KR20050041902A

KR20050041902A - 안테나 설계방법 및 이를 이용한 안테나

Info

Publication number: KR20050041902A
Application number: KR1020040085616A
Authority: KR
Inventors: 히데히토 시미주; 유키노리 사사키; 유키 사토
Original assignee: 마쯔시다덴기산교 가부시키가이샤
Priority date: 2003-10-30
Filing date: 2004-10-26
Publication date: 2005-05-04
Also published as: CN1612142A; JP2005158019A; EP1528626A2; US20050113952A1; EP1528626A3

Abstract

안테나 설계시간을 단축하고, 안테나 개발의 비용 저감에 크게 공헌하는 안테나 설계방법 및 이를 이용한 안테나가 제공된다. 이 안테나 설계방법은 휴대전화의 구성에 대응한 최적의 안테나를 단시간에 설계할 수 있다. 이 안테나 설계방법은 미리 준비된 데이터베이스와 설계 파라미터와 특성 파라미터로부터 얻은 관계식을 이용함으로써, 소망하는 안테나 특성을 단시간에 얻을 수 있다.

Description

안테나 설계방법 및 이를 이용한 안테나{METHOD OF DESIGNING ANTENNA, AND ANTENNA USING IT}

본 발명은 휴대전화 등에 이용되는 안테나 설계방법, 및 이 설계방법을 이용하여 설계되는 안테나에 관한 것이다.

최근의 정보관련 기기는 소형화의 경향에 있으며, 그에 따라 각종 전자부품에도 소형화, 저배화(低背化)의 흐름이 밀어닥치고 있다. 휴대전화 등에 탑재되는 안테나도 그 예외는 아니라서 소형화가 요구되고 있다. 그러나, 안테나는 일반적으로 사이즈가 작아지면 전자파의 방사 효율이 저하되어 안테나 주변 부품의 영향에 의해 안테나 특성이 악화되기 쉬워진다. 따라서, 실제 케이스나 안테나의 주변 부품의 영향도 고려해 넣은 안테나 설계가 필요하게 되었다. 종래의 안테나 설계는 실제 케이스나 안테나의 주변부품을 이용하여 시작(試作)을 반복함으로써, 안테나 특성의 최적화를 행하고 있다. 일반적으로, 휴대전화의 케이스나 안테나가 취부되는 회로기판의 형상, 및 안테나 주변 부품의 형상이나 배치는 다양(고객, 품종에 따라 다름)하다. 따라서, 과거의 설계 지침은 적용할 수 없기 때문에, 실제 케이스나 안테나 주변의 부품을 이용한 시작(試作)을 어느 정도 반복할 필요가 있어 설계기간이 장기화되고, 더욱이 비용이 증가한다는 과제가 있다. 또한, 특개평 11-161690호 공보에 개시된 것과 같이, 안테나 설계방법으로서 전자계 시뮬레이션을 이용하는 일도 있다.

안테나 설계방법은 설계 파라미터로서 안테나를 구성하는 재료와 각 부 치수를 결정하는 공정과, 이어서 설계 파라미터의 값을 데이터베이스와 비교하는 공정과, 비교 공정에서 설계 파라미터가 일치하는 데이터베이스가 있는 경우에는 그 데이터베이스의 특성을 취득하는 공정과, 비교 공정에서 설계 파라미터가 일치하는 데이터베이스가 없는 경우에는 데이터베이스내의 데이터를 내삽, 또는 외삽하여 얻어지는 관계식으로 예측된 특성을 취득하는 공정을 구비한다.

안테나는 이 안테나 설계방법을 이용하여 설계된다.

하지만, 상술한 종래의 전자계 시뮬레이션에서는, 케이스나 회로기판, 안테나의 주변부품을 정확히 고려한 경우에는 시뮬레이션 모델이 복잡하고 대규모가 된다. 그 때문에, 시뮬레이션에 수 일을 요하고 있다.

이 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 특성 파라미터의 데이터베이스, 또는 안테나 설계 파라미터와 특성 파라미터의 관계식을 이용함으로써, 전자계 시뮬레이션을 행하지 않고 소망하는 특성 파라미터의 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 발명은 안테나를 구성하는 재료와 각 부 치수를 결정하기 때문에 안테나의 특성 파라미터를 취득하기까지의 시간이 수 초 정도로 단축되는 작용을 가진다.

(실시예 1)

이하, 본 발명의 실시예 1에 대하여 도면을 참조하여 설명한다.

먼저, 본 발명의 안테나를 설계할 때, 데이터베이스를 작성하는 공정, 관계식을 작성하는 공정의 2개의 공정이 필요하다. 도 1은 그 2개의 공정을 포함한 본 발명의 실시예에 따른 휴대전화용 안테나 특성 해석의 흐름도를 나타낸다.

본 발명의 실시에 즈음하여, 먼저 안테나를 구성하는 설계 파라미터인 재료와 각 부 치수가 세트된다(단계 S1). 입력된 설계 파라미터의 값이 데이터베이스와 비교된다(단계S2). 여기서, 이 비교공정에서 설계 파라미터가 일치하는 데이터가 있는 경우에는 그 데이터베이스의 특성이 취득되고(단계 S3), 단계 2의 비교공정에서 설계 파라미터가 일치하는 데이터 파라미터가 없는 경우, 데이터베이스내의 데이터를 내삽, 또는 외삽하여 얻어지는 관계식으로 예측된 특성이 취득된다(단계S4). 여기서, 관계식으로 표현되는 범위 외의 입력이 있는 경우에는 전자계 시뮬레이터를 사용하여 수치 계산이 행해지고(단계 S5), 특성이 취득된다. 이 때에 얻어진 설계결과는 새롭게 데이터베이스에 추가된다.

