CN109918858B - 一种cst仿真天线数据可视化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种CST仿真天线数据可视化方法,用真实地理经纬度坐标确定天线数据场的空间位置,利用电磁仿真软件(CST)对天线进行设计与仿真,以得到的天线仿真数据作为数据源,通过数据预处理和按照每层数据的天线增益进行颜色映射,以三角网格化的数据点坐标映射至空间对应位置,再进行Alpha通道融合设置透明和颜色效果,最终以快速、高效、直观的方式展示天线数据,用以反映天线内部及整体的数据分布。有益效果为将CST天线数据在具有真实地形的地理信息系统中进行显示,将数据的天线增益属性映射成颜色属性。根据颜色的变化和网格化天线方向图能够直观、清晰地表示天线在复杂电磁环境中受辐射的情况分布。
Description
技术领域
本发明属于空间数据三维可视化领域,涉及一种CST仿真天线数据可视化方法。
背景技术
随着信息化时代的飞速发展,目前存在着多种电磁环境仿真软件,它们都有着各自的优缺点,一些仿真软件面对普通计算机来说资源占有率会过高,导致运行速度过慢,不利于普通计算机对电磁场进行仿真。然而CST(三维电磁场仿真软件)资源利用率高,适合在对天线进行仿真时,能够快速导出天线仿真数据。
现在CST对天线仿真得出的天线方向图仅能在仿真软件上显示,其可视化天线方向图的显示效果单一,而且不能和真实的地理信息系统坐标相结合,难以直观地反映仿真或真实场景区域内的电磁环境威胁状态。
发明内容
要解决的技术问题
为了避免现有技术的不足之处,本发明提出一种CST仿真天线数据可视化方法,将天线数据与三维地理信息系统结合,将天线仿真数据标定在真实的地理空间坐标上,并对天线数据进行颜色映射和绘制,最后实现在地理信息系统上快速、直观地显示其天线方向图效果。
技术方案
一种CST仿真天线数据可视化方法,其特征在于步骤如下:
步骤1:采用三维电磁场仿真软件CST对天线进行仿真得到天线数据,然后将天线数据载入地理信息系统中;
所述天线数据格式为:
Phi | Theta | Re_Theta | Im_Theta | Re_Phi | Im_Phi |
其中:Phi表示天线的方位角,Theta表示的天线的俯仰角,Re_Theta、Im_Theta分别为俯仰角Theta方向实部和虚部的幅值,Re_Phi、Im_Phi分别为方位角Phi方向实部和虚部的幅值;
步骤2:将天线数据的经纬度坐标转换为平面坐标系坐标,再将平面坐标系坐标转换为地球物理坐标系;
步骤3、对步骤2转换为地球物理坐标系的天线数据预处理:
首先将天线数据的俯仰角和方位角的实部和虚部由幅值转化为线性值,然后分别对俯仰角和方位角实部和虚部的线性值求模值,得到俯仰角和方位角两个方向上的两个分量,再对这两个俯仰角和方位角方向上的分量求模值得到一个合成值,将得到的两个分量的合成值转为天线增益值,最后再将地球物理坐标系下的天线数据转化为直角坐标系;
步骤4、三角网格化天线数据:
天线数据的俯仰角每层数据点的数量:
EveryLayerDataNum=180/(Theta[i+1]-Theta[i])+1
天线数据的方位角确定数据层:
DataLayerNum=360/(Phi[EveryLayerDataNum+i]-Phi[i])+1
对数据层从小至大逐层遍历天线数据,遍历每层时对数据点的从小至大遍历天线数据,对相邻两层的数据进行三角网格化;
其中DataLayerNum为CST天线数据的层数,EveryLayerDataNum为CST天线数据每层数据点的数量;Theta[i+1]表示为第i+1个天线数据点的俯仰角、Phi[i+EveryLayerDataNum]表示为第i+EveryLayerDataNum个天线数据在球坐标系下的方位角,Theta[i]、Phi[i]分别表示为第i个天线数据在球坐标系下的俯仰角和方位角;
步骤5、颜色映射:
从数据点的天线增益值中利用冒泡排序计算出最小天线增益值Min_dBR,同理找出最大天线增益值Max_dBR,颜色映射的区间为n段
1、计算颜色映射区间增量ΔdBR:
ΔdBR=(abs(Min_dBR)+abs(Max_dBR))/n
2、对天线数据进行颜色映射
天线数据点的渲染顶点结构为:
Struct Vertex{float X,Y,Z;double Gain;DWORD color;};
