JP2005158019A - アンテナの設計方法及びこれを用いたアンテナ - Google Patents

Abstract

【課題】アンテナの設計において搭載される実機を考慮して試作を行う場合には、過去の設計指針が適用できないため試作を繰り返すことになり、設計期間が長期化し、コストが増加するという問題があった。また試作の代わりに電磁界シミュレーションを用いた場合にも、実機を正確に考慮した電磁界シミュレーションを行うと長時間かかってしまうため現実的でなかった。
【解決手段】あらかじめ用意したデータベースと設計パラメータと特性パラメータから得られる関係式を用いたアンテナの設計方法を用いることで、所望のアンテナ特性を短時間で得ることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、携帯電話等に用いられるアンテナの設計方法、及びこの設計方法を用いて設計されるアンテナに関するものである。

近年の情報関連機器は小型化の傾向にあり、それに伴い各種電子部品にも小型化、低背化の波が押し寄せている。携帯電話等に搭載されるアンテナもその例外ではなく、小型化が要求されている。しかし、アンテナは一般的にサイズが小さくなると電磁波の放射効率が低下し、周辺部品に対する感度も大きくなる。よって実筐体やアンテナの周辺部品の影響も考慮に入れたアンテナの設計が必要となっている。従来のアンテナ設計は、実筐体やアンテナの周辺部品を用いて試作を繰り返すことで、アンテナ特性の最適化を行っている。一般に、携帯電話の筐体やアンテナが取り付けられる回路基板の形状、及びアンテナの周辺部品の形状や配置は多種多様（カスタマ、品種によって異なる）であり、過去の設計指針は適用できないため、実筐体やアンテナの周辺部品を用いた試作を何度も繰り返す必要があり、設計期間が長期化し、さらにコストが増加するといった課題があった。また、特許文献１に示すように、アンテナ設計方法として、電磁界シミュレーションを利用することもなされている。
特開平１１−１６１６９０号公報

しかしながら、従来の電磁界シミュレーションでは、前記筐体や回路基板、アンテナの周辺部品を正確に考慮した場合には、シミュレーションモデルが複雑かつ大規模になるため、シミュレーションに数日を要していた。

この課題を解決するために本発明は、設計パラメータとしてアンテナを構成する材料と各部寸法を決定し、次に前記アンテナの設計パラメータの値をデータベースと比較し、前記比較工程で設計パラメータが一致するデータベースがある場合、そのデータベースの特性を取得し、前記比較工程で設計パラメータが一致するデータベースがない場合、データベース内のデータを内挿、または外挿して得られる関係式より予測された特性を取得することを特徴とするアンテナの設計方法およびこれを用いたアンテナであり、特性パラメータのデータベース、またはアンテナ設計パラメータと特性パラメータの関係式を利用することにより、電磁界シミュレーションを行わずに所望の特性パラメータの結果を得ることができるので、アンテナを構成する材料と各部寸法を決定してからアンテナの特性パラメータを取得するまでの時間が数秒程度に短縮されるという作用を有する。

本発明は、携帯電話等の実機を考慮してアンテナの設計を行うのに際し、電磁界シミュレーションを用いてあらかじめ用意したデータベースと、設計パラメータと特性パラメータから得られる関係式を用いて設計を行うことで、従来１回のシミュレーションに数日を要していたものが数秒程度で済むようになり、結果としてアンテナ設計時間を短縮し、アンテナ開発のコストダウンに大きく貢献することができる。

（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態１について、本発明の特に請求項１〜７，１４の発明について、図面を参照しながら説明する。

まず本発明のアンテナを設計するにあたり、データベースを作成する工程、関係式を作成する工程の２つの工程を要する。前記の２つの工程を含めた本発明の実施の形態による携帯電話用アンテナ特性解析のフローチャートを図１に示す。

