4.2.1.1. Giới thiệu phần mềm PCAAD 5.0
PCAAD là một công cụ mô phỏng các đặc tính của anten giúp người dùng có thể khảo sát được các đặc tính như: tính hướng tính, hệ số định hướng của anten, độ lợi (hay độ tăng ích), tính bức xạ của anten v.v…
Hình 4.4. Giao diện desktop của chương trình PCAAD 5.0
Hình 4.5. Giao diện chính của chương trình PCAAD 5.0
Chương trình cho phép khảo sát các anten dây, anten mảng, anten có độ mở, các loại anten vi dải và các loại anten đường dây chữ T.
Chương trình cho phép người khảo sát vẽ được các đồ thị trong các hệ tọa độ cực, hệ tọa độ vuông góc dạng 2-D và 3-D. Người khảo sát có thể khảo sát được các đặc tính trở kháng sóng và tỉ số sóng đứng và tính toán phối hợp trở kháng theo sơ đồ Smith.
Hình 4.6.Hệ tọa độ cực
Hình 4.8. Đồ thị Smith
4.2.1.2. Khảo sát đặc tính của anten 4.2.1.2.1. Nhập thông số của anten 4.2.1.2.1. Nhập thông số của anten
Anten yagi là một hệ thống bức xạ gồm một số phần tử dipole thẳng như sau: Một phần tử được cấp điện trực tiếp bằng đường dây truyền dẫn gọi là Driven (phần tử được cấp điện), còn các phần tử còn lại được gọi là các bộ bức xạ ký sinh mà dòng của nó được cảm ứng bằng cách ghép tương hỗ, phần tử được cấp điện của yagi là dipole thẳng. Bộ bức xạ này được thiết kế để hoạt động như là hệ thống bức xạ trục, các phần tử kí sinh theo chiều bức xạ thuận là các thanh hướng xạ, theo chiều ngược lại gọi là thanh phản xạ.
Tiến hành khảo sát anten yagi bằng phần mềm PCAAD 5.0: Nhập tần số làm việc f = 2.4 GHz, bán kính chấn tử a = 0.6 (mm) = 0.06 (cm) và chiều dài – khoảng cách các chấn tử từ phầnthiết kế anten bằng chương trình Matlab (phần 4.2.1).
Chú ý: Với chiều dài chấn tử phải nhân đôi. Đổi đơn vịchiều dài – khoảng cách các chấn tử ra cm.
Thuật toán di truyền Chấn tử Nửa chiều dài
chấn tử (m) Khoảng cách giữa các chấn tử (m) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.029868 0.028172 0.025378 0.025937 0.02631 0.025853 0.025687 0.025295 0.025932 0.025824 - 0.030546 0.023929 0.025457 0.030206 0.032904 0.041564 0.036358 0.039467 0.031969
4.2.1.2.2. Kết quả khảo sát
Hình 4.10. Anten Yagi 10 chấn tử trong mặt phẳng khảo sát
Anten được đặt song song với trục OZ trong hệ tọa độ.
Hình 4.12. Đồ thị bức xạ dạng 3-D anten Yagi 10 chấn tử.
4.2.1.2.3. Nhận xét
Từ các đồ thị thu được khảo khi khảo sát anten yagi 10 phần tử ta thu được giá trị các thông số của anten như sau: Tỉ số trước sau FBR là12.9dB, độ lợi anten (hay độ tăng ích) là 13.76 dB. Trở kháng sóng của anten là 54.5 +j 11.6 (Ω). Góc nửa công suất HPBW là 34.03.
Như vậy, với các thông số anten như trên thấy rằng khi khảo sát anten Yagi bằng phần mềm PCAAD và thiết kế anten bằng phần mềm Matlab là gần giống nhau về độ tăng ích 13.76 dB và 13.075 dB. Trở kháng vào lớn hơn so với phaand mềm Matlab 50.002+0.485i (Ω ). Nhưng đồ thị đặc trưng hướng (bức xạ) giống với thiết kế anten bằng phần mềm Matlab.
4.2.2. Chế tạo anten
Saukhi thiết kế bằng phần mềm Matlab và khảo sát các thông số của anten bằng phần mềm PCAAD tiến hành chế tạo anten thu Yagi 10 chấn tử sử dụng thay thế cho anten usb wifi 4dB TP-Link TL-WN722N tần số 2.4 GHz.