본 발명의 실시예에 무엇보다도 먼저 필요한 시스템의 구축예에 대하여 설명한다. 도 2는 회로기판에 모노폴리 안테나를 취부하였을 때의 정면도이고, 도 3은 회로기판에 모노폴리 안테나를 취부하였을 때의 측면도이다. 여기서 도 2에서 재질이 순동인 안테나 소자(1)의 세로 방향의 길이를 X1, 안테나 단부에서 회로기판(3)상에 취부된 실드 케이스(2)까지의 거리를 X2, 회로기판(3)의 세로 방향의 길이를 X3로 한다.

다음, 데이터베이스를 작성하기 위하여, 예로서 X1의 길이를 70㎜, 75㎜, 80㎜의 3 종류, X2의 길이를 5㎜, 7㎜, 9㎜인 때의 3 종류, X3의 길이를 95㎜, 100㎜, 105㎜의 3 종류의 합계 27 종류의 데이터에 대하여 전자계 시뮬레이터를 이용하여 수치계산을 행하고, 각각의 경우의 공진주파수, VSWR(Voltage Standing Wave Ratio)가 3 미만이 되는 대역폭, 방사 효율이 구해진다. 여기서 실물 모델에서 설계 파라미터를 얻는 경우에는 3 차원 스캐너를 이용함으로써, 간단히 설계 파라미터의 값을 얻을 수 있다. VSWR이란 전압정재파비이며, VSWR이 커질수록 임피던스 부정합에 의한 반사 감쇠량이 커지는 것을 의미한다. 여기에서는, 실용상의 안테나에 있어서, 전원측의 임피던스와 안테나의 임피던스의 부정합에 기인하는 로스로서 허용할 수 있는 범위로, 대역폭의 정의를 VSWR을 3 미만으로 한다.

또한, 임피던스 특성을 평가하는 범위는 0.5[㎓] ~ 1.5[㎓]로 하고, 방사 효율을 평가하는 주파수를 1[㎓]로 한다. 여기서, 공진이 1개인 경우, 및 2개인 경우에 대하여 설명한다. 여기서 도 4는 0.5[㎓] ~ 1.5[㎓]의 사이에 1개의 공진을 가질 때의 VSWR의 주파수 특성도, 도 5는 0.5[㎓] ~ 1.5[㎓]의 사이에 2개의 공진을 가질 때의 VSWR의 주파수 특성도이다. 본 실시예에 나타낸 것과 같이, 안테나의 구조에 의해서는, 지정된 범위내에 도 5와 같이 다수의 공진을 가지는 경우도 있다. 도 4에 나타낸 것과 같이, 범위내에 1개의 공진밖에 존재하지 않는 경우의 공진에서의 공진주파수를 Y1, VSWR이 3 미만이 되는 대역폭을 Y2, 1[㎓]에서의 방사효율을 Y3로 한다. 또한 도 5에 나타낸 것과 같이, 범위내에 다수의 공진이 존재하는 경우의, 1번째 공진에서의 공진주파수를 Y1, 1번째 공진에서의 VSWR이 3 미만이 되는 대역폭을 Y2, 1[㎓]에서의 방사효율을 Y3(도 6), 2번째 공진에서의 공진 주파수를 Y4, 2번째 공진에서의 VSWR이 3 미만이 되는 대역폭을 Y5로 한다.

여기서, 본 실시예에서, 설계 파라미터에 의해 특성 파라미터가 어떻게 변화하는지에 대하여 간단히 설명한다. 기판에 취부된 모노폴리 안테나는 기판도 안테나의 일부로서 작용시킴으로써, 안테나 길이가 λ/4(λ:파장)일 때에 공진하는 것이 공지되어 있다. 여기서, 주파수와 파장은 반비례의 관계에 있기 때문에, 안테나 길이 X1이 길어짐에 따라 공진 주파수 Y1은 저하하는 결과가 얻어진다. 또한, 안테나에 금속 도체가 가까운 경우, 즉 X2의 길이가 짧아지면, 안테나의 특성 임피던스가 변화한다. 그 때문에, 공진 주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3이 변화한다. 또한, 전술한 바와 같이, 기판에 취부된 모노폴리 안테나에서는 기판도 안테나의 일부로서 작용하기 때문에, 이상적인 공진 길이에서 기판의 길이가 어긋난 경우에는 공진 주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3의 변화가 보인다.

이상과 같은 설계 파라미터와 수치계산에 의해 얻어진 특성 파라미터를 이용하여 도 7에 도시한 데이터베이스가 작성된다. 여기서 이번 경우에는, 도 7에 도시한 것과 같이, 설계 파라미터가 3 변수, 특성 파라미터가 3 변수 존재하기 때문에, 설계 파라미터 3 변수에 의해 1개의 특성 파라미터가 결정되는 테이블이 3개 작성되는 것이 된다. 또한, 임피던스 특성을 평가하는 범위내에서 2개의 공진을 가지는 경우에는 설계 파라미터가 3 변수, 특성 파라미터가 5 변수가 되기 때문에, 설계 파라미터 3 변수에 의해 1개의 특성 파라미터가 결정되는 테이블이 5개 작성되는 것이 된다.