本発明の実施に当たって、まずアンテナを構成する設計パラメータである材料と各部寸法をセットする（ステップＳ１）。入力した設計パラメータの値をデータベースと比較する（ステップＳ２）。ここで、この比較工程で設計パラメータが一致するデータがある場合はそのデータベースの特性を取得し（ステップＳ３）、ステップ２の比較工程で設計パラメータが一致するデータパラメータがない場合、データベース内のデータを内挿、または外挿して得られる関係式より予測された特性を取得する（ステップＳ４）。ここで関係式で表される範囲外の入力があった場合には電磁界シミュレータを使用して数値計算を行い（ステップＳ５）、特性を取得する。この時に得られた計算結果は新たにデータベースに追加する。

本発明の実施に先立つシステムの構築例について説明する。図２は回路基板にモノポールアンテナを取り付けた時の正面図であり、図３は回路基板にモノポールアンテナを取り付けた時の側面図である。ここで図２において、材質が純銅であるアンテナ素子１の長手方向の長さをＸ１、アンテナ端部から回路基板３上に取り付けられたシールドケース２の端までの距離をＸ２、回路基板３の長手方向の長さをＸ３とする。

次に、データベースを作成するために、例としてＸ１の長さを７０ｍｍ、７５ｍｍ、８０ｍｍの３種類、Ｘ２の長さを５ｍｍ、７ｍｍ、９ｍｍの時の３種類、Ｘ３の長さを９５ｍｍ、１００ｍｍ、１０５ｍｍの３種類の計２７種類のデータについて電磁界シミュレータを用いて数値計算を行い、それぞれの時の共振周波数、ＶＳＷＲ（Voltage Standing Wave Ratio）＜３となる帯域幅、効率を求める。ここで実物のモデルから設計パラメータを得る場合には、３次元スキャナを利用することで、簡単に設計パラメータの値を得ることができる。ＶＳＷＲとは電圧定在波比のことであり、ＶＳＷＲが大きくなるほど、インピーダンス不整合によるリターンロスが大きくなることを意味する。ここでは、実用上のアンテナにおいて、電源側のインピーダンスとアンテナのインピーダンスの不整合に起因するロスとして許容できる範囲で、ＶＳＷＲ＜３とする。

また、インピーダンス特性を評価する範囲は、０．５［ＧＨｚ］〜１．５［ＧＨｚ］とし、放射効率を評価する周波数を１［ＧＨｚ］とする。ここで、共振が１つの場合、および２つの場合について説明する。ここで図４は０．５［ＧＨｚ］〜１．５［ＧＨｚ］の間に１つの共振を有する時のＶＳＷＲの周波数特性図、図５は０．５［ＧＨｚ］〜１．５［ＧＨｚ］の間に２つの共振を有する時のＶＳＷＲの周波数特性図である。本実施の形態に示すように、アンテナの構造によっては、指定した範囲内に図５のように複数の共振を持つ場合もある。図４に示すように、範囲内に１つの共振しか存在しない場合の共振における共振周波数をＹ１、ＶＳＷＲ＜３となる帯域幅をＹ２、１［ＧＨｚ］における効率をＹ３とする。また図５に示すように、範囲内に複数の共振が存在する場合の、１つ目の共振における共振周波数をＹ１、１つ目の共振におけるＶＳＷＲ＜３となる帯域幅をＹ２、１［ＧＨｚ］における放射効率をＹ３（図６）、２つ目の共振における共振周波数をＹ４、２つ目の共振におけるＶＳＷＲ＜３となる帯域幅をＹ５とする。

ここで、本実施の形態の例において、設計パラメータによって特性パラメータがどのように変化するかについて簡単に説明する。基板に取り付けられたモノポールアンテナは、基板もアンテナの一部として働かせることで、アンテナ長がλ／４（λ：波長）の時に共振することが知られている。ここで、周波数と波長は反比例の関係にあるため、アンテナ長Ｘ１が長くなるにつれて共振周波数Ｙ１は低下するという結果が得られる。また、アンテナに金属導体が近づいた場合、すなわちＸ２の長さが短くなると、アンテナの特性インピーダンスが変化するため、共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３が変化する。また前述したように、基板に取り付けられたモノポールアンテナでは、基板もアンテナの一部として働くため、理想的な共振長から基板の長さがずれた場合には、共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３の変化がみられる。