Hình 4.14. Anten Yagi chấn tử phát xạ là vòng dẹt
Hình 4.15. Anten Yagi chấn tử phát xạ là đối xứng
4.2.3. Khảo sát mức độ thu tín hiệu của anten
Do không đủ điều kiện đo đạc các thông số anten nên trong phần này tác giả đi so sánh mức độ thu tín hiệu giữa anten Yagi 10 chấn tử chế tạo đượcvới anten thu đẳng hướng 4 dB của usb wifiTP-Link TL-WN722N từ một nguồn phát sóng wifi cố định.
Hình 4.17. Anten và usb wifiTP-LINK TL-WN722N
Hình 4.18. Anten Yagi 10 chấn tử
4.2.3.1. Giới thiệu phần mềm Vistumbler
Vistumbler là chương trình phân tích sóng Wi-Fi mã nguồn mở đầu tiên được phát hành vào năm 2007 và được cập nhật mới nhất vào năm 2010. Vistumbler hiển thị thông tin cơ bản về AP, bao gồm chính xác cách mã hóa và xác thực, cả SSID và RSSI của AP.
Bạn có thể xem danh sách tất cả các AP hay theo phân loại kiểu xác thực, mã hóa, kênh, kiểu mạng và SSID. Thay vì chỉ hiển thị dạng văn bản, Vistumbler cho phép bạn có thể xem cả biểu đồ tín hiệu của AP. Ngoài ra, Vistumbler rất dễ tùy biến và có các tùy chọn cấu hình rất linh hoạt. Vistumbler hỗ trợ GPS, giúp định vị chính xác vị trí của các AP theo thời gian thực thông qua Google Earth.Vistumbler chỉ cho bạn thông tin về mức độ tín hiệu mà không hiển thị nhiễu. Ứng dụng này cũng chỉ hỗ trợ cho 2 hệ điều hành Windows Vista và Windows 7 [9].
Hình 4.19.Giao diện destop và giao diện chính của phần mềm Vistumbler
4.2.3.2. Khảo sát anten bằng phần mềm Vistumbler
Hình 4.21. Khảo sát anten Yagi với chấn tử phát xạ là vòng dẹt
4.2.3.3. Kết quả thu mức tín hiệu của anten
Hình 4.23. Mức tín hiệu ba anten sử dụng phần mềm Vistumbler
4.2.3.4. Nhận xét
Từ kết quả trên tác giả thấy được mức độ tín hiệu khi sử dụng anten đẳng hướng TP-Link TL-WN722N của nhà sản xuất là không ổn định, tín hiệu bị thay đổi liên tục. Còn với hai anten yagi chế tạo từ thông số của phần mềm Matlab khi sử dụng thuật toán di truyền thì mức độ tín hiệu thu được ổn định hơn và mức độ thu được tín hiệu cũng lớn hơn.
KẾT LUẬN CHƢƠNG IV
Trong chương này, tác giả đã so sánh anten sử dụng thuật toán di truyền với anten có chiều dài và khoảng cách giữa các chấn tử bất kỳ. Thấy rằng với anten sử dụng thuật toán di truyền chúng ta sẽ tối ưu khoảng cách và chiều dài các chấn tử để được hệ số định hướng (bức xạ) lớn nhất. Từ đó, với các thông số của antensử dụng thuật toán di truyềnkhảo sát bằng phần mềm PCAAD cho kết quả gần giống với phần mềm Matlab về đồ thị bức xạ và độ tăng ích (hay hệ số định hướng). Để làm rõ hơn phần thiết kế anten bằng thuật toán di truyền tác giả đã chế tạo và thử nghiệm khi so sánh anten gốc của nhà sản xuất từ usb wifi và anten có thông số từ phần thiết kế anten sử dụng thuật toán di truyền thông qua phần mềmthu mức độ tín hiệu Vistumbler.Mức độ tín hiệu thu được khi dùng anten sử dụng thuật toán di truyền ổn định và có mức độ tín hiệu lớn hơn so với anten wifi TP-Link TL- WN722Ncó độ tăng ích 4 dB của nhà sản xuất.
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ
Kết luận
Đề tài:
“Nghiên cứu thuật toán di truyền và ứng dụng thiết kế anten chấn tử đối
xứng” đã đạt được một số kết quả sau:
1. Tìm hiểu lịch sử phát triển, vị trí anten trong các hệ thống thu phát. Giới thiệu các loại anten đang có hiện nay.
2. Tìm hiểu, nắm vững một số tham số của anten và môi trường ảnh hưởng đến các tham số của chấn tử đối xứng:
- Chiều dài và đường kính của các phần tử cùng với khoảng cách giữa các phần tử xác định đặc tính của của anten.
