JP2006295580A - アンテナの製造方法及び通信機器の製造方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】アンテナとそれを用いた通信機器に関し、アンテナの放射効率を向上させること。
【解決手段】筐体の形状と、この筐体におけるアンテナの位置と、このアンテナの形状と、前記筐体におけるアンテナ周辺部品の位置と、このアンテナ周辺部品の形状とを変数として入力し、次に前記変数の最適値をシミュレーションプログラムにより算出する。
【選択図】図1
【解決手段】筐体の形状と、この筐体におけるアンテナの位置と、このアンテナの形状と、前記筐体におけるアンテナ周辺部品の位置と、このアンテナ周辺部品の形状とを変数として入力し、次に前記変数の最適値をシミュレーションプログラムにより算出する。
【選択図】図1
Description
本発明は、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製造方法及び通信機器の製造方法に関する。
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。携帯電話等に塔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が大きくなる。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。
従来この種のアンテナ製造方法は図7に示されるような構成をしており、図8に示されるようなアンテナが製造されていた。
図7に示すごとく、まずS1において理論式に基づき図8に示すようなアンテナパターン11を設計し、次にS2においてマッチング素子12を含めたアンテナ素子全体のインピーダンスをコンピュータシミュレーションし、その後S3において設計されたアンテナパターン11とマッチング素子12用のランド部(図示せず)とをプリント回路形成工程により同時に形成し、次にS4においてマッチング素子12を実装する。その後S5においてマッチング素子12の特性を合わせ込むことでインピーダンスマッチングを取り、アンテナを製造していた。
なお、この出願に関する先行技術文献としては、例えば、特許文献1が知られている。
特開2004−282250号公報
しかしながら、このような従来の製造方法により製造されたアンテナは放射効率の悪さが問題となっていた。
すなわち、上記従来の構成においては、インピーダンスマッチングを行うためにマッチング素子12を用いるため、そのマッチング素子12のインピーダンス分、電力のロスがあり、アンテナパターン11に伝達される電力が減少し、放射効率が悪くなっていた。
そこで本発明は、アンテナの放射効率を向上させることを目的とする。
そして、この目的を達成するために本発明は、筐体の形状と、この筐体におけるアンテナの位置と、このアンテナの形状と、前記筐体におけるアンテナ周辺部品の位置と、このアンテナ周辺部品の形状とを変数として入力し、次に前記変数の最適値をシミュレーションプログラムにより算出するアンテナの製造方法としたものである。
本発明のアンテナの製造方法は、アンテナのみならず周辺部品の情報も変数としてシミュレーションを行うため、このアンテナを含む通信機器全体でのインピーダンス整合を含む最適化を行うことができ、マッチング素子を必要とせず、アンテナの放射効率を向上させることができる。
また、アンテナ周辺部品とアンテナとを個別に設計し、後工程でアンテナ特性を図りながらアンテナ形状を微調整していく従来技術もあるが、それでは部品形状が固定であり、その中でアンテナの形状を変更していくため、ダイナミックな変更ができず、最適な形状、最適なインピーダンス整合を得ることができない。これに対して本発明では、アンテナ周辺部品とアンテナとを同時に設計するため、アンテナ形状及びアンテナ周辺部品に対して臨機応変な設計ができ、より最適なインピーダンス整合を得ることができるため放射効率をさらに向上させることができる。
具体的な実施の形態について説明する前に、簡単に遺伝的アルゴリズムの仕組みについて説明する。
遺伝的アルゴリズムは基本的には多点探索の一種であり、各探索点を個体と呼び、探索点の集合である個体集団に対する自然淘汰および交叉、突然変異などのオペレータによって新しい探索点を生成することにより、探索空間中の最大値(あるいは最小値)を効率良く探索する。
各個体は通常0か1からなるbit列によって記述される染色体を持ち、適応度と呼ばれる評価値によってその個体が評価される。適応度が高い個体ほど次世代に生き残り易く、適応度の低い個体は淘汰されやすい。選ばれた2つの親個体の染色体を交叉させて子孫の染色体を作る。また、個体に対する突然変異も行う。これらの「自然淘汰」、「交叉」、「突然変異」に基づいて、より優れた個体を生じさせることにより、個体集団の最大あるいは平均適応度を世代交代に伴って増加させ、高い適応度を持つ優れた個体、すなわち与えられた問題の実用解あるいは最適解を求める。
