CN107946750A - 一种确定天线贴片的开槽方式的方法及装置 - Google Patents
一种确定天线贴片的开槽方式的方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本申请公开了一种确定天线贴片的开槽方式的方法及装置，用以采用贴片开槽的方式扩展天线带宽的同时，对天线目标谐振频率加以约束，将天线的谐振频率限制在该目标谐振频率上。本申请提供的一种确定天线贴片的开槽方式的方法，包括：针对天线贴片的预设的每一开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种确定天线贴片的开槽方式的方法及装置。
背景技术
随着移动互联网的高速发展，微波频谱资源日益短缺，未来5G系统向着毫米波频段扩展。天线作为无线通信系统的重要组成部分，对相应毫米波频段天线的研究成为热点之一。微带天线有如下的优势：简单的二维物理结构，微带天线制造和设计成本相对较低。相对于单微带贴片天线来说，在增加少许额外成本的情况下，贴片天线阵列能够提供更高的增益，匹配和相位调节能够通过印刷微带馈电结构来调节，通过同样的方法，也能够形成辐射贴片。微带贴片天线的基本结构如图1所示。从上到下依次分为三层，贴片、介质基片、接地板，馈电方式为同轴馈电(微带贴片天线的结构也可以是多层结构，馈电方式也可以用侧馈、耦合馈电)。
为扩宽微带贴片天线的带宽，通常采用的方式有：更薄的低介电常数基片，贴片上装载寄生贴片，多层贴片，电阻加载，贴片开槽等，本发明采用贴片开槽的方式。贴片开槽方式中开槽位置需要进行优化选择，但是在常用的优化仿真的过程中，由于开槽导致天线电结构的变化，使天线的谐振频率会偏离预期的谐振频率。
发明内容
本申请实施例提供了一种确定天线贴片的开槽方式的方法及装置，用以采用贴片开槽的方式扩展天线带宽的同时，对天线目标谐振频率加以约束，将天线的谐振频率限制在该目标谐振频率上。
本申请实施例提供的一种确定天线贴片的开槽方式的方法，包括：
针对天线贴片的预设的每一开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置。
本申请实施例，扩展天线带宽采用的是贴片开槽的方式，能够最大的扩展带宽，并且，在开槽时，由于天线的电长度的改变，天线的谐振频率也会改变，为此本申请实施例根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，并根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置，从而实现对目标谐振频率加以约束，将天线谐振频率限制在目标谐振频率上。
可选地，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的实际谐振频率和天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数；
利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度。
可选地，根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置，具体包括：
按照预设的迭代计算总次数，利用每次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，采用如下方式进行下一次的迭代计算：
根据当前迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，对天线贴片的开槽方式进行更新；
针对更新后的天线贴片的每一种开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
以此类推，直到达到预设的迭代计算次数，选择最后一次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度中最大适应度对应的开槽方式，最终确定为天线贴片的开槽方式。
可选地，利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数，具体包括：
通过如下公式确定惩罚函数：
其中，punishvalue表示惩罚函数，a、b表示预设的惩罚系数，g表示当前迭代计算次数，factual表示所述实际谐振频率，fc表示所述目标谐振频率。
可选地，所述a、b满足如下条件：
H＝a*G-b*G
其中，H的取值范围为0.6～0.8，G表示预设的迭代计算总次数。
可选地，利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数；
将所述惩罚函数和所述适应度函数相加，最终确定该开槽方式对应的适应度。
可选地，利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数，具体包括：
在天线的最小工作频率fmin至最大工作频率fmax之间选择e个频率，通过如下公式确定适应度函数：
其中，F表示所述的适应度函数，fi表示fmin～fmax之间的选择的任一天线工作频率；并且，