- Kích thước và đường kính của phát xạ hay phần tử được cấp điện (dipole
feeder) có ảnh hưởng nhỏ đến độ lợi hướng búp chính nhưng có ảnh hưởng đáng kể đến trở kháng ngõ vào và độ lợi của bức xạ ngược.
- Kích thước và khoảng cách của phần tử phản xạ có ảnh hưởng tương tự như
phát xạ đối với các thông số độ lợi hướng búp chính, trở kháng vào và độ lợi bức xạ ngược.
- Các phần tử dẫn xạ là phần quan trọng nhất trong việc thiết kế yagi, nó điều
khiển trở kháng ngõ vào, các mức bức xạ phụ và tỉ số trước sau của anten.
3. Áp dụng phương pháp mômen để tính chính xác một số tham số của chấn tử
đối xứng là: phân bố dòng điện trên chấn tử đối xứng và trở kháng vào của chấn tử đối xứng.
4. Tìm hiểu về một số loại chấn tử đối xứng và ảnh hưởng tương hỗ giữa các
chấn tử đối xứng với nhau trong hệ anten gồm nhiều chấn tử đối xứng. Cụ thể là anten Yagi và các tham số của anten Yagi.
5. Luận văn đã tiếp cận những nội dung chính của thuật giải di truyền và sử dụng vào bài toán: Tối ưu hoá thiết kế anten Yagi với tham số chính là trở kháng vào và hệ số định hướng.
6. Trên cơ sở những vấn đề đã nghiên cứu luận văn đã xây dựng chương trình mô phỏng trên máy tính bằng phần mềm Matlab, là một trong những phần mềm có khả năng ứng dụng cao nhất và tiện ích nhất hiện nay trong kỹ thuật với kết quả mô phỏng phù hợp về mặt lý thuyết.
7. Tác giả đã so sánh anten sử dụng thuật toán di truyền với anten có chiều dài
và khoảng cách bất kỳ. Ứng dụng vào chế tạo anten với các thông số có được từ chương trình phần mềm Matlab.
8. Giới thiệu phần mềm mô phỏng anten PCAAD 5.0 nhằm giúp cho các bạn
sinh viên có thêm điều kiện học tập.Tìm hiểu, khảo sát sâu hơn các thông số của các loại antentrong khi không đủ các thiết bị thí nghiệm và đo đạc các thông số anten như hiện nay.
9. Tác giả đã chế tạo được anten Yagi 10 chấn tử và so sánh với anten gốc của
usb wifi có độ tăng ích 4dB.
Hướng phát triển
Trên cơ sở các kết quả đã đạt được trong quá trình nghiên cứu, để hoàn thiện hơn phần mềm tối ưu thiết kế anten bằng thuật toán di truyền và giúp cho người học môn Anten truyền sóng hiểu sâu hơn thì:
1. Tối ưu các loại anten khác hay được sử dụng trong thực tế bằng thuật toán di truyền nhằm chế tạo ra những anten chất lượng tốt.
2. Chế tạo ra những mẫu anten đã tối ưu theo thuật toán và những mẫu anten không sử dụng thuật toán nhằm giúp cho các bạn sinh viên học tập và nghiên cứu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1] Hoàng Đình Thuyên, Anten, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Hà Nội, 2006
[2] Hoàng Kiếm, Lê Hoàng Thái, Thuật giải di truyền – Cách giải tự nhiên các
bài toán trên máy tính, NXB Giáo dục, 2001.
[3] Lưu Thị Hoa Linh, Tối ưu thiết kế anten Loga – Chu kỳ bằng thuật toán di
truyền, Khóa luận tốt nghiệp, Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, 2005
[4] Nguyễn Đình Thúc, Trí tuệ nhân tạo – Lập trình tiến hóa, NXB Giáo dục, 2008.
[5] Phan Anh, Lý thuyết và kỹ thuật anten, NXB Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội,
2000.
Tiếng Anh
[6] Randy L. Haupt, An introduction to genetic algorithms for electromagnetics,
IEEE Antennas and Propagation Magazine, Vol. 37, No. 2, April (1995).