즉 설계 파라미터가 M개인 변수, 특성 파라미터가 N개인 변수가 존재하는 경우에는 M개의 변수에 의해 1개의 특성이 결정되는 테이블이 N개 작성되는 것이 된다.

다음 이 데이터베이스의 데이터로부터 관계식을 도출한다.

여기서 설계 파라미터 X와, 특성 파라미터 Y의 사이에 선형화의 관계가 성립하면, Y1, Y2, Y3는 X1, X2, X3를 이용하여 [식1] ~ [식3]과 같이 표현될 수 있다.

Y1=k₁₁·X1+k₂₁·X2+k₃₁·X3+A₁

Y2=k₁₂·X1+k₂₂·X2+k₃₂·X3+A₂

Y3=k₁₃·X1+k₂₃·X2+k₃₃·X3+A₃

여기서 k₁₁ ~ k₃₃ 은 미지변수이다.

데이터베이스에서 (X2,Y2)=[(3,950),(5,990),(10,1000),(15,1005),(30,1007 )]이 얻어지는 것으로 한다. 여기서 구한 함수 f(X2)는 [식 4]와 같이 설정된다.

f(X2)=k₂₂·X2+A₂

모든 점에서 최적의 관계식을 도출하기 위하여, [식 5]에 나타낸 2승 오차의 총계가 최소가 되도록 k₂₂ 와 A₂ 가 결정된다. 상기 5 점을 [식 5]에 대입함으로써, k₂₂=1.48, A₂=971.72가 얻어진다.

|Y2_i-f(X2_i)|²

본 관계식을 이용함으로써, 새로운 미지의 X2가 주어진 경우에도 Y2를 얻을 수 있다. 여기에서는 Y2와 X2 만의 관계식을 작성하였다. 그러나, 동일한 수순을 행함으로써 데이터베이스에 존재하지 않는 설계 파라미터 X의 조합이 주어진 경우에도 그에 대응한 각 특성 파라미터 Y를 산출하는 것이 가능해진다.

다음, 작성된 관계식을 이용한 본 발명의 실시예를 구체적으로 보인다.

먼저, 데이터베이스내에, 입력된 설계 파라미터와 같은 것이 존재한 경우에 대하여 설명한다. X1=75㎜, X2=7㎜, X3=100㎜를 설계 파라미터로 하여 입력하여, 이 때의 공진주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3이 구해진다. 입력된 설계 파라미터와 데이터베이스내의 설계 파라미터를 비교하면, 공진주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3는 데이터베이스내에 존재한다. 따라서, 데이터베이스에 의해, 이 공진주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3을 특성 파라미터로서 얻는다.

이상의 방법에 의해, 실제 케이스에 탑재되었을 때에 최적의 특성을 가지는 안테나를 설계하는 것이 가능해진다.

다음, 데이터베이스내에, 입력된 설계 파라미터와 같은 것이 존재하지 않지만, 관계식에서 특성 파라미터를 도출할 수 있는 경우에 대하여 설명한다. X1=75㎜, X2=7㎜, X3=98㎜를 설계 파라미터로 하여 입력하여, 이 때의 공진주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3이 구해진다. 여기서, 입력된 설계 파라미터 X1, X2, X3는 도 7의 데이터베이스내에 존재하지 않기 때문에, 설계 파라미터와 특성 파라미터로 구성되는 관계식을 이용하여 공진주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3를 얻는다.

다음, 상기에서 구한 관계식으로 표현되는 범위 외의 파라미터의 입력이 있던 경우에 대하여 설명한다.

도 2는 회로기판에 모노폴리 안테나를 취부하였을 때의 정면도이고, 도 3은 회로기판에 모노폴리 안테나를 취부하였을 때의 측면도이다. 도 2에서 재질이 순동인 안테나 소자(1)의 세로 방향의 길이를 X1, 안테나 단부에서 회로기판(3)상에 취부된 실드 케이스(2)까지의 거리를 X2, 회로기판(3)의 세로 방향의 길이를 X3, 안테나단에서 스피커(4)까지의 거리를 X4로 한다. 다음 X1=75㎜, X2=7㎜, X3=95㎜, X4=3㎜를 설계 파라미터로 하여 입력하여, 이 때의 공진주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3이 구해진다. 여기서 X1, X2, X3, X4는 데이터베이스에는 존재하지 않기 때문에, 공진주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3는 데이터베이스내에 존재하지 않는다. 또한 설계 파라미터와 특성 파라미터로 구성되는 [식1] ~ [식3]의 관계식에서도 X4라는 변수는 존재하지 않기 때문에, 관계식으로부터도 Y1, Y2, Y3를 얻을 수 없다. 이 경우에는 전자계 시뮬레이터를 사용하여 수치계산을 행하여 공진주파수 Y1, 대역폭 Y2, 방사효율 Y3을 얻는다. 여기서 전자계 시뮬레이터를 이용하여 얻은 데이터는 새롭게 데이터베이스에 축적되어 다음에 본 시스템을 이용할 때의 데이터로 할 수 있다.

이상과 같이, 본 실시예에 따르면, 특성 파라미터의 데이터베이스와, 안테나 설계 파라미터와 특성 파라미터의 관계식을 이용함으로써, 단기간에 안테나를 설계할 수 있다.