以上のような設計パラメータと数値計算により得られた特性パラメータを用いて、図７に示すようなデータベースを作成する。ここで図７より設計パラメータが３変数、特性パラメータが３変数であるので、設計パラメータ３変数により１つの特性パラメータが決定されるテーブルが３つ作成されることになる。また、インピーダンス特性を評価する範囲内において２つの共振を有する場合には、設計パラメータが３変数、特性パラメータが５変数となり、設計パラメータ３変数により１つの特性パラメータが決定されるテーブルが５つ作成されることになる。

すなわち設計パラメータがＭ個の変数、特性パラメータがＮ個の変数とした場合には、Ｍ個の変数により１つの特性が決定されるテーブルがＮ個作成されることになる。

次にこのデータベースのデータから関係式を導く。

ここで設計パラメータＸと、特性パラメータＹとの間に線形和の関係が成り立つとすると、Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３はＸ１，Ｘ２，Ｘ３を用いて（数１）〜（数３）のように表すことができる。

ここでｋ₁₁〜ｋ₃₃は未知変数である。

データベースより（Ｘ２，Ｙ２）＝［（3、950），（5、990），（10、1000），（15、1005），（30、1007）］が得られるとする。ここで求める関数ｆ（Ｘ２）を（数４）のように設定する。

全ての点において最適な関係式を導出するために、（数５）に示すような２乗誤差の総和が最小となるようにｋ₂₂とＡ₂を決定する。上記５点を（数５）に代入することによりｋ₂₂＝１．４８、Ａ₂＝９７１．７２が得られる。

本関係式を用いることにより、新たに未知のＸ２が与えられた場合にもＹ２を得ることができる。ここではＹ２とＸ２のみの関係式を作成したが、同様の手順を行うことによりデータベースに存在しない設計パラメータＸの組み合わせが与えられた場合にもそれに対応した各特性パラメータＹを算出することが可能となる。

次に、作成された関係式を用いた本発明の実施例を具体的に示す。

まず、データベース内に、入力した設計パラメータと同じものが存在した場合について説明する。Ｘ１＝７５ｍｍ、Ｘ２＝７ｍｍ、Ｘ３＝１００ｍｍを設計パラメータとして入力して、この時の共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３を求める。入力した設計パラメータとデータベース内の設計パラメータを比較すると、共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３はデータベース内に存在するので、データベースより、この共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３を特性パラメータとして得る。

以上の方法により、実筐体に搭載された際において、最適な特性を有するアンテナを設計することが可能となる。

次に、データベース内に、入力した設計パラメータと同じものが存在しないが、関係式より特性パラメータを導くことができる場合について説明する。Ｘ１＝７５ｍｍ、Ｘ２＝７ｍｍ、Ｘ３＝９８ｍｍを設計パラメータとして入力して、この時の共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３を求める。ここで、入力した設計パラメータＸ１，Ｘ２，Ｘ３は図７のデータベース内に存在しないので、設計パラメータと特性パラメータより構成される関係式を用いて共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３を得る。

