📅  最后修改于: 2020-11-24 06:07:58             🧑  作者: Mango
与其他系统一样,微波系统由许多微波组件组成,主要在一端具有源,在另一端具有负载,这些组件均与波导或同轴电缆或传输线系统连接。
以下是波导的特性。
考虑具有4个端口的波导。如果将电源施加到一个端口,则它会以一定比例通过所有3个端口,其中某些可能会从同一端口反射回来。下图清楚地描述了这个概念。
对于两端口网络,如下图所示,如前所述,如果在一个端口上供电,则大部分功率会从另一个端口逸出,而其中一部分会反射回同一端口。在下图中,如果施加V 1或V 2 ,则分别流过I 1或I 2电流。
如果将信号源应用于相反的端口,则应考虑另外两种组合。因此,对于两端口网络,可能会出现2×2 = 4的组合。
通过端口散射时,具有相关功率的行波可以通过S参数或散射参数定义,它们以矩阵形式表示,称为“散射矩阵”。
它是一个方矩阵,给出了微波结的各种输入和输出端口之间的功率关系的所有组合。该矩阵的元素称为“散射系数”或“散射(S)参数” 。
考虑下图。
此处,源通过$ i ^ {th} $线连接,而$ a_1 $是入射波,而$ b_1 $是反射波。
如果在$ b_1 $和$ a_1 $之间建立了关系,
$$ b_1 =(反射\:\:系数)a_1 = S_ {1i} a_1 $$
哪里
$ S_ {1i} $ = $ 1 ^ {st} $行的反射系数(其中$ i $是输入端口,$ 1 $是输出端口)
$ 1 $ =从$ 1 ^ {st} $行反射
$ i $ =源连接在$ i ^ {th} $行
如果阻抗匹配,则功率将转移到负载。如果负载阻抗与特性阻抗不匹配,则不太可能。然后,发生反射。也就是说,如果
$$ Z_l \ neq Z_o $$
但是,如果存在多个端口(例如$’n’$端口)不匹配,则$ i = 1 $到$ n $(因为$ i $可以是从$ 1 $到$ n $的任何行)。
因此,我们有
$$ b_1 = S_ {11} a_1 + S_ {12} a_2 + S_ {13} a_3 + …………… + S_ {1n} a_n $$
$$ b_2 = S_ {21} a_1 + S_ {22} a_2 + S_ {23} a_3 + …………… + S_ {2n} a_n $$
$$。$$
$$。$$
$$。$$
$$。$$
$$。$$
$$ b_n = S_ {n1} a_1 + S_ {n2} a_2 + S_ {n3} a_3 + …………… + S_ {nn} a_n $$
当这整个事物以矩阵形式保存时,
$$ \ begin {bmatrix} b_1 \\ b_2 \\ b_3 \\。\\。\\。\\ b_n \ end {bmatrix} = \ begin {bmatrix} S_ {11}&S_ {12}&S_ {13 }&…&S_ {1n} \\ S_ {21}&S_ {22}&S_ {23}&…&S_ {2n} \\。&。&。&…&。 \\。&。&。&…&。 \\。&。&。&…&。 \\ S_ {n1}&S_ {n2}&S_ {n3}&…&S_ {nn} \\ \ end {bmatrix} \ times \ begin {bmatrix} a_1 \\ a_2 \\ a_3 \\。\ \。\\。\\ a_n \ end {bmatrix} $$
列矩阵$ [b] $散射矩阵$ [S] $矩阵$ [a] $
列矩阵$ \ left [b \ right] $对应于反射波或输出,而矩阵$ \ left [a \ right] $对应于入射波或输入。散射列矩阵$ \ left [s \ right] $大约为$ n \ times n $,包含反射系数和透射系数。因此,
$$ \ left [b \ right] = \ left [S \ right] \ left [a \ right] $$
散射矩阵表示为$ [S] $矩阵。 $ [S] $矩阵几乎没有标准属性。他们是-
$ [S] $始终是阶次的方阵(nxn)
$ [S] _ {n \ timesn} $
$ [S] $是一个对称矩阵
即$ S_ {ij} = S_ {ji} $
$ [S] $是一个ary矩阵
即$ [S] [S] ^ * = I $
任何行或列的每一项的乘积乘以任何其他行或列的相应项的复共轭的乘积之和为零。即
$$ \ sum_ {i = j} ^ {n} S_ {ik} S_ {ik} ^ {*} = 0 \:表示\:k \ neq j $$
$$(k = 1,2,3,… \:n)\:和\:(j = 1,2,3,… \:n)$$
如果某个$ k ^ {th} $端口与结之间的电气距离为$ \ beta _kI_k $,则涉及$ k $的$ S_ {ij} $系数将乘以因子$ e ^ {- j \ beta kIk} $
在接下来的几章中,我们将介绍不同类型的Microwave Tee结。