CN117233683B - 基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，包括以下步骤：步骤一：获得待测天线；步骤二：通过运动控制模块控制扫描架或机械臂使探头移动，实现空间特定平面的S形栅格状扫描；步骤三：通过幅相采集模块对幅度相位信息的数据采集；步骤四：通过距离测量模块测量平面近场扫描中发射探头与阵面天线的实际距离；步骤五：通过校准计算模块对平面近场采集得到的幅相数据进行口面距离误差补偿，得到待测天线平面近场分布的幅相数据。通过校准补偿算法，按照统一的理想口面距离基准对实测的幅度和相位数据进行了校准，得到了更为精确的平面近场校准测试结果。
Description
技术领域
本发明属于天线平面近场测试技术领域，具体涉及基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法。
背景技术
天线平面近场测试是一种天线辐射特性测试的常用手段，由于天线远场测试往往面对测试远区距离不够、暗室静区不足、电磁波衰减过大、测试动态范围较低等问题，所以会在实际测试过程中，造成测试成本高昂或测试精度不足的问题。而近场由于其低衰减、所需空间小、动态范围大、抗干扰能力强成为了天线辐射特性测试的重要组成部分。典型的天线平面近场测试系统如图1所示，近场测试通过在空间平面的栅格状多点采样得到多组天线近场区幅度和相位信息数据。
平面近场数据向天线远场数据的转换算法对采样点（场点）与电磁波发射端（源点）之间的口面距离以及口面距离一致性有着高度依赖。但实际测试中，由于扫描架平面度、天线架设精度、工装精度等因素影响，探头和待测天线的口面距离与理想口面距离并不完全相符，导致每个采样点与源点的口面距离一致性较差。如图2，探头运动的实际轨迹并不符合理想轨迹，这导致实际口面距离d1较理想口面距离d3出现波动，波动值为d2，这将使以平面模型建立的平面近场数据转换远场算法将出现较大的计算误差，从而导致远场的测试结果准确度较低。
发明内容
本发明的目的在于提供基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，以解决现有技术中存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，包括以下步骤：
步骤一：获得已知待测天线；
步骤二：通过运动控制模块控制扫描架使探头移动，实现空间特定平面的S形栅格状扫描；
步骤三：通过幅相采集模块对幅度相位信息的数据采集；
步骤四：通过距离测量模块测量平面近场扫描中发射探头与阵面天线的实际距离；
步骤五：通过校准计算模块对平面近场采集得到的幅相数据进行口面距离误差补偿，得到待测天线平面近场分布的幅相数据。
优选的，所述步骤二中，运动控制模块支持预设一系列的电机编码器位置，在这些位置上从指定的比较输出端口向外输出TTL电平上升沿。
优选的，设定运动控制模块分别在幅相采样点位置和距离测量位置上交替输出TTL电平至幅相采集模块和距离测量模块。
优选的，所述步骤三中，幅相采集模块包括矢量网络分析仪、射频链路以及探头；
其中，矢量网络分析仪外触发输入端口能够连接运动控制模块的位置比较输出端口，在探头运动到预设的采样点时，运动控制模块将自动发出一个TTL电平上升沿，由BNC连接线传输至矢量网络分析仪，矢量网络分析仪即进行一次幅相信息的数据采集。
优选的，所述步骤四中，探头到达采样点时，幅相采集模块将接收到来自运动控制模块的TTL电平，自动触发矢量网络分析仪完成一次幅相信息的采集，而后探头继续运动延迟距离后，距离测量模块接收到来自运动控制模块的TTL电平，自动根据上升沿触发激光位移传感器进行一次对当前距离数据的存储，减去补偿距离后，得到实时过程中的采样点处真实口面距离。
优选的，所述步骤五中，校准计算模块通过平面近场测试，得到了所有平面近场幅相采样点的幅度数据数组Amp[]、相位数据数组Pha[]、对应每个幅相采样点处的实际口面距离数组Dmeasure[]以及预设口面距离D。
优选的，由于扫描架或机械臂的导轨直线度误差Eline、天线的平面度误差Eplane以及人工架设误差Emanual的影响，Dmeasure[]中的数据是以D为中位数，以Error[]=±Eline±Eplane±Emanual为波动范围的随机分布，即Dmeasure[]=D+Error[]；
其中，测试频率为Fre、光速为C、圆周率为Pi，则Error[]造成的幅度误差根据以下公式计算：
－/>公式1
Error[]造成的相位误差根据以下公式计算：
公式2
根据这两项得到校准后的幅度数据数组Amp_cali[]=Amp[]+Amp_error[]和相位数据数组Pha_cali[]=Pha[]+Pha_error[]。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明中涉及的基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，规避了扫描架或机械臂平面度、人工安装误差以及天线平面度误差的干扰，得到了每个空间平面采样点的实时口面距离，通过校准补偿算法，按照统一的理想口面距离基准对实测的幅度和相位数据进行了校准，得到了更为精确的平面近场校准测试结果，进而使得远场的结果准确度有效提高；