以下、本発明の一実施形態において、携帯電話に用いられるアンテナの製造方法について図面を参照しながら説明する。
図1のフローチャートに示すごとく、まずステップS1においてアンテナ及びアンテナ周辺部品の形状・位置情報、材料データ等を含む3次元CADデータ、人体の携帯電話に対する位置情報、形状、及び誘電率等の材料データ等を数値化した3次元CADデータ、後述する遺伝的アルゴリズムによる最適化で用いる世帯数の限界値を入力する。
ステップS1においてデータ入力をすると、ステップS2,S6という2つのステップに分かれ、後述するステップS7にてひとつになるが、この2つのステップはどちらかを先に行っても、同時に行ってもかまわない。
まず、ステップS2について説明する。ステップS2では先ほどステップS1のステップで入力したアンテナ、アンテナ周辺部品、人体に関する3次元CADデータを、簡略化ソフトを用いてほぼ計算精度を保ったまま計算時間を短縮できるようなシミュレーションモデルに変換する。これにより、後に示すアンテナ及び周辺部品の形状及び配置の最適化の際に行う電磁界シミュレーションにおいて、このような非常に複雑なモデルを短時間で処理することができる。
次に、ステップS3において最適化すべきパラメータを決定する。携帯電話の内部には、高周波ノイズ対策のためのシールドケース、携帯電話の内側に施されたメッキ、その他バッテリー、マイク、バイブレータなどの部品が多数存在するが、本実施の形態ではシールドケース及びバッテリーの最適配置と、回路基板及びアンテナの最適形状とを最適化する。最適化するパラメータとしては、回路基板上面図である図2に示す回路基板1のX方向の長さをX1、Y方向の長さをX2、回路基板1の上面に取り付けられたシールドケース2のX方向の位置X3、Y方向の位置をX4、回路基板1上面に取り付けられたアンテナ素子3のX方向の長さをX5、Y方向の長さをX6、回路基板下面図である図3に示す回路基板1の下面に取り付けられたバッテリー4のX方向の位置をX7、Y方向の位置をX8、回路基板側面図である図4に示すアンテナ3の給電ピン5とショートピン6との距離をX9とする、9つの変数を考える。
その後、ステップS4において図5に示すごとく、ステップS3で決定したパラメータX1〜X9それぞれに対するbit列を用意する。この時、各bit列のbit数は、例えばシールドケース2のX方向の位置X3に関する可変範囲を0mm〜5mmとし、1mm刻みで可変させるならば、以下に示す(式1)のように
(5−0)/1+1=6……(式1)
と計算した値を2進数で表したときの桁数とすればよい。さらに、このbit列を図6のようにつなぎ合わせて染色体を形成する。
(5−0)/1+1=6……(式1)
と計算した値を2進数で表したときの桁数とすればよい。さらに、このbit列を図6のようにつなぎ合わせて染色体を形成する。
次に、ステップS5において染色体内の変数をランダムに変化させ、複数の個体を生成する。これら複数の個体を第1世代とし、ここで生成する個体の数を個体数と呼ぶ。これらの個体を用いて後述する最適化を行うわけだが、この個体数が多くなると多様化が維持され最適化の精度が高くなる。その代わりとして1世代あたりの計算量が増え、さらに最適解に至るまでの世代数が多くなってしまう。一方、個体数が少なくなると、1世代あたりの計算量及び、最適解に至るまでの世代数が少なくてすむため計算時間が短くてすむが、多様性がなくなるために局所解に陥る可能性がある。
続いてステップS6について説明する。ステップS5において生成された複数の個体を選択する基準として適応度関数を定義する。この適応度関数を定義するのに先立ち目的関数の作成が必要となる。この目的関数は目標とする特性値、例えば帯域幅、共振周波数、放射効率等を基に作成する。本実施の形態ではその単純な手法として重み係数法を用いた場合について説明する。多目的最適化の手法としては他にもVEGA(Vector Evaluated Genetic Algorithm)やシェアリング、ランキング法など多数の手法が存在する。ここでは目的関数gを以下のように設定する。
g=α・(BWcal−BWov)+β・(fcal−fov)+γ・(ηcal−ηov)……(式2)
α,β,γ:任意の係数
BWcal:シミュレーションにより得られた帯域幅
BWov:目標とする帯域幅
fcal:シミュレーションにより得られた共振周波数
fov:目標とする共振周波数
ηcal:シミュレーションにより得られた放射効率
ηov:目標とする放射効率
ここで上記関数は値によっては負になる可能性があるため、シグモイド関数を用いて適応度関数を
f(g)=1/(1+eg)……(式3)
g:目的関数
とおき、これを適応度関数と定義した。
α,β,γ:任意の係数
BWcal:シミュレーションにより得られた帯域幅
BWov:目標とする帯域幅
fcal:シミュレーションにより得られた共振周波数
fov:目標とする共振周波数
ηcal:シミュレーションにより得られた放射効率
ηov:目標とする放射効率
ここで上記関数は値によっては負になる可能性があるため、シグモイド関数を用いて適応度関数を