其中，S11(fi)表示该开槽方式对应的天线工作频率fi所对应的天线反射系数。
与上述方法相对应地，本申请实施例提供的一种确定天线贴片的开槽方式的装置，包括：
第一单元，用于针对天线贴片的预设的每一开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
第二单元，用于根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置。
可选地，所述第一单元具体用于：
针对天线贴片的预设的每一开槽方式：
利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数；
利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度。
可选地，所述第二单元具体用于：
按照预设的迭代计算总次数，利用每次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，采用如下方式进行下一次的迭代计算：
根据当前迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，对天线贴片的开槽方式进行更新；
针对更新后的天线贴片的每一种开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
以此类推，直到达到预设的迭代计算次数，选择最后一次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度中最大适应度对应的开槽方式，最终确定为天线贴片的开槽方式。
可选地，所述第一单元利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数，具体包括：
通过如下公式确定惩罚函数：
其中，punishvalue表示惩罚函数，a、b表示预设的惩罚系数，g表示当前迭代计算次数，factual表示所述实际谐振频率，fc表示所述目标谐振频率。
可选地，所述a、b满足如下条件：
H＝a*G-b*G
其中，H的取值范围为0.6～0.8，G表示预设的迭代计算总次数。
可选地，所述第一单元利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数；
将所述惩罚函数和所述适应度函数相加，最终确定该开槽方式对应的适应度。
可选地，所述第一单元利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数，具体包括：
在天线的最小工作频率fmin至最大工作频率fmax之间选择e个频率，通过如下公式确定适应度函数：
其中，F表示所述的适应度函数，fi表示fmin～fmax之间的选择的任一天线工作频率；并且，
其中，S11(fi)表示该开槽方式对应的天线工作频率fi所对应的天线反射系数。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中的微带贴片天线的基本结构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种天线贴片的开槽方式示意图；
图3为本申请实施例提供的一种确定天线贴片的开槽方式的方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种增加了惩罚函数的遗传优化算法得到的天线的阻抗带宽变化仿真示意图；
图5为本申请实施例提供的增加遗传算法使得每代天线的平均适应度值的变化仿真示意图；
图6为本申请实施例提供的天线在28GHz的最大增益仿真示意图；
图7为本申请实施例提供的贴片未开槽前微带贴片天线的电流分布仿真示意图；
图8为本申请实施例提供的贴片开槽后微带贴片天线上的电流分布仿真示意图；
图9为本申请实施例提供的一种确定天线贴片的开槽方式的装置的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种确定天线贴片的开槽方式的方法及装置，用以采用贴片开槽的方式扩展天线带宽的同时，对天线目标谐振频率加以约束，将天线的谐振频率限制在该目标谐振频率上。
本申请实施例的技术原理可以描述为：贴片表面开槽，改变了贴片原来电流的流向，使电流流向曲折，从而使电流路径变长，最后影响天线的等效电路，相当于在电路中加了级联电感，等同于增加了天线的电长度，是扩宽天线带宽的一种很有效的方式。通过本申请实施例提供的技术方案，加入惩罚函数约束天线的最终谐振频率不偏离目标谐振频率，并搜索开槽位置的最优解。以高频结构仿真软件仿真得到的天线反射系数S11(f)，并进而计算适应度值，加上对谐振频率的限制，以获得目标值函数。
本申请实施例提供一种矩形贴片天线的优化设计方法，首先通过分析确定介质基片的材料(天线材料选择也就是选择介质基片)，以及通过经验公式获得贴片的长和宽，及介质基片的厚度。然后对天线结构进行建模，把贴片划成m×n个子矩形，除去k个与馈线相连接的子矩形，对剩余的子贴片从左到右，从上到下进行编码，这(m×n)-k个子贴片中的每一个是删除还是保留，都需要采用本申请实施例提供的方案去优化选择，选择标准就是看它们在不同组合下，天线带宽的优劣和谐振频率是否偏离目标谐振频率。