其中X,Y,Z表示数据点的空间坐标值属性,Gain表示数据点的天线增益属性,color表示数据点的颜色属性;
遍历全部天线数据点,从最小天线增益值Min_dBR开始依次累加一个区间增量ΔdBR直到累加到最大天线增益值Max_dBR为止;共有n个区间段,分别为每个区间段的数据点的color属性赋值不同的颜色值和透明度值Red,Green,Blue,Alpha,其中Red,Green,Blue,Alpha分别为三原色红、绿、蓝和透明度值,它们的取值范围都为0~255,按照天线增益递增的形式对color属性由浅到深赋值;
步骤6、Alpha融合及渲染:将步骤5得到的X、Y、Z值映射为地理信息系统空间位置坐标,将数据点送入Direct X管线进行渲染得到融合后的半透明效果,最终得到屏幕显示效果。
所述步骤2将天线数据的经纬度坐标转换为平面坐标系坐标的变换公式为:
X=(longitude+180)*QiuKuandu/360
Y=(latitude+90)*QiuGaodu/180
其中,longitude为经度,latitude为纬度,QiuKuandu为地球赤道长度,(X,Y)为经纬度转换后的平面坐标系的坐标。
所述步骤2将平面坐标系坐标转换为地球物理坐标系的变换公式为:
AngX=(-180+X/QiuKuandu*360)*π/180
AngY=(-90+Y/QiuGaodu*180)*π/180
x=cos(AngY)*(QiuRad+Y)*cos(AngX)
y=cos(AngY)*(QiuRad+Y)*sin(AngX)
z=(QiuRad+Z)*sin(AngY)
其中,(X,Y)为平面坐标系的坐标,QiuGaodu为赤道长度的二分之一,QiuRad为地球半径,(x,y,z)为转换后的地球物理坐标系坐标。
所述步骤3天线数据的俯仰角和方位角的实部和虚部由幅值转化为线性值:
LRe_Theta[i]=10Re_Theta[i]/10
LIm_Theta[i]=10Im_Theta[i]/10
LRe_Phi[i]=10Re_Phi[i]/10
LIm_Phi[i]=10Im_Phi[i]/10
其中LRe_Theta[i]、LIm_Theta[i]分别为第i个天线数据点俯仰角Theta方向实部和虚部的幅值转化成的线性值;LRe_Phi[i]、LIm_Phi[i]分别为第i个天线数据点方位角Phi方向实部和虚部的幅值转化成的线性值。
所述步骤3的分量合成:
其中abs_Theta[i]、abs_Phi[i]分别为第i个天线数据点俯仰角和方位角两个分量值,abs_R[i]为第i个天线数据点俯仰角和方位角分量的合成值。
所述步骤3球坐标系转为直角坐标系:
AntennaX[i]=abs_dBR[i]*sin(Theta[i])*cos(Phi[i])
AntennaY[i]=abs_dBR[i]*sin(Theat[i])*cos(Phi[i])
AntennaZ[i]=abs_dBR[i]*cos(Theta[i])
其中AntennaX[i]、AntennaY[i]、AntennaZ[i]分别表示为第i个天线数据对应在直角坐标系下X、Y、Z轴的坐标值,Theta[i]、Phi[i]分别表示为第i个天线数据在球坐标系下的俯仰角和方位角。
有益效果
本发明提出的一种CST仿真天线数据可视化方法,用真实地理经纬度坐标确定天线数据场的空间位置,利用电磁仿真软件(CST)对天线进行设计与仿真,以得到的天线仿真数据作为数据源,通过数据预处理和按照每层数据的天线增益进行颜色映射,以三角网格化的数据点坐标映射至空间对应位置,再进行Alpha通道融合设置透明和颜色效果,最终以快速、高效、直观的方式展示天线数据,用以反映天线内部及整体的数据分布。
本发明的有益效果为将CST天线数据在具有真实地形的地理信息系统中进行显示,将数据的天线增益属性映射成颜色属性。根据颜色的变化和网格化天线方向图能够直观、清晰地表示天线在复杂电磁环境中受辐射的情况分布。
附图说明
图1:CST天线数据可视化流程图;
图2:CST球坐标系下的天线数据点示意图;
图3:CST天线数据三角网格化示意图;
图4:在地理信息系统下未受干扰的CST天线数据可视化效果图,其中a图和b图分别为两种类型未受干扰的CST天线数据;
图5:在地理信息系统下受干扰的CST天线数据可视化效果图;