本发明中的涉及的基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，由运动控制模块、幅相采集模块、距离测量模块和校准计算模块共同控配执行，能够自行完成天线平面近场的扫描、实时口面距离的记录以及校准数据的生成，保证测试精度和同时还提高了测试效率。
附图说明
图1为本发明的天线平面近场测试系统示意图；
图2为本发明的近场口面距离误差示意图；
图3为本发明的激光位移传感器原理示意图；
图4为本发明的运动控制模块位置比较输出原理示意图；
图5为本发明的幅相采集模块示意图；
图6为本发明的激光位移传感器安装与测量示意图；
图7为本发明的测量与校准流程示意图；
图8为未校准的近场分布幅度图；
图9为校准后的近场分布幅度图；
图10为未校准的远场方向图；
图11为校准后的远场方向图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
该基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法中，由安装在上位机电脑中的运动控制模块、幅相采集模块、距离测量模块和校准计算模块共同控配执行。
参阅图1，天线平面近场由扫描架进行驱动测试，测试时待测天线固定在空间某特定位置，发射天线安装在扫描架的Z轴端面或机械臂的末端夹具上，由上位机电脑通过运动控制模块进行平面近场栅格的路径规划。其中，运动控制模块是指扫描架或机械臂的控制部分，该模块能够将上位机的运动命令转换为连续的电机驱动脉冲从而控制扫描架运动，并且能够支持上位机预设测试点位，实现平面扫描运动中在采样点位发出TTL电平实时驱动测试系统中的其它设备，其它设备为矢量网络分析仪，其用于测量幅相信息，通过位移传感器进行快速测量动作。
准备工作：在天线平面近场由扫描架的发射端安装探头和位移传感器，并在接收端安装待测天线。
图1、图2、图3、图4、图5、图6和图7，基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，包括以下步骤：
步骤一：获得已知待测天线；
步骤二：通过运动控制模块控制扫描架使探头移动，实现空间特定平面的S形栅格状扫描；运动控制模块支持预设一系列的电机编码器位置，在这些位置上从指定的比较输出端口向外输出TTL电平上升沿，设定运动控制模块分别在幅相采样点位置和距离测量位置上交替输出TTL电平至幅相采集模块和距离测量模块，参阅图4。
步骤三：通过幅相采集模块对幅度相位信息的数据采集；矢量网络分析仪为核心测量设备，其外触发输入（Trig in）端口能够连接运动控制模块的位置比较输出端口，在探头运动到预设的采样点时运动控制模块将自动发出一个TTL电平上升沿，由BNC连接线传输至矢量网络分析仪，矢量网络分析仪即进行一次幅相信息的数据采集，参阅图5。
步骤四：通过距离测量模块测量平面近场扫描中发射探头与阵面天线的实际距离；将激光位移传感器安装在发射探头的口面位置，发射窗平行于探头口面，补偿距离和延迟距离均事先测得。平面近场测试过程中，探头到达采样点时，幅相采集模块将接收到来自运动控制模块的TTL电平，自动触发矢量网络分析仪完成一次幅相信息的采集，而后探头继续运动延迟距离后（即激光出射点正对平面近场幅相采样点），距离测量模块接收到来自运动控制模块的TTL电平，自动根据上升沿触发激光位移传感器进行一次对当前距离数据的存储，减去补偿距离后，得到实时过程中的采样点处真实口面距离，参阅图5和图6。
这其中，高精度的激光位移传感器是一种能够通过非接触式传感器，从激光二极管的激光源发射出激光光束照射至待测表面被反射，反射后的激光经过传感器的测量窗格后由物镜单元进行光学处理，光信号由耦合元件检测响应并生成电流信号，上位机即可通过模数转换单元将电流信号转换为激光发射端与反射面的准确距离。市面上的多数中高端型号都能够支持TTL电平触发测试、多点采集记忆以及数据回传上位机功能，精度能达到1μm以下；其原理如图3所示。
步骤五：通过校准计算模块对平面近场采集得到的幅相数据进行口面距离误差补偿，从而得到更为符合待测天线平面近场分布的幅相数据；这一过程中，校准计算模块通过平面近场测试，得到了所有平面近场幅相采样点的幅度数据数组Amp[]、相位数据数组Pha[]、对应每个幅相采样点处的实际口面距离数组Dmeasure[]以及预设口面距离D，参阅图7。
由于扫描架或机械臂的导轨直线度误差Eline、天线的平面度误差Eplane以及人工架设误差Emanual的影响，Dmeasure[]中的数据一般是以D为中位数，以Error[]=±Eline±Eplane±Emanual为波动范围的随机分布，即Dmeasure[]=D+Error[]，在Dmeasure[]和D已知的情况下，计算出每个幅相采样点处的实际口面距离与理想口面距离的差值，正是该差值造成了平面采样点在扫描架Z向的不均匀分布，降低了近场测试精度。具体的影响表现在造成了不同的电磁波衰减和相位差，根据电磁波相关理论，假设测试频率为Fre、光速为C、圆周率为Pi，则Error[]造成的幅度误差根据以下公式计算：