其中，关于微带辐射贴片尺寸的估算介绍如下：
设计微带天线的第一步是选择合适的介质基片，在介质材料的选择上，小的介电常数可以降低谐振腔中的电磁储能，从而降低Q值(天线的品质因数)，展宽带宽。厚的介质也可以展宽带宽，但是厚度的增加伴随的是更多的表面波模式，因此，在毫米波波段增加带宽一般不考虑增加介质厚度。对于工作频率f的矩形微带天线，可以用下式设计出高效率辐射贴片的宽度ω：
式中，c为光速,εr为介质基片的相对介电常数(确定了材料就确定了该值)。辐射贴片的长度一般取为λe/2；这里λe是辐射贴片介质内的导波波长，即为：
考虑到边缘缩短效应后，实际上的辐射贴片长度L应为：
式中，εe是有效介电常数，ΔL是等效辐射缝隙长度(等效辐射缝隙是天线贴片在辐射电磁波时，因电磁波的外溢形成的贴片长度的外延，这种现象的量化可以用ΔL表示)。它们可以分别用下式计算：
其中，h为介质基片的厚度。
例如，本申请实施例首先确定待优化天线模型的初始结构如下：
本申请实施例选用了介电常数为2.2的RO5800材料，介质基片最后厚度确定为0.3mm。根据上面的经验公式得到需要优化的天线结构，贴片的宽度和长度分别为ω1＝5.3mm，L1＝3mm，通过HFSS的参数优化功能得到ω1'＝5.5mm，L1'＝3.3mm(HFSS这个软件有参数优化功能，把上述w1和L1设定在一个范围，然后等步长进行仿真迭代，得到谐振频率落在28GHz的w1'，L1')。这里的介质基片的宽度和长度为贴片相应的两倍，即介质基片的宽度为ω2＝11mm，介质基片的长度L2＝6.6mm。馈电方式采用的是50欧姆的同轴馈电。馈电位置可以先通过下面的公式进行估算：
经过计算得y＝0.76mm，经过HFSS优化可得y'＝0.9mm。其中的εe可以由前面的式子求得。
在此基础上，关于矩形子贴片的编解码介绍如下：
本申请实施例把矩形贴片均匀划分成m×n个矩形子贴片，非常便于编码，其中，m和n可以取任意大于1的整数。其中与馈线相连接的子贴片数目为k，除去这k个子贴片，对剩余子贴片从上到下逐行，每行从左到右逐个进行0、1随机编码，0代表删去，即开槽，1代表保留，也就得到了(m×n)-k位的二进制串。
本申请实施例提供的技术方案的目的就是获得开槽的位置，即确定删去哪个子贴片，也即解码的过程。如图2所示，阴影部分矩形子贴片位置为删去子贴片的位置，浅色部分为未删去子贴片的位置，图2中的圆点为馈点，馈点占据两个子贴片，因此k＝2。由于在编码时并没有把与馈线相连的子贴片包含在内，解码时要根据它们在天线上的位置，在二进制串中k个与馈线相连接的子贴片的位置上补1。这时的二进制串就变成了m×n位，这时假设二进制串中的第l位，它所代表的子贴片位置为(i表示行，j表示列)：
i＝l/n k为不小于i＝l/n的最小整数；
j＝l％n 若j为0，则令j等于n。
根据二进制串中第l位的值，就可以知道第i行、第j列的子贴片是保留或删除。天线个体贴片的编解码可以在优化仿真平台中实现。
那么，每一种编码方式，即对应于一种开槽方式，相当于对应一种天线，以下本申请实施例提供的技术方案，就是要从这些不同的开槽方式中选择一种最佳的开槽方式，具体介绍如下：
参见图3，本申请实施例提供的一种确定天线贴片的开槽方式的方法，包括：
S301、针对天线贴片的预设的每一开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
需要说明的是，天线贴片划分为子贴片阵列，每一开槽方式，对应一种开槽位置，例如，参见图3，阴影所示子贴片所在位置，即为开槽位置，图3所示开槽方式，即：在第1列第7行的子贴片开槽、在第4列第3行的子贴片开槽，以及在第6列第6行的子贴片开槽。也就是说，确定了开槽方式，即确定了开槽位置。
S302、根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置。
本申请实施例，扩展天线带宽采用的是贴片开槽的方式，能够最大的扩展带宽，并且，在开槽时，由于天线的电长度的改变，天线的谐振频率也会改变，为此本申请实施例根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，并根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置，从而实现对目标谐振频率加以约束，将天线谐振频率限制在目标谐振频率上。
可选地，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的实际谐振频率和天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数；
利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度。
可选地，根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置，具体包括：