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述:
图1是本发明提出一种CST天线数据可视化方法的系统流程图,具体包括以下步骤:
步骤一:获取和载入CST天线仿真数据
通过使用三维电磁场仿真软件(CST)对天线进行仿真得到天线数据,然后将天线数据载入地理信息系统中。
步骤二:地理信息系统坐标系转换与统一
输入天线数据渲染位置的经纬度坐标,然后将经纬度坐标转换为地面平面坐标系坐标,最后将地面平面坐标系坐标转换为地球物理坐标系。
具体实施方式如下:
经纬度转化为平面坐标系的变换公式为:
X=(longitude+180)*QiuKuandu/360
Y=(latitude+90)*QiuGaodu/180
平面坐标系转化为地球物理坐标系的变换公式为:
AngX=(-180+X/QiuKuandu*360)*π/180
AngY=(-90+Y/QiuGaodu*180)*π/180
x=cos(AngY)*(QiuRad+Y)*cos(AngX)
y=cos(AngY)*(QiuRad+Y)*sin(AngX)
z=(QiuRad+Z)*sin(AngY)
其中,longitude为经度,latitude为纬度,QiuKuandu为地球赤道长度,(X,Y)为经纬度转换后的平面坐标系的坐标。QiuGaodu为赤道长度的二分之一,QiuRad为地球半径,(x,y,z)为转换后的地球物理坐标系坐标。
步骤三:天线数据预处理
首先将天线数据的俯仰角和方位角的实部和虚部由幅值转化为线性值,然后分别对俯仰角和方位角实部和虚部的线性值求模值,得到俯仰角和方位角两个方向上的两个分量,再对这两个俯仰角和方位角方向上的分量求模值得到一个合成值,将得到的两个分量的合成值转为天线增益值。处理后的天线数据点在球坐标系如图2所示。再将球坐标下的天线数据转化为直角坐标系。
天线数据预处理具体实施方式如下:
得到的天线的数据格式如表1所示:Phi表示天线的方位角,Theta表示的天线的俯仰角,Re_Theta、Im_Theta分别为俯仰角Theta方向实部和虚部的幅值,Re_Phi、Im_Phi分别为方位角Phi方向实部和虚部的幅值。
表1 Antenna数据格式
Phi | Theta | Re_Theta | Im_Theta | Re_Phi | Im_Phi |
(1)幅值转化为线性值
LRe_Theta[i]=10Re_Theta[i]/10
LIm_Theta[i]=10Im_Theta[i]/10
LRe_Phi[i]=10Re_Phi[i]/10
LIm_Phi[i]=10Im_Phi[i]/10
其中LRe_Theta[i]、LIm_Theta[i]分别为第i个天线数据点俯仰角Theta方向实部和虚部的幅值转化成的线性值;LRe_Phi[i]、LIm_Phi[i]分别为第i个天线数据点方位角Phi方向实部和虚部的幅值转化成的线性值。
(2)分量合成
其中abs_Theta[i]、abs_Phi[i]分别为第i个天线数据点俯仰角和方位角两个分量值,abs_R[i]为第i个天线数据点俯仰角和方位角分量的合成值。
(3)转化为天线增益dB值
abs_dBR[i]为第i个天线数据点天线增益值。
(3)球坐标系转为直角坐标系
AntennaX[i]=abs_dBR[i]*sin(Theta[i])*cos(Phi[i])
AntennaY[i]=abs_dBR[i]*sin(Theat[i])*cos(Phi[i])
AntennaZ[i]=abs_dBR[i]*cos(Theta[i])
其中AntennaX[i]、AntennaY[i]、AntennaZ[i]分别表示为第i个天线数据对应在直角坐标系下X、Y、Z轴的坐标值,Theta[i]、Phi[i]分别表示为第i个天线数据在球坐标系下的俯仰角和方位角。
步骤四:三角网格化天线数据
根据天线数据的俯仰角和方位角确定数据层的大小,和每层数据点的数量。按照数据层的大小逐层遍历天线数据,对相邻两层的数据点进行三角网格化,对天线数据的相邻两层数据网格化过程图3所示。
方位角的范围为0~360°,俯仰角的范围为0~180°;
DataLayerNum=360/(Phi[EveryLayerDataNum+i]-Phi[i])+1
EveryLayerDataNum=180/(Theta[i+1]-Theta[i])+1
