Е.А. Ищенко1, Ю.Г. Пастернак2, В.А. Пендюрин3, С.М. Фёдоров4

1,2,4 Воронежский государственный технический университет (г. Воронеж, Россия)

2,3 АО НПП «Автоматизированные системы связи» (г. Воронеж, Россия)

Постановка проблемы. В задачах радиопеленгации, технологии формирования луча (beamforming), а также для оптимизации характеристик покрытия базовых станций сотовой связи актуальным является формирование виртуальных антенных решеток (ВАР). Благодаря применению алгоритмов формирования ВАР удается достичь повышения точности расчета характеристик электромагнитных волн и при этом уменьшить число антенных элементов в реальных АР. Особенности геометрии и материалов изготовления корпусов-носителей АР обуславливают искажения характеристик электромагнитного поля, для борьбы с которыми используют методы обработки сигналов, формирование виртуальных антенных решеток и алгоритмы пространственной аппроксимации поля.

Цель. Рассмотреть два метода формирования ВАР для определения их точности и возможности определения истинных характеристик электромагнитной волны после установки на геометрически сложный объект.

Результаты. Рассмотрены два метода формирования ВАР: 1) метод с применением функции Ганкеля; 2) метод формирования виртуальных магнитных диполей. Для каждого метода выполнены расчеты характеристик электромагнитных волн, результаты которых подтвердили высокую эффективность использования технологии ВАР для повышения точности их определения. Проведено электродинамическое моделирование исследуемых методов на основе комплекса пеленгации, установленного на мобильном носителе сложной геометрической формы. Установлено, что применение технологии ВАР обеспечивает высокую эффективность определения пеленга на основе характеристик, измеряемых реальным антенным комплексом пеленгации.

Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы при формировании ВАР для комплексов радиопеленгации, быстрого измерения и определения характеристик зон покрытия мобильной сети и радиосвязи. Использование методов формирования ВАР обеспечивает повышение точности определения характеристик электромагнитных волн, что может быть использовано в задачах формирования луча.

Ищенко Е.А., Пастернак Ю.Г., Пендюрин В.А., Фёдоров С.М. Сравнение эффективности формирования виртуальных антенных решеток на основе функции Ганкеля и магнитных диполей для геометрически сложных целей // Радиотехника. 2023. Т. 87.
№ 2. С. 163-171. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202302-19

1. Vaskelainen L.I. Virtual array synthesis method for planar array antennas // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1998. V. 46. № 3. Р. 391-396. DOI: 10.1109/8.662658.
2. Dawood H.S., El-Khobby H.A., Elnaby M.M.A., Hussein A.H. Optimized VAA Based Synthesis of Elliptical Cylindrical Antenna Array for SLL Reduction and Beam Thinning Using Minimum Number of Elements // IEEE Access. 2021. V. 9. Р. 50949-50960. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3069795.
3. Zhang F., Fan W., Zhang J., Pedersen G.F. Virtual Large-Scale Array Beamforming Analysis Using Measured Subarray Antenna Patterns // IEEE Access. 2017. V. 5. Р. 19812-19823. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2737655.
4. Deng H., Himed B. A Virtual Antenna Beamforming (VAB) Approach for Radar Systems by Using Orthogonal Coding Waveforms // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2009. V. 57. № 2. Р. 425-435. DOI: 10.1109/TAP.2008.2011387.
5. Lee S.H., Shin D.R., Jeong H.W., Kim Y.H. Distributed Bargaining Strategy for Downlink Virtual MIMO with Device-to-Device Communication // IEEE Transactions on Communications. 2016. V. 64. № 4. Р. 1503-1516. DOI: 10.1109/TCOMM.2016.2530709.
6. Quitin F., Doncker P.De., Horlin F., Tay W.P. Virtual Multiantenna Array for Estimating the Direction of a Transmitter: System, Bounds, and Experimental Results // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2018. V. 67. № 2. Р. 1510-1520.
7. Yaqoob M.A., Tufvesson F., Mannesson A., Bernhardsson B. Direction of arrival estimation with arbitrary virtual antenna arrays using low cost inertial measurement units // 2013 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC). 2013. Р. 79-83.
8. Pasternak Y.G., Ashikhmin A.V., Rembovsky Y.A., Fedorov S.M., Zhuravlev D.V. Virtual Antenna Array for Minimization of DOA Estimation Systematic Error Caused by Scattering of Incident Waves on Antenna Carrier Body // Electronics. 2020. V.9. № 2.
   Р. 308. https://doi.org/10.3390/electronics9020308.
9. Wang W.Q. Virtual Antenna Array Analysis for MIMO Synthetic Aperture Radars // International Journal of Antennas and Propagation. 2012. V. 2012. Article ID 587276. Р. 10.
10. Tian Y., Mei R., Huang Y., Tang X., Cui T. 2D-DOA Estimation in Arc-Array with a DNN Based Covariance Matrix Completion Strategy // IEEE Access. 2022. V. 10. Р. 57608-57620. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3172478.
11. Amani N., Jansen F., Filippi A., Ivashina M.V., Maaskant R. Sparse Automotive MIMO Radar for Super-Resolution Single Snapshot DOA Estimation with Mutual Coupling // IEEE Access. 2021. V. 9. P. 146822-146829. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3122967.
12. Костин А.А., Костин В.А., Губенко М.Л., Сосновский А.В., Осадчик А.А. Угломерно-дальномерный метод местоопределения источника радиоизлучения в декаметровом диапазоне длин волн на основе измерения параметров фронта радиоволны в точке приема // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 1. С. 5-10. DOI: 10.18127/j00338486-202201-01.