按照预设的迭代计算总次数，利用每次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，采用如下方式进行下一次的迭代计算：
根据当前迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，对天线贴片的开槽方式进行更新；例如，可以采用遗传算法对天线贴片的开槽方式进行更新；
针对更新后的天线贴片的每一种开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
以此类推，直到达到预设的迭代计算次数，选择最后一次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度中最大适应度对应的开槽方式，最终确定为天线贴片的开槽方式。
本申请实施例中，对于适应度函数，主要是根据高频结构仿真软件得到的S11(f)参数(即天线的反射系数，跟天线的回波损耗具有相同的物理意义)来获得的。天线的回波损耗(因天线阻抗失配造成的电磁波反射使得天线辐射能量的减小量)是天线性能的重要指标，回波损耗越小，天线反射回来的能量就越小。所以优化目标为：
F＝max{20log|S11(f)|}
该式表示的物理意义，即希望反射系数S11(f)尽可能小，注意S11(f)是小于0的负值，它越小，绝对值就越大。而天线的阻抗带宽的定义为当S11(f)小于-10dB时，天线的频率宽度。所以在计算适应度值时，需要把S11(f)的值做一些处理，即映射，才能用来计算适应度函数。
F为优化目标的数学量化值，f为天线工作频率。具体的适应度函数与S11(f)参数的关系如下：
本申请实施例的设计目标是优化谐振频率为fc的天线阻抗带宽，这里取fmin～fmax(设计目标之一，优化的就是fmin～fmax之间的阻抗带宽)之间的e个工作频率，所以适应度函数转换为：
在算法迭代过程中，开槽改变天线的电长度，天线的中心频率也会发生移动，为了把中心频率限制在fc附近，在适应度函数中加入惩罚函数：
这里存在一个H(公式中没有H，给出它是为了说明如何预先设置a、b的值)，它是一个经验值，取值范围为0.6～0.8，它与a、b的关系为H＝a*G-b*G,其中G(预设常数，它跟所选用启发式算法的求解速度有关系，例如，在遗传算法中设为20就能达到比较理想的结果)为总的迭代次数，g为当前迭代的次数，a、b为预设的惩罚系数。为了保证开始迭代时个体(即一种天线，对应一种开槽方式，即上述的一种编码方式)遗传特性的多样性，惩罚系数a、b的设置，在开始时对优化目标的影响要尽可能的小。
fc为天线的目标谐振频率，factual为测量得到天线实际的谐振频率。例如用遗传算法来优化天线，首先会初始化产生N个天线，即N种编码方式，对应N种开槽方式，这N个天线组成一个种群，N就是种群规模，factual是单个天线的实际谐振频率，根据每个天线的仿真结果去计算它们的适应度值，根据适应度值大小来选择性能较好的天线，性能不好的就会被淘汰。按照进化的思路，模仿生物界的遗传和突变，适应度值大的天线会遗传下去，并产生突变。种群中所有个体都完成了选择、遗传和突变，相当于这个种群经历过一代，即一次迭代。经过多次迭代后，选出适应度值最优的天线。
最终的适应度函数为：
在计算天线个体的适应度函数时，需要联合高频结构仿真软件进行仿真，来获取天线的参数结果，在优化算法仿真平台中将参数结果映射为适应度函数，优化算法遵循启发式的原则，基于适应度值的优劣全局搜索最优解，实现了二者的联合仿真。
由此可见，可选地，上述利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数，具体包括：
通过如下公式确定惩罚函数：
其中，punishvalue表示惩罚函数，a、b表示预设的惩罚系数，g表示当前迭代计算次数，factual表示所述实际谐振频率，fc表示所述目标谐振频率。
可选地，所述a、b满足如下条件：
H＝a*G-b*G
其中，H的取值范围为0.6～0.8，G表示预设的迭代计算总次数。
可选地，利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数；
将所述惩罚函数和所述适应度函数相加，最终确定该开槽方式对应的适应度。
可选地，利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数，具体包括：
在天线的最小工作频率fmin至最大工作频率fmax之间选择e个频率，通过如下公式确定适应度函数：
其中，F表示所述的适应度函数，fi表示fmin～fmax之间的选择的任一天线工作频率；并且，
其中，S11(fi)表示该开槽方式对应的天线工作频率fi所对应的天线反射系数。
综上所述，本申请实例给出了一种基于开槽的天线优化方式，通过遗传算法的全局搜索开槽位置的最优解。同时考虑目标谐振频率的偏移，加入惩罚函数对仿真结果加以约束。具体的实现方式是在matlab(这是一个仿真软件)中实现遗传算法，并通过脚本调用HFSS，获得天线的仿真结果，以此来评估个体的适应度值。这里天线的目标谐振频率为Ka(26.5-40GHz)波段的28GHz。
