当前位置: 首页 > news >正文

Wlan——射频和天线基础知识

目录

射频的介绍

射频和Wifi

射频的相关基础概念

射频的传输

信号功率的单位

射频信号传输行为

天线的介绍

天线的分类

天线的基本原理

天线的参数


射频的介绍

射频和Wifi

什么是射频

从射频发射器产生一个变化的电流(交流电),通过铜导线传输到天线,以电磁波的形式辐射出来,此电磁波就是射频

射频简称RF,是高频电磁波的简称,也可称为无线电波

 

Wifi和射频的关系

射频的频段为3Hz到300GHz

我们使用的Wifi/无线信号属于射频的一种,它工作在2.4G和5GHz的工作频段

2.4GHZ(特高频)

范围为2.4GHZ~2.4835GHZ,每个信道占用了20M,将2.4G划分为13个信道(全球分了14个信道,中国只是用了13个信道);各个信道中心频率之间的距离为5MHz

其中1,6,11信道是完全不重叠信道

5GHZ(超高频)

主要分为两个范围:5.15GHZ~5.35GHZ 和5.725~5.85GHZ

中国5GHz也只分了13个信道,并且都互不重叠(5.15~5.35 8个信道;5.725~5.855个信道)

射频的相关基础概念

波长

波长λ=光速/频率=C/f、频率越高,波长越短

相邻一个波峰的起始点和一个波谷的终止点之间的举例

振幅

无线信号强度或功率(波的高度或能量)

频率

1s内产生电磁波的数量

频率f = 1/周期 = 光速/波长= C/λ

 

相位

表示两个同频信号之间的关系;即两个同频信号之间的相对位置

同相位会使信号增强,相反相位会使信号减弱

射频的传输

 载波

就是传输信道(信道)    

编码

信源编码:将原始信号转为数字信号

信道编码:提供信息纠错、检错。提高信道传输可靠性号

信号调制方式

将数字信号转为适于传输的数字调制信号

主要分为:调频(AM)、调幅(FM)、调相(PM)

解调

将数字调制信号还原为数字信号

信号功率的单位

绝对功率单位

瓦特(W)、毫瓦(mW)

dBm:是另一种功率的表现形式,也表示某个信号的功率

dBm的计算公式:dBm = 10 lg(P1/1mw)

即:1W = 30dBm

dBm和mw的换算如下

dBw:是另一种功率的表现形式,也表示某个信号的功率

dBw的计算公式:dBw = 10 lg(P1/1w)

dBw = dBm – 30

即1mw = 0dBm = -30 dBw

相对功率的单位(两个信号之间的功率关系)

分贝(dB): 表示P1相对于P2功率的大小

分贝的计算公式:dB = 10 lg(P1/P2)

如果10 lg(P1/P2)为20dB,则表示P1为P2功率的100倍

dBi(天线增益):相比于全方向性天线的增益情况

dBd(天线增益):相比于半波振子的增益情况

射频信号传输行为

当射频信号在空中或其它媒介中传输时,会有不同的行为方式;比如吸收、反射、衍射等

吸收

吸收是导致信号衰减的主要原因

射频信号在穿透障碍物时被部分吸收或完全吸收

反射

反射是导致多径现象的主要原因;主要是改变信号方向

当电磁波入射到一个比波自身更大波长的光滑物体时,波会向另外一个方向传递

散射

电磁波被反射成多路信号;改变信号的方向,导致信号衰减

1、被微小颗粒散射(比如烟尘等);这种散射影响不大

2、被粗糙物体的表面散射;一般会导致信号衰弱

折射

电磁波穿越密度不一样的介质的时候;会发生折射;改变信号方向,导致信号衰减

室外折射可能影响比较大(比如AP之间桥接时遇到冷空气等,因此在要多预留一定的信号强度)

衍射

主要是改变信号方向

没有穿越介质,使得射频信号沿着介质的边缘产生弯曲

自由路径衰减

信号在传播路径中导致的信号衰减

FSPL(路径损耗)= 32.44 +(20 lg(频率))+ (20 lg(天线之间的距离))

FSPL单位dB、频率单位MHz、天线之间的距离单位千米

传输距离100m,衰减80dB;传输距离200m,衰减86dB

因此:传输距离加倍会导致信号衰减6dB(6dB法则)