(실시예 2)

이하, 본 발명의 실시예 2에 대하여 도면을 참조하여 설명한다. 또한, 실시예 1과 동일한 구성을 가지는 것에 대해서는 그 설명을 생략한다.

데이터베이스의 작성에 대해서는 실시예 1과 동일한 수순이 이용된다. 데이터베이스 작성후, 데이터베이스의 데이터로부터 관계식이 도출된다. 본 수법을 이용할 때, 이용하는 데이터를 신경망에 적합한 데이터 형식으로 변화시킬 필요가 있다. 신경망에 입력으로서 주어지는 데이터는 학습정밀도·학습속도의 관점에서 0 ~ 1 사이의 수인 것이 바람직하다.

신경망의 입력 파라미터인 설계 파라미터에는 치수 등의 수치 데이터와 안테나의 종류 등의 비수치 데이터의 2 종류의 데이터 형식이 존재하는 것으로 고려된다. 여기서 치수 등의 수치 데이터는 학습정밀도·속도를 고려하면, 0 ~ 1 사이에 정규화하거나, 또는 2 진수로 0과 1 만으로 표현되는 형태로 변환하는 것이 바람직하다. 한편, 안테나 종류 등의 비수치 데이터에 대해서는 먼저 각 종류에 번호를 할당하고, 0 ~ 1 사이에 정규화하거나, 또는 2 진수로 0과 1 만으로 표현되는 형태로 변환하는 것이 바람직하다.

다음 실제 시스템에 대하여 설명한다. 도 8에 도시한 것과 같이, 시스템의 구성은 입력층, 중간층, 출력층의 3 층으로 이루어진다. 입력층, 중간층, 출력층의 수는 임의로 결정할 수 있지만, 도 8에서는 예로서 입력층이 4, 중간층이 3, 출력층이 1인 경우를 예로 든다. 입력층과 중간층, 중간층과 출력층은 각각 가중된 결선으로 접속되어 있다. 여기서 중간층의 출력을 산출하기 위하여 [식 6]에 나타낸 것과 같이 입력층의 값에 결선의 무게를 곱한 것을, [식 7]에 나타낸 시그모이드 함수에 입력값으로 주어, 이것에 의해 출력이 얻어진다.

W_n·X_n W_n : 결선무게, X_n : 소자로의 입력

y = sigmoid(S) 여기서, sigmoid(S) = 1/1+e^-αs α: 게인

다음 중간층의 출력을 입력으로 하여 동일한 수순이 반복된다. 이것에 의해 출력층의 출력값이 얻어진다. 여기서, 이 출력층에서의 출력을 출력신호, 설계 파라미터를 입력으로서 전자계 해석을 행함으로써 얻어진 특성 파라미터를 교사 신호로 부르기로 한다. 이 출력신호와 교사 신호의 값을 [식 8]에 나타낸 오차평가 척도를 이용하여 비교가 행해진다. [식 8]의 값이 큰 경우에는 시스템 내부의 결선 무게를 수정하여 [식 8]의 우변이 최소가 되도록 설정된다.

|b_i-t_i|² b_i: 출력신호, t_i: 교사신호

데이터베이스에서 (X1, X2, Y2) = [(75, 10, 1000), (70, 3, 1020), (75, 1, 980), (60, 10, 1070), (70, 2, 960)]이 얻어지는 것으로 한다. 신경망에서는 이들을 학습세트로 부른다. 먼저, 이들의 데이터를 신경망에 적합한 데이터로 변환할 필요가 있다. 여기에서는, X1, X2, Y2의 각각의 최대값에 의해 각 수치가 정규화된다. 정규화를 행한 결과 (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)]가 된다. 여기서 X1, X2를 입력신호, Y2를 교사 데이터라 한다. 이들 데이터를 기초로 신경망이 구축된다.

이하에 신경망의 작성 수순을 나타낸다.

[수순 1] 먼저 처음에 각 노드에서의 무게 w의 값이 적당히 설정된다.

[수순 2] 예를 들어 (1, 1, 0.9345)라는 학습세트를 준 경우에는, 이 시스템에 X1 = 1, X2 = 1 이라는 입력을 주고, [식 6], [식 7]로 출력신호를 얻는다.

[수순 3] 출력신호와, 교사신호(여기에서는 0.9345)를 기초로 [식 8]로 오차가 계산된다.

[수순 4] 수순 2, 수순 3을 모든 학습세트에 대하여 행하여 2승 오차의 총계가 계산된다.

[수순 5] 여기서, 오차의 임계값을 미리 설정하고, [식 8]이 임계값보다 큰 경우에는 각 노드의 무게를 변경하고, [식 8]이 임계값을 밑돌기까지 상기 수순이 반복된다.

상기 수순에 의해, 입력에 대하여 최적의 출력을 얻는 신경망이 구축된다. 본 시스템을 이용함으로써, 데이터베이스에 존재하지 않는 미지의 설계 파라미터가 입력된 경우에도 특성 파라미터를 얻는 것이 가능해진다.

안테나 특성과 같이 다수의 요소나 요인이 복잡하게 상호작용을 미치게 하는 경우에는, 설계 파라미터와 특성 파라미터 사이의 관계식을 구하는 것은 대단히 어렵다. 그 때문에, 함수나 관계를 미리 설정하는 것이 전제가 되는 각종 근사법과 비교하여, 입력 데이터와 출력 데이터만을 알고 있으면 된다는 이점이 있는 신경망을 이용함으로써, 출력값의 정밀도, 시스템 구축의 노력 면에서 대단히 효율적이다.