下面给出包括遗传算法在内的具体举例说明。
例如，设计目标是优化谐振频率fc为28GHz的天线阻抗带宽，这里取27～29GHz之间的11个频率，a＝0.075，b＝0.05。得到以下数学优化模型：
惩罚函数如下：
优化目标为：
Maximize(最大化)
即取F'最大值对应的开槽方式，最终确定为天线贴片的开槽方式。
关于遗传算法在matlab和HFSS中的联合仿真实现：
1)初始化
这里把贴片划成了如图2所示的7×7个子贴片，除去与馈电同轴线相连的两个子贴片，染色体(对所有保留的子贴片编码得到二进制码)大小为47。针对天线开槽的方式来说，一般开槽的面积比例不超过0.2，即开槽的总面积占所有贴片的总面积不超过0.2，所以，初始化时，0、1随机产生的比例最大为1/5(0代表删去，开槽面积不超过0.2，那么随机产生0、1时，要控制产生0的总个数不大于总的bit数的1/5)。并且，种群规模(种群规模为一个种群中个体的数目)设为100，即N＝100，总的迭代次数G为30次。
2)计算适应度
适应度是决定进化的动力，衡量天线个体优劣的标志。遗传算法通过调用HFSS，对天线个体进行建模仿真后，把仿真后的结果参数映射为相应值，由遗传算法的适应度函数进行计算个体总的适应度值：
计算了一次N个天线个体的适应度F'之后，采用如下遗传算法对天线个体进行更新，即更新天线编码方式，也就是说更新天线的开槽方式，重新产生N个天线个体，并对新产生的N个天线个体计算相应的适应度F'，以此类推，直到迭代次数达到30次，可选地，可以采用最后一次迭代计算得到的N个适应度F'中的最大适应度F'所对应的开槽方式，作为天线贴片最佳的开槽方式。
具体地，采用如下遗传算法对天线个体进行更新：
3)复制
遗传算法通过复制，将适应度值优良的天线个体的二进制编码串遗传到下一代，即进行下一次的迭代计算适应度。这里选择优良个体的方法为轮盘法，并兼用了精英原则，即性能最优的个体必然会遗传给下一代。把种群中N个天线个体按适应度值从小到大在圆盘上依次排列，这样圆盘被分成了N个扇形，每一个体所占的比例等于它的适应度值与天线种群适应度之和的比例，随机转动轮盘，即可选中某一个体，旋转N次，选中N个天线个体，这就是轮盘法。轮盘法的核心就是说个体被选中的概率取决于个体的相对适应度，适应度越大，被选中的几率越大：
pi＝Fi/∑Fi
其中，pi为天线个体i被选中的概率，Fi'为个体i的适应度，∑Fi'为天线群体的累加适应度。随机转动轮盘N次，每一个体在轮盘上所占比例不同，会出现适应度值大的天线个体被多次复制的情况。
进一步地，对群体中每次被复制的天线个体数目进行控制，用的是期望值法。这里复制概率为pr：
式中N为群体中个体的数目，q为群体中被复制的个体数目，pr这里可以预设为0.2(q和pr在这里是等同的，知道了其中一个的值就知道另一个)。
4)交换
遗传算法中，交换是天线新个体出现的最主要手段，所谓交换，就是将两个天线个体的编码结果交换其中的一部分，从而各自更新编码方式，得到新的二进制编码结果。被交换的个体从复制后的新群体中随机选择，选择的方法也是轮盘法。控制交换个体数目Nc的参数是交换概率pc，即：
Nc＝pc*N
N为群体中个体数目，pc为交换概率，这里取值为0.8。这里遗传算法采用的是单点交换，即确定两个二进制码串的交换点位置后，将两个二进制串交换点位置以后的二进制串交换(可以包括交换点位置)，交换点的选择可以是随机的。
5)突变
突变是遗传算法产生新天线个体的另一个方法。判断一个天线个体的编码方式是否会产生突变的方式，通过产生一个大小在0～1之间的随机数，并与预设的突变概率作对比，如果小于或等于突变概率就产生突变，反之不进行突变。突变是针对字符进行的，突变概率也是针对字符而言，即：
式中K为每代种群中总的突变字符数目，Chromesize为天线个体的染色体大小，也即个体中字符的数目，即单个天线含有的子贴片的数目(每一子贴片对应一个编码字符0或1)。这里pm的取值为0.02。
遗传算法模拟一个人工种群的进化过程，并且通过选择、交换、和突变机制，主要依赖于对目标函数的重复求值运算，种群经过若干代更新并计算相应的适应度以后，遵循进化的思路总是达到最优(或接近最优)的状态，体现在适应度值上就是适应度值F'越来越大。
综上，遗传算法优化程序的设计实现如下：
HFSS有功能强大的宏命令，十分方便天线的自动化设计，通过编写VB脚本来控制和调整天线，例如天线的结构参数、边界条件、仿真要求等。
遗传算法在程序中主要是进行最优解的全局搜索，决定优化的方向，通过编写的脚本调用HFSS，并获得返回的仿真结果来获得适应度值。
遗传算法优化算法分为如下几个部分：
Ru_hfss.m遗传算法主程序，设置遗传算法的一些参量，例如：染色体大小、种群规模、迭代次数，初始化种群后，将开槽信息传递给Hfss_antenna.m，同时，每个天线个体都会调用适应度函数，根据返回的适应度值实现遗传算法的复制、选择、交换、突变。
Fitness.m适应度函数，根据主程序传递的天线参数，调用Hfss_antenna.m进行天线建模仿真，并将仿真得到的S11(f)参数返回到matlab，在matlab中映射为相应的适应度值。