其中DataLayerNum为CST天线数据的层数,EveryLayerDataNum为CST天线数据每层数据点的数量。Theta[i+1]、Phi[i+EveryLayerDataNum]分别表示为第i+1个天线数据在球坐标系下的俯仰角和方位角,Theta[i]、Phi[i]分别表示为第i个天线数据在球坐标系下的俯仰角和方位角。
步骤五:颜色映射
根据天线数据的天线增益值设计传递函数,将天线增益属性映射成颜色属性,赋予各数据点颜色值(RGB值)。
将天线数据的天线增益属性映射成颜色属性。首先从数据点的天线增益值中利用冒泡排序计算出最小天线增益值Min_dBR,同理找出最大天线增益值Max_dBR。传递函数颜色映射的区间为n段。
(1)计算颜色映射区间增量ΔdBR
ΔdBR=(abs(Min_dBR)+abs(Max_dBR))/n
(2)对天线数据进行颜色映射
天线数据点的渲染顶点结构为:
Struct Vertex{float X,Y,Z;double Gain;DWORD color;};
其中X,Y,Z表示数据点的空间坐标值属性,Gain表示数据点的天线增益属性,color表示数据点的颜色属性。
遍历全部天线数据点,利用天线数据中的天线增益来对数据点颜色映射。设置筛选条件:从最小天线增益值Min_dBR开始依次累加一个区间增量ΔdBR直到累加到最大天线增益值Max_dBR为止。共有n个区间段,分别为每个区间段的数据点的color属性赋值不同的颜色值和透明度值(Red,Green,Blue,Alpha),其中Red,Green,Blue,Alpha分别为三原色红、绿、蓝和透明度值,它们的取值范围都为0~255(一般按照天线增益递增的形式对color属性由浅到深赋值)。
步骤六:Alpha融合及渲染
将三角网格化的数据根据自身的X、Y、Z值映射值地理信息系统空间位置坐标,设置各层数据的融合方式,将数据点送入Direct X管线进行渲染得到融合后的半透明效果,最终得到屏幕显示效果。在地理信息系统下的CST天线数据可视化效果如图4和图5所示。
Claims (7)
1.一种CST仿真天线数据可视化方法,其特征在于步骤如下:
步骤1:采用三维电磁场仿真软件CST对天线进行仿真得到天线数据,然后将天线数据载入地理信息系统中;
所述天线数据格式为:
其中:Phi表示天线的方位角,Theta表示的天线的俯仰角,Re_Theta、Im_Theta分别为俯仰角Theta方向实部和虚部的幅值,Re_Phi、Im_Phi分别为方位角Phi方向实部和虚部的幅值;
步骤2:将天线数据的经纬度坐标转换为平面坐标系坐标,再将平面坐标系坐标转换为地球物理坐标系;
步骤3、对步骤2转换为地球物理坐标系的天线数据预处理:
首先将天线数据的俯仰角和方位角的实部和虚部由幅值转化为线性值,然后分别对俯仰角和方位角实部和虚部的线性值求模值,得到俯仰角和方位角两个方向上的两个分量,再对这两个俯仰角和方位角方向上的分量求模值得到一个合成值,将得到的两个分量的合成值转为天线增益值,最后再将地球物理坐标系下的天线数据转化为直角坐标系;
步骤4、三角网格化天线数据:
天线数据的俯仰角每层数据点的数量:
EveryLayerDataNum=180/(Theta[i+1]-Theta[i])+1
天线数据的方位角确定数据层:
DataLayerNum=360/(Phi[EveryLayerDataNum+i]-Phi[i])+1
对数据层从小至大逐层遍历天线数据,遍历每层时对数据点的从小至大遍历天线数据,对相邻两层的数据进行三角网格化;
其中DataLayerNum为CST天线数据的层数,EveryLayerDataNum为CST天线数据每层数据点的数量;Theta[i+1]表示为第i+1个天线数据点的俯仰角、Phi[i+EveryLayerDataNum]表示为第i+EveryLayerDataNum个天线数据在球坐标系下的方位角,Theta[i]、Phi[i]分别表示为第i个天线数据在球坐标系下的俯仰角和方位角;
步骤5、颜色映射:
从数据点的天线增益值中利用冒泡排序计算出最小天线增益值Min_dBR,同理找出最大天线增益值Max_dBR,颜色映射的区间为n段
1、计算颜色映射区间增量△dBR:
△dBR=(abs(Min_dBR)+abs(Max_dBR))/n
2、对天线数据进行颜色映射
天线数据点的渲染顶点结构为:
