微波无源器件 4 基于高阶定向耦合器的双极化波束形成网络

news2024/11/23 9:19:18

摘要:

        一种Ka频段的双极化3dB定向耦合器被设计用于波束形成网络应用。所提出的解决方案对于紧凑Nolen网络。Nolen结构优于器平面和无损特别具有吸引力。两个平行方波导通过口径阵列耦合,设计用于获得两个正交极化之间的所需耦合和高隔离度。

索引词:

        阵列天线,波束形成网络,定向耦合器

简介:

        多波束/可变换波束阵列天线被广泛应用在很多应用例如雷达和卫星通信中。天线的核心是提供必要幅度和相位激励给辐射单元的波束形成网络。在太空应用中,紧凑和轻质量的波束形成网络(BFNs)是必要的(mandatory)。在文献中Nolen结构特别具有吸引力因为其允许尺寸和数量的显著缩减,这多亏了与其他拓扑相比,例如Blass,所需要耦合器的数量的减少。

        单极化的工作Nolen网路已经被广泛讨论了,没有材料处理过双极化的解决方案.

        Nolen网络的主要特点有两重。

        第一,端口数量的任意性使得网络很容易用于指定应用。显然,复杂性随着阵列单元增加因为BFN需要增加数量的不同耦合器和相移器。第二,交叉线的缺失使得平面实现成为了可能。

        所提出的网络被构建为(be conceived as)一个单层波导电路所使用的由两个独立电路独立模型化的方波导,标为V和H,分别对应TE10和TE01模式。

        假定Nolen网络的每个电路(V和H)把M个输入连接到N个输出,这是一个权宜之计(expedient)(把它虚拟为M个水平线和N个垂直线的栅栏(grating)),如图1所示。输入是左边的M个水平部分的左端,输出是N个垂直部分的顶部。在交叉处放置了定向耦合器,在水平和垂直线之间提供了所需的定向耦合。剩余的N+M个端口(分别是水平和垂直线的右端和低端)是易到达的(accessible),在初始端。假定线和耦合器都是无损的,整个2(N+M) \times 2(N+M)网络也是无损的,因此对应的散射矩阵是单一的(unitary)。

        在所有端口的如此假说(hypothesis)和支持匹配下,以上矩阵,在此被称为Nolen矩阵,能够只产生成组的激励,对于每个输入,其都相互正交,并且相应地(in turn),生成正交的波束(Allen),支持:

M \leq N

        Nolen BNF的基本组成模块是定向耦合器和相移器,需要补偿由线和定向耦合器造成的相移。此贡献聚焦于一个为发展下Nolen网络的关键单元的3dBKu波段双极化定向耦合器。

定向耦合器设计

        耦合器由两个平行方波导形成。波导的方形十字截面被用于允许在f_c-\sqrt{2}f_c实现双极化工作,f_c是基模的截止频率。在两个波导之间的壁包含5个三组对称纵向槽,其尺寸被优化来获得所需要的耦合等级。对称性很有必要这为了避免两个极化之间的任何耦合。

        中心槽被用于控制对于垂直极化(沿着x轴的电场)同时它们对于水平极化(沿着z轴的电场)没有显著的影响。横向(lateral)槽被用于两个极化。因此,在设计中,首先横向槽的尺寸被优化来调整垂直极化耦合并且之后中心槽被引入来控制水平极化耦合。

    

     