f(g)=1/(1+eg)……(式3)
g:目的関数
とおき、これを適応度関数と定義した。
なお、この適応度関数の定義はステップS1の段階で行ってもよく、ステップS2〜S5と並列で行ってもよく、また、ステップS1の後から次に示すステップS7の前までのどこの段階で行っても良い。
次に、ステップS7について説明する。ステップS5において生成した複数の個体を2進数から10進数に置き換えたCADモデルを用いて電磁界シミュレーションを行い、そこから計算された共振周波数、帯域幅、放射効率の値を(式3)に代入し、それぞれの適応度を得る。
その後、ステップS8において、ステップS7で算出された複数の個体それぞれが持つ適応度の内、あらかじめ設定しておいて評価基準を満たしているものが有るか否かを判断する。ここで、評価基準を満たすものがあれば計算終了F1へ移行し、評価基準を満たす適応度を持った個体が最適解となる。一方評価基準を満たすものがなければステップS9へと移行する。なお、評価基準の具体例としては、
・個体集団中の最大適応度>閾値
・個体集団の平均適応度>閾値
などが挙げられる。ここで、この閾値を大きくするほど最適解を得る精度が高くなるが、計算時間が増大する。
・個体集団中の最大適応度>閾値
・個体集団の平均適応度>閾値
などが挙げられる。ここで、この閾値を大きくするほど最適解を得る精度が高くなるが、計算時間が増大する。
次に、ステップS8において評価基準を満たさなかった個体は、ステップS9において選択操作、ステップS10において交叉操作、ステップS11において突然変異操作といった遺伝的アルゴリズム特有の操作を行い、これらの操作を基にステップS12において世代の更新を行う。この時、ステップS11の操作が終了すると世代数が1増加する。
その後、ステップS13において、あらかじめステップS1で設定しておいた世代数を超えていれば計算終了F2へ移行し、満たしていなければステップS7へ戻り再度最適化を行う。ここで、計算終了F2へ移行した場合、最適解が求まっていない可能性があるため、その場合は最適解を得るために設定する世代数を増やし再度計算をすればよい。
なお、ステップS7の条件分岐で計算終了(F1)した場合、最適解が得られていることになるが、得られた最適解が製造不可能な場合、製造上非常に難易度が高い場合、または製造バラツキに対して非常に感度が高い場合などがある。製造バラツキを考慮したフィルタリングを行うとすれば、F1で得られた解の分布を見る方法がある。即ち、解の分布が狭ければ、多少パラメータがばらついても大きな特性の変化はなく、逆に解の分布が広ければ、パラメータのバラツキにより大きく特性が劣化する可能性がある。これを利用して製造バラツキに基づいたフィルタリングを行うことが可能である。その他、製造上の難易度等のフィルタリングを行うとなお良い。また、今回はフィルタリングを最終段階にて行ったが、遺伝的アルゴリズムの最適化サイクル(ステップS7〜S13)の中に入れ込むことも可能である。
このような本発明のアンテナの製造方法によれば、アンテナのみならず周辺部品の情報も変数としてシミュレーションを行うため、このアンテナを含む通信機器全体でのインピーダンス整合を含む最適化を行うことができ、マッチング素子を必要とせず、アンテナの放射効率を向上させることができる。
本発明のアンテナの製造方法は、マッチング素子を必要とせずインピーダンス整合を含む最適化を行うことができ、放射効率の高いアンテナを提供することができる。
1 回路基板
2 シールドケース
3 アンテナ素子
4 バッテリー
5 給電ピン
6 ショートピン
2 シールドケース
3 アンテナ素子
4 バッテリー
5 給電ピン
6 ショートピン
Claims (4)
- 筐体の形状と、この筐体におけるアンテナの位置と、このアンテナの形状と、前記筐体におけるアンテナ周辺部品の位置と、このアンテナ周辺部品の形状とを変数として入力し、次に前記変数の最適値をシミュレーションプログラムにより算出するアンテナの製造方法。
- 筐体の形状と、この筐体におけるアンテナの位置と、このアンテナの形状と、前記筐体におけるアンテナ周辺部品の位置と、このアンテナ周辺部品の形状とを変数として入力し、次に前記変数の最適値をシミュレーションプログラムにより算出する通信機器の製造方法。
- 筐体の形状と、この筐体におけるアンテナの位置と、このアンテナの形状と、前記筐体におけるアンテナ周辺部品の位置と、このアンテナ周辺部品の形状とを変数として入力するとともに、人体の形状及び配置情報を定数として入力し、次に前記変数の最適値をシミュレーションプログラムにより算出するアンテナの製造方法。
- 筐体の形状と、この筐体におけるアンテナの位置と、このアンテナの形状と、前記筐体におけるアンテナ周辺部品の位置と、このアンテナ周辺部品の形状とを変数として入力するとともに、人体の形状及び配置情報を定数として入力し、次に前記変数の最適値をシミュレーションプログラムにより算出する通信機器の製造方法。
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