[7]Andrey Popov, Genetic Algorithms for Optimization – Application in
Controller Design Problems, TU-Sofia, (2003)
[8] Trong Duc Nguyen, Tan Phu Vuong, Y van Duroc, and Van Yem Vu,
Optimization of PIFA Antenna using an Auto-embedded Genetic Algorithm, IEEE, (2010)
Website
[9] Http://www.download.com.vn/vistumbler/download.
PHỤ LỤC Chƣơng trình chính
%Thiet ke an ten Yagi
%Phuong phap dung thuat giai di truyen clc;clear;
global N lambda a format long
nGenerations = input('Vao so the he nGenerations=');
PopSize = input('Vao so nhiem sac the trong quan the PopSize='); F=0.4;
CR=0.7;
N = input('Vao so chan tu N=');
lambda = input('Vao buoc song cong tac lambda='); a = input('Vao ban kinh cua chan tu a=');
N1=2*N-1;
parameterRanges=ones(N1,2);
% Can tren va duoi cua nua chieu dai cac chan tu for n=1:N
parameterRanges(n,1)=0.2*lambda; parameterRanges(n,2)=0.26*lambda; end
% Can tren va duoi cua khoang cach giua cac chan tu for n=N+1:N1 parameterRanges(n,1)=0.1*lambda; parameterRanges(n,2)=0.35*lambda; end time=clock; time1=time(5)*60+time(6); nParameters = size(parameterRanges , 1);
parameterMinimums = repmat(parameterRanges(:,1)' , PopSize , 1); parameterMaximums = repmat(parameterRanges(:,2)' , PopSize , 1);
population(:,1:nParameters,1) = unifrnd(parameterMinimums , parameterMaximums);
for n=1:NP
population(n,nParameters + 1,1) = YAGIDT( population(n,1:nParameters,1)); end
targetVectorFitnessScores = population(: , nParameters + 1 , 1); parameterVectors = population(: , 1:nParameters , 1)';
generation = 1;
for generation = 2:nGenerations
ABC = [[1:NP]' unidrnd(NP , NP , 3)]; uniqueABC = find( (ABC(:,1) ~= ABC(:,2)) & ... (ABC(:,1) ~= ABC(:,3)) & ...
(ABC(:,1) ~= ABC(:,4)) & ... (ABC(:,2) ~= ABC(:,3)) & ... (ABC(:,2) ~= ABC(:,4)) & ... (ABC(:,3) ~= ABC(:,4)) ); while length(uniqueABC) ~= NP
nonUniqueABC = setdiff([1:NP]' , uniqueABC); ABC = ABC(uniqueABC , :);
ABC = [ABC ; nonUniqueABC unidrnd(NP,length(nonUniqueABC),3)]; [dummy , indices] = sort(ABC(:,1)); ABC = ABC(indices,:);
uniqueABC = find( (ABC(:,1) ~= ABC(:,2)) & ... (ABC(:,1) ~= ABC(:,3)) & ...
(ABC(:,1) ~= ABC(:,4)) & ... (ABC(:,2) ~= ABC(:,3)) & ... (ABC(:,2) ~= ABC(:,4)) & ... (ABC(:,3) ~= ABC(:,4)) ); end
%
Xa = population(ABC(:,2) , 1:nParameters , generation - 1); Xb = population(ABC(:,3) , 1:nParameters , generation - 1); Xc = population(ABC(:,4) , 1:nParameters , generation - 1);
XcPrime = Xc + F*(Xa - Xb); %
targetVectors = population(: , 1:nParameters , generation - 1); crossoverSamples = rand(NP , nParameters);
randomVectorGenes = find(crossoverSamples < CR); % trialVectors = targetVectors; % n=1; while n<=length(randomVectorGenes) if parameterMinimums(randomVectorGenes(n))<=XcPrime(randomVectorGenes(n)) & ... XcPrime(randomVectorGenes(n))<= parameterMaximums(randomVectorGenes(n)); trialVectors(randomVectorGenes(n))= XcPrime(randomVectorGenes(n)); n=n+1; else n=n+1; end end % deterministicGenes = unidrnd(nParameters , NP , 1); % MuGeneIndices = (deterministicGenes - 1)*NP + [1:NP]'; n=1; while n<=length(MuGeneIndices) if parameterMinimums(MuGeneIndices(n))<=XcPrime(MuGeneIndices(n))& ... XcPrime(MuGeneIndices(n))<= parameterMaximums(MuGeneIndices(n)); trialVector(MuGeneIndices(n))= XcPrime(MuGeneIndices(n)); n=n+1; else n=n+1; end