       考虑到高耦合更难实现,我们聚焦于一个3dB耦合器。

       波导的尺寸被选在应用的频段为:a = b =9mm。独立的壁厚为1.18mm。

        在槽排之间的距离被选为获得对于两个极化所需的3dB耦合。如图2中所标注,相邻槽边界之间的距离为d12 = 1.03mm和d23=1.8mm。

        口径的尺寸和位置被优化获得一个3dB的耦合。目标方向性大于25dB,对于两个极化的等级也是一样的等级。口径的优化尺寸如表1和图2中所示。 

        在图1中所设计的耦合器在两个平行波导的末端有着两个双极化弯头。这些弯头被设计来达到最平面和最小的保证所需性能的尺寸当一些耦合器被连接来构建所需的Nolen网络时。为了终止弯头的回波损耗,一个有着1mm的柱子被对称引入在如图3所示的斜接处,这对于水平极化由很大的影响但对于垂直极化没有影响。请注意边界都被导了圆角这是为了使生产简单。弯头的反射对于两个极化在感兴趣的频带内保持低于-30dB,最小值为-50dB。

        弯头的设计分为两步:首先,斜角被选为最小化垂直反射并且之后柱子渗透被调整来匹配垂直极化。

结果

        HFSS被用于仿真双极化定向耦合器。

        此耦合器的设计的数值分析的结果样本在图4和图5中所示。

        黄线是两个不耦端口的隔离,其对于两个极化都大于20dB。如所期望,回波损耗非常类似(蓝线)并且保持大于20dB.耦合,在图5中飙升(zoom),对于两个极化在3dB的范围内,在规定中所需。

结论

        发展了双极化定向耦合器的设计,对于两个极化有着3dB耦合。耦合器起初根据(1)中尺寸,之后优化由HFSS实现。宽范围的数值仿真被用于检查最终的工程。样品被生产并且对于对于实测验证的未来获得将被投入。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2123259.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

sql语句的训练2024/9/9

1题 需要看清思路:不是将数据库中的device_id的名字改为user_infors_example,而是在查找的时候,需要将device_id看成user_infors_example来进行查找。 答案 select device_id AS user_infos_example FROM user_profile limit 2 2 当固定查找…

idea报错:java:错误:不支持发行版本5

问题 使用idea创建Maven项目运行是报错:java:错误:不支持发行版本5 解决 1.打开Settings 2.在Java compiler 里面修改和Java版本一致 然后就可以正常运行

租房市场新动力:SpringBoot大学生租房系统

第1章 绪论 1.1 课题背景 互联网发展至今,无论是其理论还是技术都已经成熟,而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播,搭配信息管理工具可以很好地为人们提供服务。所以各行业,尤其是规模较大的企业和学校等…

erlang学习: Mnesia Erlang数据库2

Mnesia数据库增加与查询学习 -module(test_mnesia).-record(shop, {item, quantity, cost}). -record(cost, {name, price}). -record(design, {info, plan}). %% API -export([insert/3,select/1,start/0]). start() ->mnesia:start().insert(Name, Quantity, Cost) ->…

大模型之三十一-音源分离

大模型之三十一-音乐分离模型 因为TTS模型训练还有几个结果没出,本篇先介绍一下音乐分离模型吧。其实可能你也猜到了,一部分TTS的数据是网上爬来的,这种音频可能会有背景音之类的,这里需要将乐器类的伴奏去掉。所以就此介绍一下本…

U盘格式化怎么办?这4款软件可以帮你进行数据恢复。

如果你的U 盘被格式化,里面的数据就会被清除掉了。有备份的话,就不用担心丢失那些重要的数据;如果没有备份,也有办法解决;可以用电脑自带的一些功能恢复,或者是使用专业的恢复软件。如果大家有需求&#xf…

【软考】信息安全

【软考】信息安全 一.信息安全基础知识 信息安全是保障信息系统和数据的保密性、完整性、可用性、可控性和可追溯性的综合措施。这五个要素是信息安全的基础,缺一不可。 1. 保密性 (Confidentiality) 定义: 保证信息只被授权人员访问。举例: 银行账户信息、医疗…

【JAVA】Tomcat性能优化、安全配置、资源控制以及运行模式超详细

文章目录 一、Tomcat性能优化application.yml配置maxThreads 连接数限制压缩传输AJP禁用 二、JVM方向优化设置并行垃圾回收器查看gc日志文件 三、Tomcat安全配置入侵防范禁用非法HTTP请求方法禁止目录列出防止恶意关闭服务配置HTTPS加密协议HttpOnly标记安全头配置 四、Tomcat资…