多径现象

信号除了沿直线到达终端之外,还可以通过反射等其它方向到达终端

由于到达终端的路径不一致,可能会存在延迟;延迟和直线到达的信号会产生相位差,有可能造成信号的衰减和损坏


天线的介绍

天线的主要作用

就是将交流电转为电磁波;将电磁波转换为交流电

天线的分类

按照用途分类

通信天线、电视天线、雷达天线等

按照工作频段分类

短波天线、超短波天线、微波天线

按照方向性分类

全向天线、定向天线、智能天线

按照外形分类

线状(鞭状)天线、面板天线

按照天线在设备的某个位置分类

内置天线、外置天线

比较常用的分类有 方向性、外形、位置

一般线状天线为全向天线,面板天线一般是定向天线

天线的选型

天线的基本原理

电磁波的辐射

当导线上有交变电流流动时,就会发送电磁波的辐射,辐射的能力与导线的长度和形状有关

我们目前所用的天线就是右边图的设计

 

天线辐射的基本单位

振子

振子是构成天线的最基本单元 ;多个振子可以组成天线阵列

对称振子

两臂相等的振子就叫做对称振子

半波对称振子

一般情况下,振子的大小在半个波长的时候效果最好,所以也经常被称作“半波振子”

有两根长度相同的1/4长度的振子组成的一个1/2的对称振子就称为半波对称振子

 

天线的方向性

全向天线

在水平面内的所有方向辐射出的电波能量都是相同的,但在纯至面内不同方向辐射出的电波能量不同

可以通过增加振子的数量来使得水平方向的辐射范围增大,其它方向的辐射范围减少

定向天线

在水平和垂直平面内的所有方向上辐射出的电波能量都是不同的

全向天线无平面反射板,定向天线通过平面反射板把功率都反射到单侧方向,提高了单侧方向的天线增益

智能天线

能够自适应天线阵列;水平面上有多个定向辐射和一个全向辐射

通过全向辐射模式接受终端发射的信号,然后通过算法根据接收到的信号计算出终端的位置,并控制CPU向此方向开启定向辐射

天线的极化

天线的极化是指 天线辐射时形成的电场强度方向

 

当波的传播方向为向左右时,电场矢量方向上下震动,也就是垂直于地面,此时称之为垂直极化;垂直极化可以避免能量大幅衰减

一般发射天线的极化方式与接收天线的极化方式要一致

天线的参数

天线增益

增益是指在输入功率相等的条件下,实际天线与理想的辐射单元在空间同一点处所产生的信号功率密度的比值;即增益就是衡量天线朝一个特定方向收发信号的能力(天线把输入功率集中辐射的程度)

天线增益 = 10 lg(天线辐射功率密度/理想辐射单元的信号功率密度)

使用dBi和dBd都可以用来表达天线功率增益(1dBi=1dBd+2.15)

dBi的参考基准为全方向性天线,dBd的参考基准为偶极子(半波对称振子)

如果天线增益达到1dBd,则通过dBi表示就需要3.15dBi

同功率下高增益覆盖范围更广

 

波瓣带宽

无线电波形成扇面张开的角度(无线信号功率降低到-3dB这个点的时候所形成的夹角)

方向图通常都有两个或多个瓣,其中辐射强度最大的瓣称为主瓣,其余的瓣称为副瓣或旁瓣。

波瓣宽度越窄,方向性越好,辐射距离越远,抗干扰能力越强

下倾角

使主波瓣指向地面进行有效覆盖;较好的方式是让天线主瓣的上3 dB点对准需覆盖区域边缘

下倾方式

机械下倾:调整天线安装角度,改变下倾角

电下倾:调整天线馈电网络的相位改变下倾角。

相关文章:

Wlan——射频和天线基础知识

目录 射频的介绍 射频和Wifi 射频的相关基础概念 射频的传输 信号功率的单位 射频信号传输行为 天线的介绍 天线的分类 天线的基本原理 天线的参数 射频的介绍 射频和Wifi 什么是射频 从射频发射器产生一个变化的电流(交流电),通过…...

前端实习周记第三周周记

第二周总结 第二周主要是做了一些PC端细节内容。大的地方改的不多,但是小的细节蛮多。 值得一提的是,第二周做的微信小程序,改了很多逻辑。改逻辑需要与后端进行联调,收获很大,思路也愈发清楚。 记录做了什么是好习…...

Android 13 Launcher界面——移除Launcher的删除和卸载功能

目录 一.背景 二.将卸载功能进行屏蔽 三.将移除功能屏蔽 四.将Remove按钮与Uninstall按钮屏蔽...