(실시예 3)

이하 본 발명의 실시예 3에 대하여 설명한다. 데이터베이스의 작성에 대해서는 실시예 1과 동일한 수순이 이용된다. 데이터베이스 작성후 데이터베이스의 데이터로부터 관계식이 도출된다. 여기서 설계 파라미터 x_i, 특성 파라미터 y_i로 한다. N개의 점(x₁, y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃) ……(x _n,y_n)을 통한 단일 다항식은 라그랑(Lagrange) 보간, 뉴튼(Neton) 보간, 네빌(Neville) 보간, 체비셰브(Chebyshev) 보간 등으로 구해진다. 여기서는 라그랑 보간을 이용한 방법을 기재한다.

여기서, 모든 점을 통한 단일의 다항식을 p(x)로 두면 p(x₁)=y₁, p(x₂)=y ₂, p(x₃)=y₃, ……p(x_n)=y_n 을 만족하였다. 이러한 n-1차 다항식은 p(x)는 라그랑의 보간 공식에서 [식 9]로 주어진다.

따라서 설계 파라미터와 그에 대응하는 특성 파라미터를 [식 9]에 대입함으로써 p(x)를 도출할 수 있다. 본 시스템을 이용함으로써, 미지의 설계 파라미터 x가 입력된 경우에도 특성 파라미터 y의 값을 도출하는 것이 가능해진다.

데이터베이스에서 (X2,Y2) = [(3,950),(5,990),(10,1000),(15,1005),(30,10 07)]이 얻어지는 것으로 한다. 5개의 점을 통한 4차 곡선은 [식 10]으로 표현된다.

p(x)=950*N₁+990*N₂+1000*N₃+1005*N₄+1007*N₅

N₁=(x-5)(x-10)(x-15)(x-30)/(3-5)(3-10)(3-15)(3-30)

N₂=(x-3)(x-10)(x-15)(x-30)/(5-3)(5-10)(5-15)(5-30)

N₃=(x-3)(x-5)(x-15)(x-30)/(10-3)(10-5)(10-15)(10-30)

N₄=(x-3)(x-5)(x-10)(x-30)/(15-3)(15-5)(15-10)(15-30)

N₅=(x-3)(x-5)(x-10)(x-15)/(30-3)(30-5)(30-10)(30-15)

본 시스템을 이용함으로써, 데이터베이스내에 존재하지 않는 설계 파라미터가 입력된 경우에도, 설계 파라미터를 [식 10]에 입력함으로써 특성 파라미터를 추정하는 것이 가능해진다. 본 시스템을 이용한 경우에는, 관계식을 작성할 때에 사용하는 데이터의 수가 많아질수록 다항식의 차수는 높아져 추정되는 특성 파라미터의 정밀도를 높일 수 있다. 따라서 데이터베이스가 대규모로 될 수록 대단히 유용한 시스템이 된다.

(실시예 4)

이하 본 발명의 실시예 4에 대하여 설명한다. 데이터베이스의 작성에 대해서는 실시예 1과 동일한 수순이 이용된다. 데이터베이스 작성후 데이터베이스의 데이터로부터 관계식이 도출된다. 여기서 설계 파라미터 x_i, 특성 파라미터 y_i로 한다. N개의 점(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃) ……(x _n,y_n)을 통한 비찌얼 곡선을 구하기 위하여, 먼저 [식 11]로 표현되는 번쉬타인(Bernshtein) 다항식이 사용된다.

B_p(s) = _nC_ps^p(1-s)^n-p

[식 11]을 이용하여, 비찌얼 곡선은 s를 변수로 하여 [식 12], [식 13]으로 표현된다.

X_pB_p(s)

y_pB_p(s)

[식 12], [식 13]에서 0≤s≤1로 s를 변화시킴으로써, 데이터베이스에 존재하지 않는 x,y의 조합을 추정할 수 있다. 이것에 의해, 새로운 x,y의 데이터베이스를 작성하는 것이 가능해진다. 여기서 s의 새김 폭이 작아질수록 새롭게 작성되는 데이터베이스내의 데이터수가 많아져 입력된 설계 파라미터가 데이터베이스내에 존재할 확률이 높아진다.

데이터베이스에서 (X2,Y2)=[(3,950),(5,990),(10,1000),(15,1005),(30,1007 )]이 얻어지는 것으로 한다. 5개의 점을 통한 4차 곡선은 [식 14]로 표현된다.

X₂(s) = 3·(₅C₁·s¹·(1-s)^5-1)+5·(₅C ₂·s²·(1-s)^5-2)+10·(₅C₃·s³·(1-s) ^5-3)+15·(₅C₄·s⁴·(1-s)^5-4)+30·(₅C₅·s⁵·(1-s)^5-5)

Y₂(s) = 950·(₅C₁·s¹·(1-s)^5-1)+990·(₅C₂·s²·(1-s)^5-2)+1000·(₅C₃·s³·(1-s) ^5-3)+1005·(₅C₄·s⁴·(1-s)^5-4)+1007·(₅C ₅·s⁵·(1-s)^5-5)

여기서 비찌얼(Be'zier) 곡선상의 점을 이용하여 새롭게 X2와 Y2가 쌍이 되면 데이터베이스를 작성하기 위하여, 0≤s≤1 사이에서 s를 0.001 새김으로 변화시켜, [식 14]로부터 새로운 X2와 Y2를 얻는다.