次に、上記で求めた関係式で表される範囲外のパラメータの入力があった場合について説明する。

図２は回路基板にモノポールアンテナを取り付けた時の正面図であり、図３は回路基板にモノポールアンテナを取り付けた時の側面図である。図２において材質が純銅であるアンテナ素子１の長手方向の長さをＸ１、アンテナ端部から回路基板３上に取り付けられたシールドケース２の端までの距離をＸ２、回路基板３の長手方向の長さをＸ３、アンテナ端からスピーカー４までの距離をＸ４とする。次にＸ１＝７５ｍｍ、Ｘ２＝７ｍｍ、Ｘ３＝９５ｍｍ、Ｘ４＝３ｍｍを設計パラメータとして入力して、この時の共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３を求める。ここで前記Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４はデータベースには存在しないので、共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３はデータベース内に存在しない。また設計パラメータと特性パラメータより構成される前記（数１）〜（数３）の関係式においてもＸ４という変数は存在しないため、関係式からもＹ１，Ｙ２，Ｙ３を得ることができない。この場合には電磁界シミュレータを使用して数値計算を行い、共振周波数Ｙ１、帯域幅Ｙ２、放射効率Ｙ３を得る。ここで電磁界シミュレータを用いて得られたデータは新たにデータベースに蓄積し、次に本システムを利用する時のデータとすることができる。

以上のように、本実施の形態によれば、特性パラメータのデータベースと、アンテナ設計パラメータと特性パラメータの関係式を利用することにより、短期間でアンテナを設計することができる。

（実施の形態２）
以下、本発明の実施の形態２について、本発明の特に請求項８の発明について、図面を参照しながら説明する。なお、実施の形態１と同様の構成を有するものについては、その説明を省略する。

データベースの作成については実施の形態１と同様の手順を用いる。データベース作成後、データベースのデータから関係式を導く。本手法を用いるにあたり、用いるデータをニューラルネットワークに適したデータ形式に変化する必要がある。ニューラルネットワークに入力として与えるデータは学習精度・学習速度の観点から０〜１の間の数であることが望ましい。

ニューラルネットワークの入力パラメータである設計パラメータには寸法などの数値データとアンテナの種類などの非数値データの２種類のデータ形式が存在すると考えられる。ここで寸法などの数値データは、学習精度・速度を考慮すると、０〜１の間に正規化する、もしくは２進数により０と１のみで表される形に変換するのが望ましい。一方アンテナの種類などの非数値データについては、まず各種類に番号を割り振り、０〜１の間に正規化する、もしくは２進数により０と１のみで表される形に変換するのが望ましい。

次に実際のシステムについて説明する。図８に示すように、システムの構成は入力層、中間層、出力層の３層からなる。入力層、中間層、出力層の数は任意に決定することができるが、図８では例として入力層が４、中間層が３、出力層が１の場合を例に挙げている。入力層と中間層、中間層と出力層はそれぞれ重ね付けされた結線により接続されている。ここで中間層の出力を算出するために、（数６）に示すように入力層の値に結線の重みを掛け合わせたものを、（数７）に示すようなシグモイド関数に入力値として与え、これによって出力を得る。

次に中間層の出力を入力として同様の手順を繰り返す。これにより出力層の出力の値が得られる。ここでこの出力層での出力を出力信号、設計パラメータを入力として電磁界解析を行うことにより得られた特性パラメータを教師信号と呼ぶこととする。この出力信号と教師信号の値を（数８）に示すような誤差評価尺度を用いて比較を行う。（数８）の値が大きい場合にはシステム内部の結線の重みを修正し（数８）の右辺が最小となるように設定する。

データベースより（Ｘ１，Ｘ２，Ｙ２）＝［（75、10、1000），（70、3、1020），（75、1、980），（60、10、1070），（70、2、960）］が得られるとする。ニューラルネットワークにおいてはこれらを学習セットと呼ぶ。まずこれらのデータをニューラルネットワークに適したデータに変換する必要がある。ここでは、Ｘ１，Ｘ２，Ｙ２のそれぞれの最大値によって各数値を正規化する。正規化を行った結果（Ｘ１，Ｘ２，Ｙ２）＝［（1、1、0.9345），（0.93、0.3、0.9533），（1、0.1、0.9159），（0.8、1、1），（0.93、0.2、0.8972）］となる。ここでＸ１，Ｘ２を入力信号、Ｙ２を教師データと呼ぶ。これらのデータを基にニューラルネットワークを構築する。