end %
for n=1:NP
trialVectorFitnessScores1(n) = YAGIDT( trialVectors(n,1:nParameters) ); end
trialVectorFitnessScores=trialVectorFitnessScores1.'; %
fitterChildren = find(targetVectorFitnessScores > trialVectorFitnessScores); population( : , : , generation) = population(: , : , generation - 1); if ~isempty(fitterChildren)
population(fitterChildren ,: , generation) = [trialVectors(fitterChildren , :) trialVectorFitnessScores(fitterChildren) ABC(fitterChildren , 2:4)];
end %
targetVectorFitnessScores = population(: , nParameters + 1 , generation); %
parameterVectors = population(: , 1:nParameters , generation)'; end
%
[minimumFitness,Index] = min(population(:,nParameters + 1 ,generation)); OptimalVector = population(Index,1:nParameters ,generation);
disp (' '); time=clock;
time2=time(5)*60+time(6); CPUtime=time2-time1;
disp (' KET QUA TINH TOAN '); disp (' ');
fprintf(' The CPU Time: %10.10f\n\n' , CPUtime);
fprintf(' Cuc tieu ham luong gia dat duoc : %10.10f\n\n' , minimumFitness); disp (' Tham so Optimal :') ; disp(' ');
fprintf('%6f : %10.5f\n' , OptimalVector'); A=OptimalVector;
for n=1:N L(n)=A(n);
end for n=1:N-1 d(n)=A(N+n); end D=zeros(1,N); for n=2:N D(n)=D(n-1)+d(n-1); end
% Tinh toan ma tran tro khang
% Tinh tro khang rieng cua cac chan tu for n1=1:N
ZA(n1,n1)=ZVHR(lambda,L(n1),a); end
% Tinh tro khang tuong ho giua cac chan tu for m=1:N-1 for n=m+1:N ZA(m,n)=Z12(lambda,L(m),L(n),D(n)-D(m),0); ZA(n,m)=ZA(m,n); end end % Ma tran dien ap U=zeros(N,1); U(2)=1;
% Tinh phan bo dong tren cac chan tu I=ZA\U; I=I/I(2);
% Tinh toan tro vao cua anten YAGI DAV=0;
for n=1:N
DAV=DAV+I(n)*ZA(2,n); end
TroVao=DAV/I(2);
% Tinh he so dinh huong cua anten f2 = YagiHsdhGA(D,I);
% Ve dac trung huong anten YAGI trong mat phang dien va tu x=linspace(0,2*pi,361); for n=1:361 [y1(n),y2(n)]=YAGIDTHGA(x(n),L,D,I); end y1=abs(y1);y2=abs(y2); y1=y1/max(y1);y2=y2/max(y2); % Hien thi ket qua
disp(' ');
disp('Tro vao cua anten YAGI la'); disp(TroVao);
disp('He so dinh huong cua anten YAGI la (dB)'); disp(Hsdh);
polar(x,y1); hold on
polar(x,y2,'--');
%... %Tạo hàm để tính hàm lượng giá
function cost=YAGIDT(A) global N lambda a for n=1:N L(n)=A(n); end for n=1:N-1 d(n)=A(N+n); end D=zeros(1,N); for n=2:N D(n)=D(n-1)+d(n-1); end
% Tinh toan ma tran tro khang
% Tinh tro khang rieng cua cac chan tu for n1=1:N
end
% Tinh tro khang tuong ho giua cac chan tu for m=1:N-1 for n=m+1:N ZA(m,n)=Z12(lambda,L(m),L(n),D(n)-D(m),0); ZA(n,m)=ZA(m,n); end end % Ma tran dien ap U=zeros(N,1); U(2)=1;
% Tinh phan bo dong tren cac chan tu I=ZA\U; I=I/I(2);
% Tinh toan tro vao cua anten YAGI DAV=0;
for n=1:N
DAV=DAV+I(n)*ZA(2,n); end
TroVao=DAV/I(2);
% Tinh he so dinh huong cua anten f2=YagiHsdhGA(D,I);