본 시스템을 이용한 경우에는, 시스템의 구축에 복잡한 계산을 행하지 않고 데이터베이스의 데이터수를 증가시키는 것이 가능해진다. 따라서, 이미 데이터베이스에 대량의 데이터가 있어 다른 수법에서는 관계식의 도출에 대단한 계산시간을 갖는 것으로 예상되는 경우에 유용하다.

(실시예 5)

이하 본 발명의 실시예 5에 대하여 설명한다. 데이터베이스의 작성에 대해서는 실시예 1과 동일한 수순이 이용된다. 데이터베이스 작성후, 데이터베이스의 데이터로부터 관계식에 도출된다. 여기서 설계 파라미터를 x_i, 특성 파라미터를 y_i로 한다.

N개의 점(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃) ……(x _n,y_n)에서 구분적 다항식을 구하기 위해서는 스플라인 보간, B 스플라인 보간, NURBS 등이 고려된다. 여기에서는 3차 스플라인 보간을 이용한 예를 기재한다.

구간[x_i,x_i+1]에서의 3차 다항식을 S_i(x)로 하면 [식 15]로 표현할 수 있다.

S_i(x) = a_i+b_i(x-x_i)+c_i(x-x_i)²+d_i(x-xi)³

단 [식 16]이 성립하는 것이 전제가 된다.

(1) S_i(x_i) = y_i

(2) S_i'(x_i) = S_i+1'(x_i), S_i"(x_i) = S_i+1"(x_i)

(3) f"(x_i) = f"(x_n+1) = 0 또는

f'(x_i) = y'₁ 동시에 f'(x_n+1)=y'_n+1

[식 15], [식 16]으로부터 [식 17]이 얻어진다.

h_i+1y'_i-1+2·(h_i+h_i-1)y'_i+h_iy'_i+1=3[y_i-y_i-1/h_i·h_i+1+ y_i+1-y_i/h _i+1·h_i]

여기서

h_i = x_i-x_i-1

Δy_i = y_i-y_i-1/h_i, Δy_i+1 = y_i+1-y _i/h_i+1

[식 17]의 점화식을 연립 방정식의 형태로 하여, 이 연립방정식은 [식 19]에 나타낸 행렬식으로 변환하여 해석된다. 단 미지수가 2개 많기 때문에, [식 16]의 (3)의 경계 조건을 이용함으로써 y_i'이 구해진다. 여기서 [식 17]에서의 y_i'의 계수를 A_ji, 우변을 B_i로 한다.

[식 15]에서의 a_i, b_i, c_i, d_i 는 y_i'을 이용하여 [식 20]으로 표현된다.

a_i = y_i

b_i = y_i'

c_i = (3·Δy_i+1-2·y'_i-y'_i+1)·h_i+1

d_i = (y'_i+1+y'_i-2·Δy_i+1)/h_i+1

[식 20]을 계산하여 [식 15]에 대입함으로써 관계식이 작성된다. 본 시스템에 의해 미지의 설계 파라미터 x가 입력된 경우에도 특성 파라미터 y의 값을 산출하는 것이 가능해진다.

데이터베이스에서 (X2,Y2) = [(3,950),(5,990),(10,1000),(15,1005),(30,10 07)]이 얻어지는 것으로 한다. 이들 5개의 점을 통한 3차 스플라인 함수는 [식 15]로 표현된다.

[식 15]에 데이터베이스내에 존재하는 상기 5 점을 입력하면 [식 21]의 행렬식이 얻어진다.

[식 21]에서 y₁', y₂', y₃', y₄'을 구하여 각 구간에서의 3차 다항식이 결정된다.

본 시스템을 이용한 경우에는, 입력된 설계 파라미터가 존재하는 범위에서 적용되는 다항식이 다르기 때문에, 대단히 높은 근사능력을 가진다. 따라서, 대단히 고정밀도의 특성 파라미터의 추정을 행하는 것이 가능해진다.

(실시예 6)

이하 본 발명의 실시예 6에 대하여 설명한다. 데이터베이스의 작성에 대해서는 실시예 1과 동일한 수순이 이용된다. 데이터베이스 작성후, 데이터베이스의 데이터로부터 관계식이 도출된다. 여기서 설계 파라미터 x_i, 특성 파라미터 y_i 로 한다. n개의 점(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃) ……(x_n,y_n)에서 유리 비찌얼 곡선을 구하기 위하여, 먼저 [식 22]로 표현되는 번쉬타인 다항식이 사용된다.

B_p(s) = _nC_ps^p(1-s)^n-p

[식 22]를 이용하여 각 절점에 무게를 가중함으로써, 비찌얼 곡선보다도 유연성이 높은 곡선을 구할 수 있다. 각 절점에 무게를 가중하였을 때의 식이 [식 23]으로 표현된다.

w_kx_kB_k(s)/ w_kB_k(s)

w_ky_kB_k(s)/ w_kB_k(s)

[식 23],[식 24]에서 0≤s≤1로 s를 변화시킴으로써, 데이터베이스에 존재하지 않는 x,y의 조합을 추정할 수 있다. 이것에 의해, 새로운 x,y의 데이터베이스를 작성하는 것이 가능해진다. 여기서 s의 새김 폭이 작아질수록 새롭게 작성되는 데이터베이스내의 데이터 수가 많아져 입력된 설계 파라미터가 데이터베이스내에 존재할 확률이 높아진다.

