Сенсорний масив

Сенсорний масив – це група датчиків, зазвичай розташованих у певній геометрії, які використовуються для збору та обробки електромагнітних або акустичних сигналів. Перевага використання масиву сенсорів перед використанням одного сенсора полягає в тому, що масив додає нові виміри до спостереження, допомагаючи оцінити більше параметрів і покращити ефективність оцінювання.

Типи сенсорних масивів

Масиви антен

• Антенна решітка — геометричне розташування елементів антени з навмисним співвідношенням між їхніми струмами, утворює єдину антену, як правило, для досягнення бажаної діаграми спрямованості.
• Фазована антенна решітка — антенна решітка, у якій зсув фаз (та амплітуди), застосовані до елементів, підібрані електронним способом, як правило, для керування діаграмою спрямованості антенної системи без використання рухомих частин.
• Smart антена — фазова решітка, у якій сигнальний процесор обчислює фазовий зсув для оптимізації прийому та/або передачі на рухомий приймач, як це виконується вежами стільникової мережі.
• Цифрова антенна решітка, це розумна антена з багатоканальним BeamForming, як правило, за допомогою FFT.
• Інтерферометрична решітка радіотелескопів або оптичних телескопів, яка використовується для досягнення високої роздільної здатності за допомогою інтерферометричної кореляції.
• Антенна решітка Ватсон-Ватта / Едкока — методика радіопеленгування Ватсон-Ватт, за допомогою якої дві пари антен Едкока використовуються для порівняння амплітуди вхідного сигналу.

Акустичні масиви

• Масив мікрофонів— використовується в акустичних вимірюваннях і формуванні променя
• Масив гучномовців — використовується в акустичних вимірюваннях і формуванні променя

Інші масиви

• Масив геофонів — використовується в методі відбитих хвиль сейсмології
• Масив гідрофонів — використовується для отримання підводних зображень
• Сенсор зображення в цифрових камерах
• Сенсорний екран в смартфонах

Методи BeamForming'а

...

Джерела

• Van Trees, Harry L. (2002). Detection, estimation, and modulation theory. 4: Optimum array processing. New York, NY: Wiley. doi:10.1002/0471221104. ISBN 9780471093909.