深度学习:使用卷积神经网络CNN实现MNIST手写数字识别

引言 本项目基于pytorch构建了一个深度学习神经网络,网络包含卷积层、池化层、全连接层,通过此网络实现对MINST数据集手写数字的识别,通过本项目代码,从原理上理解手写数字识别的全过程,包括反向传播,梯度…...

docker search 镜像报错: connect: no route to host (桥接模式配置静态IP)

如下 原因 可能有多种: ① 没有开放防火墙端口 ② ip地址配置有误 解决 我是因为虚拟机采用了桥接模式,配置静态ip地址有问题。 先确认虚拟机采用的是 桥接模式,然后启动虚拟机。 1、打开命令行,输入下面指令,打开…...

【VUE】[Violation] Added non-passive event listener to a scroll-blocking...

环境 chrome: 115.0.5790.170vue: ^3.3.4element-plus: ^2.3.4vite: ^4.4.7 问题 [Violation] Added non-passive event listener to a scroll-blocking <某些> 事件. Consider marking event handler as passive to make the page more responsive. See <URL> …...

runit-docker中管理多个服务

runit-docker中管理多个服务 介绍Runit, systemctl和supervisor是三种不同的服务管理工具区别runit优点程序构成快速开始runit实现服务退出执行指定操作runit监管服务打印日志到syslogrunit监管服务后台运行runit监管服务一些错误总结 介绍 runit 是一个轻量级的、稳定的、跨平…...

Intune 应用程序管理

由于云服务提供了增强的安全性、稳定性和灵活性&#xff0c;越来越多的组织正在采用基于云的解决方案来满足他们的需求。这正是提出Microsoft Endpoint Manager等解决方案的原因&#xff0c;它结合了SCCM和Microsoft Intune&#xff0c;以满足本地和基于云的端点管理。 与 Int…...

Oracle DB 安全性 : TDE HSM TCPS Wallet Imperva

• 配置口令文件以使用区分大小写的口令 • 对表空间进行加密 • 配置对网络服务的细粒度访问 TCPS 安全口令支持 Oracle Database 11g中的口令&#xff1a; • 区分大小写 • 包含更多的字符 • 使用更安全的散列算法 • 在散列算法中使用salt 用户名仍是Oracle 标识…...

leetcode27—移除元素

思路&#xff1a; 参考26题目双指针的思想&#xff0c;只不过这道题不是快慢指针。 看到示例里面数组是无序的&#xff0c;也就是说后面的元素也是可能跟给定 val值相等的&#xff0c;那么怎么处理呢。就想到了从前往后遍历&#xff0c;如果left对应的元素 val时&#xff0c…...

flask---》更多查询方式/连表查询/原生sql(django-orm如何执行原生sql)/flask-sqlalchemy

更多查询方式 #1 查询&#xff1a; filer:写条件 filter_by&#xff1a;等于的值 # 查询所有 是list对象 res session.query(User).all() # 是个普通列表 print(type(res)) print(len(res))# 2 只查询某几个字段 # select name as xx,email from user; res session.…...

Chromium内核浏览器编译记(三)116版本内核UI定制

转载请注明出处&#xff1a;https://blog.csdn.net/kong_gu_you_lan/article/details/132180843?spm1001.2014.3001.5501 本文出自 容华谢后的博客 往期回顾&#xff1a; Chromium内核浏览器编译记&#xff08;一&#xff09;踩坑实录 Chromium内核浏览器编译记&#xff08;…...

LoRaWan网关设计架构介绍

LoRa 数据包转发器是在基于 LoRa 的网关(带或不带 GPS)主机上运行的程序。它将集中器(上行链路)接收到的 RF 数据包通过安全的 IP 链路转发到LoRaWAN 网络服务器( LNS )。它还通过相同的安全 IP 将 LNS(下行链路)发送的 RF 数据包传输到一台或多台设备。此外,它还可以传…...

vue 全局状态管理(简单的store模式、使用Pinia)

目录 为什么使用状态管理简单的store模式服务器渲染&#xff08;SSR&#xff09; pinia简介示例1. 定义一个index.ts文件2. 在main.ts中引入3. 定义4. 使用 为什么使用状态管理 多个组件可能会依赖同一个状态时&#xff0c;我们有必要抽取出组件内的共同状态集中统一管理&…...