데이터베이스에서 (X2,Y2) = [(3,950),(5,990),(10,1000),(15,1005),(30,10 07)]이 얻어지는 것으로 한다. 단, 이들의 데이터에 대하여 데이터의 신뢰도가 다르게 한다. 여기서, 데이터의 신뢰도를 (3,950),(5,990),(10,1000),(15,1005),(30, 1007)의 각각의 점에 있어서 0.5, 0.3, 0.3, 1, 0.8로 가정하고, 이들 데이터의 신뢰도를 각 점의 무게로 하여 [식 23],[식 24]가 계산된다. 그 결과, 4차 유리 비찌얼 곡선은 [식 25]로 표현된다.

X₂(s) = 0.5·3·(₅C₁·s¹·(1-s)^5-1)+0.3·5·( ₅C₂·s²·(1-s)^5-2)+0.3·10·(₅C₃·s ³·(1-s)^5-3)+1·15·(₅C₄·s⁴·(1-s)^5-4)+0.8·30·( ₅C₅·s⁵·(1-s)^5-5) / 0.5·(₅C₁·s ¹·( 1-s)^5-1)+0.3·(₅C₂·s²·(1-s)^5-2)+0.3·(₅C₃·s³·(1-s)^5-3)+1·(₅C₄·s⁴·(1-s) ^5-4)+0. 8·(₅C₅·s⁵·(1-s)^5-5)

Y₂(s) = 0.5·950·(₅C₁·s¹·(1-s)^5-1)+0.3·990·( ₅C₂·s²·(1-s)^5-2)+0.3·1000·(₅C₃·s³·(1-s)^5-3)+1·1005·(₅C₄·s⁴·(1-s) ^5-4)+0.8·1007·(₅C₅·s⁵·(1-s)^5-5) / 0.5·(₅C₁·s¹·(1-s)^5-1)+0.3·(₅C₂·s²·(1-s)^5-2)+0.3·(₅C₃·s³·(1-s)^5-3)+1·( ₅C₄·s⁴·(1-s)^5-4)+0.8·(₅C₅·s⁵·(1-s)^5-5)

여기서, 유리 비찌얼 곡선상의 점을 이용하여 새롭게 X2와 Y2가 쌍이 되는 데이터베이스를 작성하기 위하여, 0≤s≤1 사이에서 s를 0.001 새김으로 변화시켜 [식 25]로부터 X2와 Y2를 얻는다.

본 시스템을 이용한 경우에는, 시스템의 구축에 복잡한 계산을 행하지 않고 데이터베이스의 데이터수를 증가시키는 것이 가능하다. 그 때문에, 이미 데이터베이스에 대량의 데이터가 있어 다른 수법에서는 관계식의 도출에 대단한 계산시간을 갖는 것으로 예상되는 경우에 유용하다. 또한, 데이터베이스에 축적된 데이터의 신뢰성에 편차가 있는 경우에는 본 시스템을 이용함으로써 고정밀도의 데이터베이스를 재구축할 수 있다.

(실시예 7)

이하, 본 발명의 실시예 7에 대하여 설명한다. 데이터베이스의 작성에 대해서는 실시예 1과 동일한 수순이 이용된다. 데이터베이스 작성후, 데이터베이스의 데이터로부터 관계식이 도출된다. 여기서, 설계 파라미터 x_i, 특성 파라미터 y_i로 한다. N개의 점(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃) ……(x_n,y_n)이 주기 함수로 표현될 수 있는 경우에는 삼각 함수에 의한 보간이 이용된다.

삼각함수를 이용한 근사는 푸리에 급수의 식으로 [식 26]으로 표현된다.

(x) = a₀+ (a_ncoswx+b_ksinwx)

여기서,

f(x)dx

a_n = f(x)cosnwxdx

b_n = f(x)sinnwxdx

이다.

[식 27]에 각 점을 대입하여, [식 26]에서의 함수를 구함으로써, 설계 파라미터와 특성 파라미터의 관계식이 작성된다. 본 시스템을 이용함으로써, 미지의 설계 파라미터 x가 입력된 경우에도 특성 파라미터 y의 값을 산출하는 것이 가능해진다.

데이터베이스에서 X2에 관하여 등간격의 데이터(X2,Y2) = [(1,900),(3,950 ),(5,990),(7,994),(9,998)]이 얻어지는 것으로 한다. 5개의 점을 통한 함수는 [식 28]로 표현된다.

a₀ = (900+950+990+994+998)/4

a₁ = [900·cos(2π·0/4) + 950·cos(2π·1/4) + 990·cos(2π·2/4) + 994·cos(2π·3/4) + 998·cos(2π·4/4)] × 2/4

a₂ = [900·cos(4π·0/4) + 950·cos(4π·1/4) + 990·cos(4π·2/4) + 994·cos(4π·3/4) + 998·cos(4π·4/4)] × 2/4

：

a_n = [900·cos(2nπ·0/4) + 950·cos(2nπ·1/4) + 990·cos(2nπ·2/4) + 994·cos(2nπ·3/4) + 998·cos(2nπ·4/4)] × 2/4

b₁ = [900·sin(2π·0/4) + 950·sin(2π·1/4) + 990·sin(2π·2/4) + 994·sin(2π·3/4) + 998·sin(2π·4/4)] × 2/4

b₂ = [900·sin(4π·0/4) + 950·sin(4π·1/4) + 990·sin(4π·2/4) + 994·sin(4π·3/4) + 998·sin(4π·4/4)] × 2/4