以下にニューラルネットワークの作成手順を示す。

［手順１］まず初めに各ノードにおける重みｗの値を適当に設定する。

［手順２］例えば（1、1、0.9345）という学習セットを与えた場合には、このシステムにＸ１＝１、Ｘ２＝１という入力を与え、（数６）、（数７）により出力信号を得る。

［手順３］出力信号と、教師信号（ここでは0.9345）をもとに（数８）により誤差を計算する。

［手順４］手順２、手順３を全ての学習セットについて行い、２乗誤差の総和を計算する。

［手順５］ここで、誤差の閾値をあらかじめ設定しておき、（数８）が閾値より大きい場合には各ノードの重みを変更し、（数８）が閾値を下回るまで上記手順を繰り返す。

上記手順により、入力に対して最適な出力を得るニューラルネットワークが構築される。本システムを用いることにより、データベースに存在しない未知の設計パラメータが入力された場合にも特性パラメータを得ることが可能となる。

アンテナ特性のように多数の要素や要因が複雑に相互作用を及ぼしあうような場合には、設計パラメータと特性パラメータの間の関係式を求めることは非常に困難である。そのため、関数や関係をあらかじめ設定することが前提となる各種近似法と比較して、入力データと出力データのみが分かっていればよいという利点があるニューラルネットワークを用いることで、出力値の精度、システム構築の労力の面で非常に効率的となる。

（実施の形態３）
以下本発明の実施の形態３について、本発明の特に請求項９の発明について説明する。データベースの作成については実施の形態１と同様の手順を用いる。データベース作成後データベースのデータから関係式を導く。ここで設計パラメータｘ_i、特性パラメータｙ_iとする。Ｎ個の点（ｘ₁、ｙ₁），（ｘ₂、ｙ₂），（ｘ₃、ｙ₃）……（ｘ_n、ｙ_n）を通る単一の多項式はLagrange補間、Newton補間、Neville補間、Chebyshev補間などにより求められる。ここではLagrange補間を用いた方法を記載する。

ここで、全ての点を通る単一の多項式をｐ（ｘ）と置くとｐ（ｘ₁）＝ｙ₁，ｐ（ｘ₂）＝ｙ₂，ｐ（ｘ₃）＝ｙ₃，……ｐ（ｘ_n）＝ｙ_nを満たす。このようなｎ−１次の多項式はｐ（ｘ）はLagrangeの補間公式より（数９）で与えられる。

よって設計パラメータとそれに対応する特性パラメータを（数９）に代入することによってｐ（ｘ）を導出することができる。本システムを用いることにより、未知の設計パラメータｘが入力された場合にも特性パラメータｙの値を算出することが可能となる。

データベースより（Ｘ２，Ｙ２）＝［（3、950），（5、990），（10、1000），（15、1005），（30、1007）］が得られるとする。５つの点を通る４次の曲線は（数１０）で表される。

本システムを用いることにより、データベース内に存在しない設計パラメータが入力された場合にも、設計パラメータを（数１０）に入力することにより特性パラメータを推定することが可能となる。本システムを用いた場合には、関係式を作成する際に使用するデータの数が多くなるほど多項式の次数は高くなり、推定される特性パラメータの精度を上げることができる。よってデータベースが大規模になるほど非常に有用なシステムとなる。

（実施の形態４）
以下本発明の実施の形態４について、本発明の特に請求項１０の発明について説明する。データベースの作成については実施の形態１と同様の手順を用いる。データベース作成後データベースのデータから関係式を導く。ここで設計パラメータｘ_i、特性パラメータｙ_iとする。Ｎ個の点（ｘ₁、ｙ₁），（ｘ₂、ｙ₂），（ｘ₃、ｙ₃）……（ｘ_n、ｙ_n）を通るBe' zier曲線を求めるために、まず（数１１）で表されるBernshtein多項式を使用する。