Hsdh=10*log10(1.64*73.1*((abs(f2))^2)/real(TroVao)); % Ham luong gia
cost = -10*Hsdh + abs(50-real(TroVao)) + abs(imag(TroVao));
%... %Tạo hàm để tính hệ số định hướng function y=YagiHsdhGA(D,I) global N lambda k=2*pi/lambda; DTH1=I(1)*exp(-j*k*D(2)); for n=2:N DTH1=DTH1+I(n)*exp(j*k*(D(n)-D(2))); end
y=DTH1;
%... % Tạo hàm để tính đặc trưng hướng an ten yagi trong mặt phẳng mfE và mfH function [y1,y2]=YAGIDTHGA(theta,L,D,I) global N lambda k=2*pi/lambda; DTH1=0; DTH2=0; for n=1:N DTH1=DTH1+I(n)*CTU(pi/2-theta,lambda,L(n)).*exp(j*k*D(n)*cos(theta)); DTH2=DTH2+I(n)*exp(j*k*D(n)*cos(theta)); end y1=DTH1; y2=DTH2; %... % Hàm tính trở kháng vào của chấn tử đối xứng
% Cac tham so dau vao la
% lambda Buoc song cong tac (m) % L Nua chieu dai chan tu (m) % bk Ban kinh chan tu (mm) function y = ZVHR(lambda,L,bk) bk=bk/1000; t=2*pi/lambda*L; a=bk/L;N=8;h=1/N; S=[1,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,2,4,1]; cd1=0; for n=0:N cd1=cd1+2*S(n+1)/sqrt(a^2+(n*h)^2); end cd=cos(t*a)*(6/h*log((1+sqrt(1+a^2))/a)-cd1); for n=1:N-1 CD2(n)=0; for k=0:N
CD2(n)=CD2(n)+S(k+1)*(1/sqrt(a^2+(k+n)^2*h^2) + 1/sqrt(a^2+(k- n)^2*h^2)); end end for m=1:N R(m,1)=2*cos(t*sqrt(a^2+(m*h)^2))/sqrt(a^2+(m*h)^2)- 2*cos(t*m*h)*cos(t*a)/a - cos(t*m*h)*cd... -j*(2*sin(t*sqrt(a^2+(m*h)^2))/sqrt(a^2+(m*h)^2)- 2*cos(t*m*h)*sin(t*a)/a); end for m=1:N for n=2:N if m~=(n-1) R(m,n)=S(n)*(cos(t*sqrt(a^2+(n-1-m)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1-m)^2*h^2) + cos(t*sqrt(a^2+(n-1+m)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1+m)^2*h^2)... -2*cos(t*m*h)*cos(t*sqrt(a^2+(n-1)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1)^2*h^2))... -j*S(n)*(sin(t*sqrt(a^2+(n-1-m)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1-m)^2*h^2) + sin(t*sqrt(a^2+(n-1+m)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1+m)^2*h^2)- 2*cos(t*m*h)*sin(t*sqrt(a^2+(n-1)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1)^2*h^2)); else R(m,n)=S(n)*(cos(t*sqrt(a^2+(n-1-m)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1-m)^2*h^2) + cos(t*sqrt(a^2+(n-1+m)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1+m)^2*h^2)... -2*cos(t*m*h)*cos(t*sqrt(a^2+(n-1)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1)^2*h^2))... +cos(t*a)*(3/h*log((1-(n-1)*h+sqrt(a^2+(1-(n-1)*h)^2))*(1+(n- 1)*h+sqrt(a^2+(1+(n-1)*h)^2))/a^2)-CD2(n-1))... -j*S(n)*(sin(t*sqrt(a^2+(n-1-m)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1-m)^2*h^2) + sin(t*sqrt(a^2+(n-1+m)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1+m)^2*h^2)- 2*cos(t*m*h)*sin(t*sqrt(a^2+(n-1)^2*h^2))/sqrt(a^2+(n-1)^2*h^2)); end for m=1:N VF(m)=-j*6*pi/h/120/pi*sin(m*t*h);
end
VF=VF.';
I=R\VF; y=1/I(1);
%... % Tính trở kháng tương hỗ giữa hai chấn tử đối xứng đặt song song
% 2*L1, 2*L2 la chieu dai hai chan tu % Dat cach nhau d, H
% Buoc song lambda
function y=Z12(lambda,L1,L2,d,H) k=2*pi/lambda; S1=sin(k*L1); S2=sin(k*L2); y=j*30/(S1*S2)*quadt('HAM1',0,L1,1e-5,0,lambda,L1,L2,d,H); %Tạo hàm HAM1 function HAM1=HAM1(x,landa,L1,L2,d,H) k=2*pi/landa;