Hfss_antenna.m天线仿真程序，设置了天线的一些基本参数，通过该文件可以产生VBscript脚本，HFSS通过该脚本执行命令，实现天线的仿真。
HfssExecuteScript.m HFSS脚本的执行函数，调用HFSS仿真软件。
例如，如下表1为系统仿真采用的参数设置：
表1系统仿真参数设置
仿真结果参见图4、图5、图6、图7、图8。
从图4可看出，本申请实施例的增加惩罚函数的遗传优化算法得到的天线，参数位于-10dB的频率范围大大的扩宽，而且谐振频率落在了目标频率上。未优化前天线的-10dB以下的阻抗带宽为0.95GHz，经加惩罚函数的遗传算法优化后，天线阻抗带宽为1.2GHz，带宽扩宽了250MHz。在没有加惩罚值的情况下，优化出来的天线的谐振频率偏离了28GHz。
从图5可看到，本申请实施例遗传算法每代的平均适应度值的变化，在开始迭代时，算法的进化很快。
从图6可看到，天线的E、H面方向图。本申请实施例的天线在28GHz的最大增益在天线正上方，8.1dB左右，在扩宽带宽的同时能满足天线的增益要求。
从图7中可以看到贴片未开槽前微带贴片天线的电流分布。
从图8中可以看到贴片开槽后微带贴片天线上的电流分布，从图8中可以看出，与原始天线相比，开槽以后改变了天线上电流的路径，相当于增加了电长度，证明了开槽方式的有效性。
由此可见，本申请实施例所述的基于遗传算法的天线优化方法，采用matlab与HFSS联合仿真来实现，避免了天线设计优化过程中大量繁琐的工作，达到了天线的自动化设计。采用开槽方式，遗传算法在全局搜索开槽位置的最优解，作到了该种方式下的天线的带宽最优。同时加入了惩罚函数，能保证天线的谐振频率限制在目标频率附近。
与上述方法相对应地，本申请实施例提供的一种确定天线贴片的开槽方式的装置，参见图9，包括：
第一单元91，用于针对天线贴片的预设的每一开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
第二单元92，用于根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置。
可选地，所述第一单元具体用于：
针对天线贴片的预设的每一开槽方式：
利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数；
利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度。
可选地，所述第二单元具体用于：
按照预设的迭代计算总次数，利用每次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，采用如下方式进行下一次的迭代计算：
根据当前迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，对天线贴片的开槽方式进行更新；
针对更新后的天线贴片的每一种开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
以此类推，直到达到预设的迭代计算次数，选择最后一次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度中最大适应度对应的开槽方式，最终确定为天线贴片的开槽方式。
可选地，所述第一单元利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数，具体包括：
通过如下公式确定惩罚函数：
其中，punishvalue表示惩罚函数，a、b表示预设的惩罚系数，g表示当前迭代计算次数，factual表示所述实际谐振频率，fc表示所述目标谐振频率。
可选地，所述a、b满足如下条件：
H＝a*G-b*G
其中，H的取值范围为0.6～0.8，G表示预设的迭代计算总次数。
可选地，所述第一单元利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数；
将所述惩罚函数和所述适应度函数相加，最终确定该开槽方式对应的适应度。
可选地，所述第一单元利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数，具体包括：
在天线的最小工作频率fmin至最大工作频率fmax之间选择e个频率，通过如下公式确定适应度函数：
其中，F表示所述的适应度函数，fi表示fmin～fmax之间的选择的任一天线工作频率；并且，
其中，S11(fi)表示该开槽方式对应的天线工作频率fi所对应的天线反射系数。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案，与现有技术相比具有以下有益效果：
天线的自动化设计。本申请实施例通过优化算法仿真工具编写脚本调用高频结构仿真软件，来优化天线，实现了天线的自动化优化设计。
在优化天线带宽的同时保证了谐振频率为目标频率。本申请实施例中，优化算法在搜索天线的最优解，能实现天线带宽的理论上最优。在适应度函数中加入了惩罚值，也保证了天线的中心频率在目标频率附近。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (14)