ORACLE和MYSQL区别

1&#xff0c;Oracle没有offet,limit&#xff0c;在mysql中我们用它们来控制显示的行数&#xff0c;最多的是分页了。oracle要分页的话&#xff0c;要换成rownum。 2&#xff0c;oracle建表时&#xff0c;没有auto_increment&#xff0c;所有要想让表的一个字段自增&#xff0c…...

tensorflow 1.14 的 demo 02 —— tensorboard 远程访问

tensorflow 1.14.0&#xff0c; 提供远程访问 tensorboard 服务的方法 第一步生成 events 文件&#xff1a; 在上一篇demo的基础上加了一句&#xff0c;如下&#xff0c; tf.summary.FileWriter("./tmp/summary", graphsess1.graph) hello_tensorboard_remote.py …...

Spring中Bean的循环依赖问题

1.什么是Bean的循环依赖&#xff1f; 简单来说就是在A类中&#xff0c;初始化A时需要用到B对象&#xff0c;而在B类中&#xff0c;初始化B时需要用到A对象&#xff0c;这种状况下在Spring中&#xff0c;如果A和B同时初始化&#xff0c;A&#xff0c;B同时都需要对方的资源&…...

若依管理系统后端将 Mybatis 升级为 Mybatis-Plus

文章目录 说明流程增加依赖修改配置文件注释掉MybatisConfig里面的Bean 代码生成使用IDEA生成代码注意 Controller文件 说明 若依管理系统是一个非常完善的管理系统模板&#xff0c;里面含有代码生成的方法&#xff0c;可以帮助用户快速进行开发&#xff0c;但是项目使用的是m…...

剪切、复制、粘贴事件

剪切、复制、粘贴事件 oncopy 事件在用户拷贝元素上的内容时触发。onbeforecut 事件在用户剪切文本&#xff0c;且文本还未删除时触发触发。oncut 事件在用户剪切元素的内容时触发。onbeforepaste 事件在用户向元素中粘贴文本之前触发。onpaste 事件在用户向元素中粘贴文本时触…...

Redis储存结构

Redis怎么储存的 这个redisDb是数据库对象 里面的其他字段忽略了 然后里面有个dict列表(字典列表) 我们随便来看一个redisObject 区分一下子啊 他这个dict里面没有存redisObject的对象 也没有存dict对象 它只是存了个数据指针 你看那个redis每个底层编码 抠搜的 这块要是再保存…...

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...

DAY 47

三、通道注意力 3.1 通道注意力的定义 # 新增&#xff1a;通道注意力模块&#xff08;SE模块&#xff09; class ChannelAttention(nn.Module):"""通道注意力模块(Squeeze-and-Excitation)"""def __init__(self, in_channels, reduction_rat…...

家政维修平台实战20:权限设计

目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系&#xff0c;主要是分成几个表&#xff0c;用户表我们是记录用户的基础信息&#xff0c;包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题&#xff0c;不同的角色&#xf…...

C++ 基础特性深度解析

目录 引言 一、命名空间&#xff08;namespace&#xff09; C 中的命名空间​ 与 C 语言的对比​ 二、缺省参数​ C 中的缺省参数​ 与 C 语言的对比​ 三、引用&#xff08;reference&#xff09;​ C 中的引用​ 与 C 语言的对比​ 四、inline&#xff08;内联函数…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型

1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统&#xff0c;支持多语言对话&#xff08;如 中文&#xff0c;英文&#xff0c;日语&#xff09;&#xff0c;语音情感&#xff08;如 开心&#xff0c;悲伤&#xff09;&#x…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

C# 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)

给定半径r&#xff0c;求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子&#xff1a; 输入&#xff1a;r 5 输出&#xff1a;78.53982 解释&#xff1a;由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982&#xff0c;因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...

无人机侦测与反制技术的进展与应用

国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机&#xff08;无人驾驶飞行器&#xff0c;UAV&#xff09;技术的快速发展&#xff0c;其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统&#xff0c;无人机的“黑飞”&…...

深度学习水论文:mamba+图像增强

&#x1f9c0;当前视觉领域对高效长序列建模需求激增&#xff0c;对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模&#xff0c;以及动态计算优势&#xff0c;在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 &#x1f9c0;因此短时间内&#xff0c;就有不…...

力扣热题100 k个一组反转链表题解

题目: 代码: func reverseKGroup(head *ListNode, k int) *ListNode {cur : headfor i : 0; i < k; i {if cur nil {return head}cur cur.Next}newHead : reverse(head, cur)head.Next reverseKGroup(cur, k)return newHead }func reverse(start, end *ListNode) *ListN…...