－/>公式1
Error[]造成的相位误差根据以下公式计算：
公式2
根据这两项得到校准后的幅度数据数组Amp_cali[]=Amp[]+Amp_error[]和相位数据数组Pha_cali[]=Pha[]+Pha_error[]。
因此，该基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法中，区别于传统的天线平面近场测试，同时规避了扫描架或机械臂平面度、人工安装误差以及天线平面度误差的干扰，得到了每个空间平面采样点的实时口面距离，通过校准补偿算法，按照统一的理想口面距离基准对实测的幅度和相位数据进行了校准，得到了更为精确的平面近场校准测试结果，进而使得远场的结果准确度有效提高，参阅图8、图9、图10和图11。
结合运动控制模块、幅相采集模块、距离测量模块和校准计算模块共同控配执行，能够自行完成天线平面近场的扫描、实时口面距离的记录以及校准数据的生成，保证测试精度和同时还提高了测试效率。
测得的口面距离点云数据在扫描架平面度较好时，还能够提供给用户做为天线平面度的参数数据；因此还可不限于天线平面近场测试，可推广至其他需要实时测距的测试系统中，实现被测数据的实际测试距离记录和数据校准。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (5)
1.基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：获得已知待测天线；
步骤二：通过运动控制模块控制扫描架使探头移动，实现空间特定平面的S形栅格状扫描；
步骤三：通过幅相采集模块对幅度相位信息的数据采集；
步骤四：通过距离测量模块测量平面近场扫描中发射探头与阵面天线的实际距离；
步骤五：通过校准计算模块对平面近场采集得到的幅相数据进行口面距离误差补偿，得到待测天线平面近场分布的幅相数据；
步骤五中，校准计算模块通过平面近场测试，得到了所有平面近场幅相采样点的幅度数据数组Amp[]、相位数据数组Pha[]、对应每个幅相采样点处的实际口面距离数组Dmeasure[]以及预设口面距离D；
由于扫描架或机械臂的导轨直线度误差Eline、天线的平面度误差Eplane以及人工架设误差Emanual的影响，Dmeasure[]中的数据是以D为中位数，以Error[]=±Eline±Eplane±Emanual为波动范围的随机分布，即Dmeasure[]=D+Error[]；
其中，测试频率为Fre、光速为C、圆周率为Pi，则Error[]造成的幅度误差根据以下公式计算：
－/>公式1
Error[]造成的相位误差根据以下公式计算：
公式2
根据这两项得到校准后的幅度数据数组Amp_cali[]=Amp[]+Amp_error[]和相位数据数组Pha_cali[]=Pha[]+Pha_error[]。
2.根据权利要求1所述的基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，其特征在于：所述步骤二中，运动控制模块支持预设一系列的电机编码器位置，在这些位置上从指定的比较输出端口向外输出TTL电平上升沿。
3.根据权利要求1所述的基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，其特征在于：设定运动控制模块分别在幅相采样点位置和距离测量位置上交替输出TTL电平至幅相采集模块和距离测量模块。
4.根据权利要求1所述的基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，其特征在于：所述步骤三中，幅相采集模块包括矢量网络分析仪、射频链路以及探头；
其中，矢量网络分析仪外触发输入端口能够连接运动控制模块的位置比较输出端口，在探头运动到预设的采样点时，运动控制模块将自动发出一个TTL电平上升沿，由BNC连接线传输至矢量网络分析仪，矢量网络分析仪即进行一次幅相信息的数据采集。
5.根据权利要求1所述的基于距离点云数据对天线平面近场采集数据的校准方法，其特征在于：所述步骤四中，探头到达采样点时，幅相采集模块将接收到来自运动控制模块的TTL电平，自动触发矢量网络分析仪完成一次幅相信息的采集，而后探头继续运动延迟距离后，距离测量模块接收到来自运动控制模块的TTL电平，自动根据上升沿触发激光位移传感器进行一次对当前距离数据的存储，减去补偿距离后，得到实时过程中的采样点处真实口面距离。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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