（数１１）を用いて、Be' zier曲線はｓを変数として（数１２）、（数１３）で表される。

（数１２）、（数１３）において０≦ｓ≦１でｓを変化させることにより、データベースに存在しないｘ，ｙの組み合わせを推定することができる。これにより、新たなｘ，ｙのデータベースを作成することが可能となる。ここでｓの刻み幅を小さくする程、新たに作成されるデータベース内のデータ数が多くなり、入力された設計パラメータがデータベース内に存在する確率が高くなる。

データベースより（Ｘ２，Ｙ２）＝［（3、950），（5、990），（10、1000），（15、1005），（30、1007）］が得られるとする。５つの点を通る４次の曲線は（数１４）で表される。

ここでBe' zier曲線上の点を用いて新たにＸ２とＹ２が対となるデータベースを作成するために、０≦ｓ≦１の間でｓを０．００１刻みで変化させ、（数１４）から新たなＸ２とＹ２を得る。

本システムを用いた場合には、システムの構築に複雑な計算を行うことなくデータベースのデータ数を増やすことが可能となる。よって、既にデータベースに大量のデータがあり、他手法では関係式の導出に非常に計算時間を有すると予想される場合に有用である。

（実施の形態５）
以下本発明の実施の形態５について、本発明の特に請求項１１の発明について説明する。データベースの作成については実施の形態１と同様の手順を用いる。データベース作成後、データベースのデータから関係式を導く。ここで設計パラメータをｘ_i、特性パラメータをｙ_iとする。

Ｎ個の点（ｘ₁、ｙ₁），（ｘ₂、ｙ₂），（ｘ₃、ｙ₃）……（ｘ_n、ｙ_n）から区分的多項式を求めるためにはスプライン補間、Ｂスプライン補間、NURBSなどが考えられる。ここでは３次のスプライン補間を用いた例を記載する。

区間［ｘ_i，ｘ_i+1］における３次の多項式をＳ_i（ｘ）とすると（数１５）で表すことができる。

但し（数１６）が成り立つことが前提となる。

（数１５）、（数１６）から（数１７）が得られる。

ここで

（数１７）の漸化式を連立方程式の形にして、この連立方程式を（数１９）に示すような行列式に変換して解く。但し未知数が２つ多いので、（数１６）の（３）の境界条件を用いることによりｙ_i'を求める。ここで（数１７）におけるｙ_i'の係数をＡ_ji、右辺をＢ_iとする。

（数１５）におけるａ_i，ｂ_i，ｃ_i，ｄ_iは、ｙ_i'を用いて（数２０）で表される。

（数２０）を計算し、（数１５）に代入することにより、関係式が作成される。本システムにより未知の設計パラメータｘが入力された場合にも特性パラメータｙの値を算出することが可能となる。

データベースより（Ｘ２，Ｙ２）＝［（3、950），（5、990），（10、1000），（15、1005），（30、1007）］が得られるとする。これら５つの点を通る３次のスプライン関数は（数１５）で表される。

（数１５）にデータベース内に存在する上記５点を入力すると（数２１）の行列式が得られる。

（数２１）よりｙ₁'，ｙ₂'，ｙ₃'，ｙ₄'を求め、各区間における３次多項式を決定する。

本システムを用いた場合には、入力された設計パラメータの存在する範囲により適用される多項式が異なるため、非常に高い近似能力を有する。よって非常に高精度な特性パラメータの推定を行うことが可能となる。

（実施の形態６）
以下本発明の実施の形態６について、本発明の特に請求項１２の発明について説明する。データベースの作成については実施の形態１と同様の手順を用いる。データベース作成後、データベースのデータから関係式を導く。ここで設計パラメータｘ_i、特性パラメータｙ_iとする。ｎ個の点（ｘ₁、ｙ₁），（ｘ₂、ｙ₂），（ｘ₃、ｙ₃）……（ｘ_n、ｙ_n）から有理Be' zier曲線を求めるために、まず（数２２）で表されるBernshtein多項式を使用する。

