiết bị di động để quét chùm tia chính trong bất kỳ hướng θ (độ cao) và φ (góc phương vị), các mảng phẳng là hấp dẫn hơn cho các thiết bị di động. Chúng ta giả sử rằng chúng ta có M × N yếu tố giống nhau, M và N là thậm chí, với đồng phục khoảng cách vị trí đối xứng trong các xy-máy bay như trong hình 16,22.
ANTENNA 961
0
90
60
30
0
30
60
90
-10 -20 -30 -20 -10 0 -30dB
Uniform Dolph-Tscheb