Rancher 与 Kubernetes(K8s)的关系

1. 简介 1.1 Kubernetes 作为容器编排平台 Kubernetes 是一个开源平台,用于自动化部署、扩展和管理容器化的应用。它提供了容器调度、自动伸缩、健康检查、滚动更新等功能。 例子:假设您有一个微服务架构的应用程序,需要运行在多个节…

基于arcpro3.0.2版的使用深度学习目标提取之建筑房屋

基于arcpro3.0.2版的使用深度学习目标提取之建筑房屋 采用像素分类方法,像素分类一般把多边形详细轮廓给标注出来, 而目标检测就标注出对象大致矩形框就行, 本次训练结果:采用GPU显卡Nivda 1080 训练模型图 20个周期GPU训练 (一…

【JavaEE】TCP协议 (TCP-传输层协议 万字详解)

🔥个人主页: 中草药 🔥专栏:【Java】登神长阶 史诗般的Java成神之路 🎤一.报头格式 TCP (Transmission Control Protocol) 是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。TCP 被设计用来提供端到端的数据传…

Brequinar (Synonyms: 布喹那; DUP785; NSC 368390) AbMole介绍

Brequinar(布喹那)是一种合成的喹啉羧酸类似物,也是有效的二氢乳清酸脱氢酶(DHODH)抑制剂,对人 的 IC50 值为 5.2 nM,可以通过抑制DHODH,从而阻断嘧啶的从头合成。此外,Brequinar还可诱导肿瘤的…

【kafka】消息队列

本文主要通过字节的团队的博客学习kafka,写的真不错:一键跳转 1.kafka的架构 2.kafka的副本管理 3.日志同步管理 4.kafka快的原因? 批量处理、消息压缩、建立索引、分区、一致性、顺序写盘、页缓存、0拷贝 5.kafka怎么保证可靠&#xff1f…

【C++ Qt day10】

2、 完善对话框,点击登录对话框,如果账号和密码匹配,则弹出信息对话框,给出提示”登录成功“,提供一个Ok按钮,用户点击Ok后,关闭登录界面,跳转到其他界面 如果账号和密码不匹配&am…

OCR在线识别网站现已上线!

注意,本文只提供学习的思路,严禁违反法律以及破坏信息系统等行为,本文只提供思路 如有侵犯,请联系作者下架 由作者亲自开发的ocr识别网站哈哈,暂时汇聚了三十多种验证码模型以及算法,欢迎各路朋友去尝试,网站地址如下 http://gbj5w3.natappfree.cc/ocr 验证码类型包括但…

【MADRL】反事实多智能体策略梯度法(COMA)算法

本篇文章是博主强化学习RL领域学习时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在强化学习专栏&#xff1…

前端开发的观察者模式

什么是观察者设计模式 观察者模式(Observer Pattern)是前端开发中常用的一种设计模式。它定义了一种一对多的依赖关系,使得当一个对象的状态发生改变时,其所有依赖对象都能收到通知并自动更新。观察者模式广泛应用于事件驱动的系…

56页PPT | 大数据决策分析平台怎么建设?经典实践方案推荐

一、现状和目标 企业用户现状:数据分散,利用率低,业务需求变化快但IT响应慢。 问题:数据展示不及时、不准确,缺乏深入分析工具,报表制作效率低下。 目标:建设统一的数据整合平台,…

四款数据恢复精灵好用之处及使用感受~

在数字化的时代,数据的重要性不言而喻;不慎删除重要文件、格式化磁盘后数据丢失、存储设备故障……这些情况都可能让我们痛心疾首;这时,数据恢复软件就显得尤为重要了,今天,就为大家介绍四款备受好评的数据…