（数２２）を用いて各節点に重みをつけることにより、Be' zier曲線よりも柔軟性の高い曲線を求めることができる。各節点に重みをつけた時の式を（数２３）に示す。

（数２３）、（数２４）において０≦ｓ≦１でｓを変化させることにより、データベースに存在しないｘ，ｙの組み合わせを推定することができる。これにより、新たなｘ，ｙのデータベースを作成することが可能となる。ここでｓの刻み幅を小さくする程、新たに作成されるデータベース内のデータ数が多くなり、入力された設計パラメータがデータベース内に存在する確率が高くなる。

データベースより（Ｘ２，Ｙ２）＝［（3、950），（5、990），（10、1000），（15、1005），（30、1007）］が得られるとする。但し、これらのデータについてデータの信頼度が異なるとする。ここでデータの信頼度を（3、950），（5、990），（10、1000），（15、1005），（30、1007）のそれぞれの点において０．５，０．３，０．３，１，０．８と仮定し、これらのデータの信頼度を各点の重みとして（数２３）、（数２４）を計算する。その結果、４次の有理Be' zier曲線は（数２５）で表される。

ここで、有理Be' zier曲線上の点を用いて新たにＸ２とＹ２が対となるデータベースを作成するために、０≦ｓ≦１の間でｓを０．００１刻みで変化させ（数２５）からＸ２とＹ２を得る。

本システムを用いた場合には、システムの構築に複雑な計算を行うことなくデータベースのデータ数を増やすことが可能なため、既にデータベースに大量のデータがあり、他手法では関係式の導出に非常に計算時間を有すると予想される場合に有用である。またデータベースに蓄積されたデータの信頼性にばらつきがある場合には、本システムを用いることにより高精度なデータベースを再構築することができる。

（実施の形態７）
以下、本発明の実施の形態７について、本発明の特に請求項１３の発明について説明する。データベースの作成については実施の形態１と同様の手順を用いる。データベース作成後、データベースのデータから関係式を導く。ここで設計パラメータｘ_i、特性パラメータｙ_iとする。Ｎ個の点（ｘ₁、ｙ₁），（ｘ₂、ｙ₂），（ｘ₃、ｙ₃）……（ｘ_n、ｙ_n）が周期関数で表現できる場合には、三角関数による補間を用いる。

三角関数を用いた近似はフーリエ級数の式より（数２６）で表される。

ここで

である。

（数２７）に各点を代入して、（数２６）における係数を求めることにより、設計パラメータと特性パラメータの関係式が作成される。本システムを用いることにより、未知の設計パラメータｘが入力された場合にも特性パラメータｙの値を算出することが可能となる。

データベースよりＸ２に関して等間隔なデータ（Ｘ２，Ｙ２）＝［（1、900），（3、950），（5、990），（7、994），（9、998）］が得られるとする。５つの点を通る関数は（数２８）で表される。

（数２８）を（数２６）に代入することにより、関係式を導くことが可能となる。ここでｎの数を大きくするほど関係式の精度は高くなる。本システムを用いた場合入力する設計パラメータをＸ２とすると、完成した関係式に入力する際にはＸ２＝（Ｘ２−１）／２とする必要がある。

本システムを用いた場合には、データベース上に等間隔となる入力パラメータが存在する場合にしか使用できないという制約がある。しかし近似能力が非常に高いため、アンテナ設計における設計パラメータと特性パラメータのように、どのような関係式になるか全く予想ができない時には非常に有用である。