Struct Vertex{float X′,Y′,Z′;double Gain;DWORD color;};
其中X′,Y′,Z′表示数据点的空间坐标值,Gain表示数据点的天线增益属性,color表示数据点的颜色属性;
遍历全部天线数据点,从最小天线增益值Min_dBR开始依次累加一个区间增量△dBR直到累加到最大天线增益值Max_dBR为止;共有n个区间段,分别为每个区间段的数据点的color属性赋值不同的颜色值和透明度值Red,Green,Blue,Alpha,其中Red,Green,Blue,Alpha分别为三原色红、绿、蓝和透明度值,它们的取值范围都为0~255,按照天线增益递增的形式对color属性由浅到深赋值;
步骤6、Alpha融合及渲染:将步骤5得到的X′、Y′、Z′值映射为地理信息系统空间位置坐标,将数据点送入Direct X管线进行渲染得到融合后的半透明效果,最终得到屏幕显示效果。
2.根据权利要求1所述CST仿真天线数据可视化方法,其特征在于:所述步骤2将天线数据的经纬度坐标转换为平面坐标系坐标的变换公式为:
X=(longitude+180)*QiuKuandu/360
Y=(latitude+90)*QiuGaodu/180
其中,longitude为经度,latitude为纬度,QiuKuandu为地球赤道长度,(X,Y)为经纬度转换后的平面坐标系的坐标。
3.根据权利要求1所述CST仿真天线数据可视化方法,其特征在于:所述步骤2将平面坐标系坐标转换为地球物理坐标系的变换公式为:
AngX=(-180+M/QiuKuandu*360)*π/180
AngY=(-90+N/QiuGaodu*180)*π/180
x=cos(AngY)*(QiuRad+N)*cos(AngX)
y=cos(AngY)*(QiuRad+N)*sin(AngX)
z=(QiuRad+Z)*sin(AngY)
其中,(M,N)为平面坐标系的坐标,QiuGaodu为赤道长度的二分之一,QiuRad为地球半径,(x,y,z)为转换后的地球物理坐标系坐标。
4.根据权利要求1所述CST仿真天线数据可视化方法,其特征在于:所述步骤3天线数据的俯仰角和方位角的实部和虚部由幅值转化为线性值:
LRe_Theta[i]=10Re_Theta[i]/10
LIm_Theta[i]=10Im_Theta[i]/10
LRe_Phi[i]=10Re_Phi[i]/10
LIm_Phi[i]=10Im_Phi[i]/10
其中LRe_Theta[i]、LIm_Theta[i]分别为第i个天线数据点俯仰角Theta方向实部和虚部的幅值转化成的线性值;LRe_Phi[i]、LIm_Phi[i]分别为第i个天线数据点方位角Phi方向实部和虚部的幅值转化成的线性值。
7.根据权利要求1所述CST仿真天线数据可视化方法,其特征在于:所述步骤3球坐标系转为直角坐标系:
AntennaX[i]=abs_dBR[i]*sin(Theta[i])*cos(Phi[i])
AntennaY[i]=abs_dBR[i]*sin(Theat[i])*cos(Phi[i])
AntennaZ[i]=abs_dBR[i]*cos(Theta[i])
其中AntennaX[i]、AntennaY[i]、AntennaZ[i]分别表示为第i个天线数据对应在直角坐标系下X、Y、Z轴的坐标值,Theta[i]、Phi[i]分别表示为第i个天线数据在球坐标系下的俯仰角和方位角。
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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MATLAB与STK组合仿真在星载天线伺服系统设计中的应用;李雅琼等;《遥测遥控》;20160915(第05期);第1-5页 * |
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Publication number | Publication date |
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CN109918858A (zh) | 2019-06-21 |
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