1.一种确定天线贴片的开槽方式的方法，其特征在于，该方法包括：
针对天线贴片的预设的每一开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的实际谐振频率和天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数；
利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置，具体包括：
按照预设的迭代计算总次数，利用每次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，采用如下方式进行下一次的迭代计算：
根据当前迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，对天线贴片的开槽方式进行更新；
针对更新后的天线贴片的每一种开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
以此类推，直到达到预设的迭代计算次数，选择最后一次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度中最大适应度对应的开槽方式，最终确定为天线贴片的开槽方式。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数，具体包括：
通过如下公式确定惩罚函数：
<mrow>
<mi>p</mi>
<mi>u</mi>
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<mi>f</mi>
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</msub>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
其中，punishvalue表示惩罚函数，a、b表示预设的惩罚系数，g表示当前迭代计算次数，factual表示所述实际谐振频率，fc表示所述目标谐振频率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述a、b满足如下条件：
H＝a*G-b*G
其中，H的取值范围为0.6～0.8，G表示预设的迭代计算总次数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数；
将所述惩罚函数和所述适应度函数相加，最终确定该开槽方式对应的适应度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数，具体包括：
在天线的最小工作频率fmin至最大工作频率fmax之间选择e个频率，通过如下公式确定适应度函数：
<mrow>
<mi>F</mi>
<mo>=</mo>
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<mi>f</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
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</mrow>
</mrow>
其中，F表示所述的适应度函数，fi表示fmin～fmax之间的选择的任一天线工作频率；并且，
<mrow>
<mi>f</mi>
<mi>i</mi>
<mi>t</mi>
<mi>n</mi>
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<mn>15</mn>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
其中，S11(fi)表示该开槽方式对应的天线工作频率fi所对应的天线反射系数。
8.一种确定天线贴片的开槽方式的装置，其特征在于，包括：
第一单元，用于针对天线贴片的预设的每一开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
第二单元，用于根据多种开槽方式对应的适应度，确定天线贴片的开槽位置。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一单元具体用于：
针对天线贴片的预设的每一开槽方式：
利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数；
利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二单元具体用于：
按照预设的迭代计算总次数，利用每次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，采用如下方式进行下一次的迭代计算：
根据当前迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度，对天线贴片的开槽方式进行更新；