本発明のアンテナの設計方法は、携帯電話の構成に対応した最適なアンテナを短時間で設計するツールとして有用である。

本発明の実施による携帯電話用アンテナ特性解析のフローチャート シールドケースを有する回路基板に取り付けられたモノポールアンテナの正面図 シールドケースを有する回路基板に取り付けられたモノポールアンテナの側面図 インピーダンス特性を評価する範囲内において、１つの共振を有する時のＶＳＷＲの周波数特性図 インピーダンス特性を評価する範囲内において、２つの共振を有する時のＶＳＷＲの周波数特性図 インピーダンス特性を評価する範囲内における放射効率の周波数特性図 設計パラメータが３変数、特性パラメータが３変数の時のデータベースを示す図 ニューラルネットワークの概念図

符号の説明

１ アンテナ素子
２ シールドケース
３ 回路基板
Ｘ１ アンテナ素子長
Ｘ２ アンテナ素子端とシールドケースの距離
Ｘ３ 回路基板長
Ｘ４ アンテナ素子端とスピーカー端の距離
Ｙ１ インピーダンス特性を評価する範囲内の１つ目の共振における共振周波数
Ｙ２ インピーダンス特性を評価する範囲内の１つ目の共振におけるＶＳＷＲ＜３となる帯域幅
Ｙ３ 指定した周波数における放射効率
Ｙ４ インピーダンス特性を評価する範囲内の２つ目の共振における共振周波数
Ｙ５ インピーダンス特性を評価する範囲内の２つ目の共振におけるＶＳＷＲ＜３となる帯域幅

Claims (14)

1. 設計パラメータとしてアンテナを構成する材料と各部寸法を決定し、次に前記アンテナの設計パラメータの値をデータベースと比較し、前記比較工程で設計パラメータが一致するデータベースがある場合、そのデータベースの特性を取得し、前記比較工程で設計パラメータが一致するデータベースがない場合、データベース内のデータを内挿、または外挿して得られる関係式より予測された特性を取得するアンテナの設計方法。
2. データベースは、属性としてアンテナの設計パラメータである材料とアンテナの各部寸法、及びこれらの設計パラメータで決定されるアンテナ特性が対になって蓄積されている請求項１に記載のアンテナの設計方法。
3. データベース内のアンテナ設計パラメータに、アンテナ形状と、携帯電話の筐体内側に施されたメッキ形状と、アンテナとその周辺部分との距離と、アンテナを取り付ける回路基板の形状を選択する請求項１に記載のアンテナの設計方法。
4. データベース内のアンテナ特性に、共振周波数、帯域幅、効率を選択する請求項１に記載のアンテナの設計方法。
5. データベース内のデータは、電磁界シミュレーションにより作成される請求項１に記載のアンテナの設計方法。
6. 電磁界シミュレーションに用いるシミュレーションモデルが、実際のアンテナと携帯電話の筐体と、回路基板と、アンテナの周辺部品を、３次元レーザースキャナで取り込んだ電子データを基に作成される請求項５に記載のアンテナの設計方法。
7. 関係式は、アンテナ特性がアンテナ設計パラメータの線形和で表される請求項１に記載のアンテナの設計方法。
8. 関係式は、アンテナ特性とアンテナ設計パラメータからニューラルネットワークを用いて求められる請求項１に記載のアンテナの設計方法。
9. 関係式は、アンテナ特性とアンテナ設計パラメータから単一の補間多項式を用いて求められる請求項１に記載のアンテナの設計方法。
10. 関係式は、アンテナ特性とアンテナ設計パラメータからBe' zier（ベジェ）曲線を用いて求められる請求項１に記載のアンテナの設計方法。
11. 関係式は、アンテナ特性とアンテナ設計パラメータから区分多項式を用いて求められる請求項１に記載のアンテナの設計方法。
12. 関係式は、アンテナ特性とアンテナ設計パラメータから有理Be' zier（ベジェ）曲線を用いて求められる請求項１に記載のアンテナの設計方法。
13. 関係式は、アンテナ特性とアンテナ設計パラメータから三角関数による補間を用いて求められる請求項１に記載のアンテナの設計方法。
14. 請求項１〜１３に記載のアンテナの設計方法を用いて、設計されることを特徴とするアンテナ。

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