：

b_n = [900·sin(2nπ·0/4) + 950·sin(2nπ·1/4) + 990·sin(2nπ·2/4) + 994·sin(2nπ·3/4) + 998·sin(2nπ·4/4)] × 2/4

[식 28]을 [식 26]에 대입함으로써 관계식을 도출하는 것이 가능해진다. 여기서, n의 수를 크게할 수록 관계식의 정밀도는 높아진다. 본 시스템을 이용한 경우 입력하는 설계 파라미터를 X2로 하면, 완성된 관계식에 입력할 때에는 X2=(X2-1)/2로 할 필요가 있다.

본 시스템을 이용한 경우에는, 데이터베이스상에 등간격이 되는 입력 파라미터가 존재하는 경우밖에 사용할 수 없는 제약이 있다. 그러나, 근사 능력이 대단히 높기 때문에, 안테나 설계에서의 설계 파라미터와 특성 파라미터와 같이 어떤 관계식이 되는지 전혀 예상할 수 없을 때에는 대단히 유용하다.

이상과 같이, 본 발명은 휴대전화 등의 실제 기기를 고려하여 안테나의 설계를 행할 경우에, 전자계 시뮬레이션을 이용하여 미리 준비한 데이터베이스와, 설계 파라미터와 특성 파라미터로부터 얻어지는 관계식을 이용하여 설계를 행한다. 이렇게 함으로써, 안테나 설계시간을 단축하고, 안테나 개발의 비용 저감에 크게 공헌할 수 있다.

본 발명의 안테나 설계방법은 휴대전화의 구성에 대응한 최적의 안테나를 단시간에 설계하는 툴로서 유용하다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 휴대전화용 안테나 특성해석의 흐름도.

도 2는 실드 케이스를 가지는 회로기판에 취부된 모노폴리 안테나의 정면도.

도 3은 실드 케이스를 가지는 회로기판에 취부된 모노폴리 안테나의 측면도.

도 4는 임피던스 특성을 평가하는 범위내에서 1개의 공진을 가질 때의 VSWR의 주파수 특성도.

도 5는 임피던스 특성을 평가하는 범위내에서 2개의 공진을 가질 때의 VSWR의 주파수 특성도.

도 6은 임피던스 특성을 평가하는 범위내에서의 방사 효율의 주파수 특성도.

도 7은 설계 파라미터가 3 변수, 특성 파라미터가 3 변수인 때의 데이터베이스를 나타낸 도면.

도 8은 신경망의 개념도.

Claims

설계 파라미터로서 안테나를 구성하는 재료와 각 부 치수를 결정하는 공정;

상기 설계 파라미터의 값을 데이터베이스와 비교하는 공정;

상기 비교공정에서 상기 설계 파라미터가 일치하는 데이터베이스가 있는 경우에는 그 데이터베이스의 특성을 취득하는 공정; 및

상기 비교공정에서 상기 설계 파라미터가 일치하는 데이터베이스가 없는 경우에는 데이터베이스내의 데이터를 내삽, 또는 외삽하여 얻은 관계식으로 예측된 특성을 취득하는 공정을 구비한 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 데이터베이스에는 속성으로서 안테나의 설계 파라미터인 재료와 안테나의 각 부 치수, 및 이들의 설계 파라미터로 결정되는 안테나 특성이 쌍이 되어 축적되어 있는 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 데이터베이스내의 안테나 설계 파라미터로서 안테나 형상과, 휴대전화의 케이스 내측에 입힌 도금 형상과, 안테나와 그 주변부분과의 거리와, 안테나를 취부하는 회로기판의 형상을 선택하는 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 데이터베이스내의 안테나 특성으로서 공진주파수, 대역폭, 방사효율을 선택하는 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 데이터베이스내의 데이터는 전자계 시뮬레이션에 의해 작성되는 안테나 설계방법.
제 5항에 있어서, 상기 전자계 시뮬레이션에 이용하는 시뮬레이션 모델이 실제 안테나와, 휴대전화의 케이스와, 회로기판과, 안테나의 주변부품을 3차원 레이저 스캐너로 얻은 전자 데이터를 기초로 작성되는 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 관계식은 안테나 특성이 안테나 설계 파라미터의 선형화로 표현되는 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 관계식은 안테나 특성과 상기 설계 파라미터로부터 신경망을 이용하여 구해진 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 관계식은 안테나 특성과 상기 설계 파라미터로부터 단일 보간다항식을 이용하여 구해진 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 관계식은 안테나 특성과 상기 설계 파라미터로부터 비찌얼 곡선을 이용하여 구해진 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 관계식은 안테나 특성과 상기 설계 파라미터로부터 구분 다항식을 이용하여 구해진 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 관계식은 안테나 특성과 상기 설계 파라미터로부터 유리 비찌얼 곡선을 이용하여 구해진 안테나 설계방법.
제 1항에 있어서, 상기 관계식은 안테나 특성과 상기 설계 파라미터로부터 삼각함수에 의한 보간을 이용하여 구해진 안테나 설계방법.
제 1항 내지 13항중 어느 한 항에 기재된 안테나 설계방법을 이용하여 설계된 안테나.