针对更新后的天线贴片的每一种开槽方式，根据天线的目标谐振频率，以及该开槽方式对应的天线的实际谐振频率和反射系数，确定该开槽方式对应的适应度；
以此类推，直到达到预设的迭代计算次数，选择最后一次迭代计算得到的多种开槽方式对应的适应度中最大适应度对应的开槽方式，最终确定为天线贴片的开槽方式。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一单元利用天线的目标谐振频率和该开槽方式对应的天线的实际谐振频率，以及预设的惩罚系数，确定惩罚函数，具体包括：
通过如下公式确定惩罚函数：
<mrow>
<mi>p</mi>
<mi>u</mi>
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</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
其中，punishvalue表示惩罚函数，a、b表示预设的惩罚系数，g表示当前迭代计算次数，factual表示所述实际谐振频率，fc表示所述目标谐振频率。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述a、b满足如下条件：
H＝a*G-b*G
其中，H的取值范围为0.6～0.8，G表示预设的迭代计算总次数。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一单元利用所述惩罚函数，和该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定该开槽方式对应的适应度，具体包括：
利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数；
将所述惩罚函数和所述适应度函数相加，最终确定该开槽方式对应的适应度。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述第一单元利用该开槽方式对应的所述天线反射系数，确定适应度函数，具体包括：
在天线的最小工作频率fmin至最大工作频率fmax之间选择e个频率，通过如下公式确定适应度函数：
<mrow>
<mi>F</mi>
<mo>=</mo>
<munderover>
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</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中，F表示所述的适应度函数，fi表示fmin～fmax之间的选择的任一天线工作频率；并且，
<mrow>
<mi>f</mi>
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<mi>n</mi>
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<mo>&le;</mo>
<mo>-</mo>
<mn>15</mn>
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其中，S11(fi)表示该开槽方式对应的天线工作频率fi所对应的天线反射系数。
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|---|---|---|---|
| CN201610895781.4A CN107946750B (zh) | 2016-10-13 | 2016-10-13 | 一种确定天线贴片的开槽方式的方法及装置 |
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| 欧阳俊等: "基于遗传算法的单层宽频带微带天线优化设计", 《电波科学学报》 * |
| 陈文俊等: "遗传算法在优化设计宽频微带天线中的应用", 《微波学报》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110380205A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-25 | 北京科技大学 | 一种基于多谐振模式的pifa |
| CN110380205B (zh) * | 2019-07-17 | 2020-08-11 | 北京科技大学 | 一种基于多谐振模式的pifa |
| CN111628288A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-09-04 | 四川大学 | 一种双频全向偶极天线 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107946750B (zh) | 2019-08-16 |
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