本發(fā)明涉及無線通信領(lǐng)域，具體涉及在天線設(shè)計(jì)中，涉及一種材料特性測(cè)試設(shè)備，特別涉及一種同軸饋電天線的設(shè)計(jì)方法。
背景技術(shù)：
：群體智能算法作為由仿生學(xué)演化而來的一類新型優(yōu)化算法，在越來越多的工程領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。群體智能主要體現(xiàn)在群居生物相互合作的行為上，研究人員對(duì)其中的規(guī)律進(jìn)行觀察和研究之后，總結(jié)其實(shí)現(xiàn)的原理并以此來設(shè)計(jì)出求解某些問題的算法，這就是近些年來在智能計(jì)算領(lǐng)域中非常熱門的群體智能算法。群體智能算法由于其方便實(shí)用，近些年來得到了廣泛的發(fā)展和應(yīng)用，其中以粒子群算法和蟻群算法的應(yīng)用最為廣泛。本發(fā)明以微帶天線的設(shè)計(jì)為例，詳細(xì)介紹其設(shè)計(jì)方法和實(shí)現(xiàn)原理。微帶天線是在一塊厚度遠(yuǎn)小于工作波長(zhǎng)的介質(zhì)基片的一面敷以金屬輻射片、一面全部敷以金屬薄層作接地板而成；輻射片可以根據(jù)不同的要求設(shè)計(jì)成各種形狀。微帶天線具有質(zhì)量輕、體積小和易于制造等優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)如今，它已經(jīng)廣泛應(yīng)用于無線通信中?，F(xiàn)有的設(shè)計(jì)方法中，研究人員往往是通過數(shù)值計(jì)算得到天線參數(shù)，用軟件進(jìn)行仿真，微調(diào)參數(shù)的取值從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)性能，這樣工作量大，并且容易出現(xiàn)性能不佳等狀況。將群體智能算法運(yùn)用在天線設(shè)計(jì)領(lǐng)域，既能簡(jiǎn)化天線設(shè)計(jì)的繁瑣演算和仿真流程，同時(shí)也能夠大幅度地節(jié)約時(shí)間和資金成本。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的主要目的在于提供一種同軸饋電天線的設(shè)計(jì)方法，通過數(shù)值計(jì)算和參數(shù)微調(diào)達(dá)到性能最優(yōu)，解決諧振頻率與中心頻率高度匹配工作量大，浪費(fèi)時(shí)間與資金等缺點(diǎn)。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種同軸饋電天線的設(shè)計(jì)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：構(gòu)建同軸饋電的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型步驟：由制造天線的材質(zhì)得出介電常數(shù)及介質(zhì)層的高度，并設(shè)置中心頻率；微天線尺寸估算步驟：利用所述介電常數(shù)、介質(zhì)層的高度及中心頻率估算得到每個(gè)粒子的長(zhǎng)度、寬度與饋電位置；粒子群算法優(yōu)化步驟：粒子群算法結(jié)合蟻群算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，設(shè)定粒子群數(shù)目、迭代次數(shù)，輸入進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)算得到最終每個(gè)粒子的長(zhǎng)度、寬度與饋電位置；微天線設(shè)計(jì)步驟：在hfss軟件中利用所述最終每個(gè)粒子的長(zhǎng)度、寬度與饋電位置進(jìn)行微帶天線設(shè)計(jì)。優(yōu)選的，所述制造天線的材質(zhì)為fr4環(huán)氧樹脂，所述介電常數(shù)、介質(zhì)層的高度及中心頻率分別為h＝1.6mm、εr＝4.4、freq＝2.45ghz。優(yōu)選的，所述同軸饋電天線饋電端口使用集總端口激勵(lì)，端口平面設(shè)置為集總端口激勵(lì)，端口阻抗設(shè)置為50ω。優(yōu)選的，微天線尺寸的計(jì)算按照以下方式進(jìn)行：微帶貼片的寬度：考慮到邊緣縮短效應(yīng)，微帶貼片的長(zhǎng)度：其中：輸入阻抗：由于g12＜＜g1，故g12能夠忽略不計(jì)。其中：優(yōu)選的，根據(jù)天線尺寸的計(jì)算公式，定義群體智能優(yōu)化算法的適應(yīng)度函數(shù)如下所示：f＝min|r-50|其中：這里，c是光速，fp是饋電位置，freq是中心頻率，w是貼片寬度，l是貼片長(zhǎng)度，h是介質(zhì)層高度。優(yōu)選的，利用psaco算法以阻抗匹配為目標(biāo)，對(duì)天線參數(shù)尋優(yōu)。優(yōu)選的，通過psaco算法，將所述最終每個(gè)粒子的長(zhǎng)度、寬度以及饋電位置設(shè)置在合理的最大值與最小值之間。優(yōu)選的，在解空間中將所有粒子隨機(jī)性地初始化分布。優(yōu)選的，所述的優(yōu)化算法中，根據(jù)模型原理每一次迭代都會(huì)更新粒子的位置與速度，使總趨勢(shì)朝著最優(yōu)方向發(fā)展。優(yōu)選的，利用信息素引導(dǎo)機(jī)制來改善在所述粒子群算法中所找到的最優(yōu)解。本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果在于：本發(fā)明通過優(yōu)化算法仿真工具通過優(yōu)化得出天線結(jié)構(gòu)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了天線結(jié)構(gòu)參數(shù)的自動(dòng)化設(shè)計(jì)；采用同軸饋電時(shí)，傳統(tǒng)方法的諧振頻率往往達(dá)不到中心頻率，使用群體智能算法，當(dāng)適應(yīng)度函數(shù)經(jīng)一定迭代次數(shù)趨于0之后，諧振頻率可以與中心頻率高度吻合。附圖說明圖1是本發(fā)明的總體設(shè)計(jì)流程圖；圖2是本發(fā)明群體智能算法的適應(yīng)度函數(shù)值隨迭代次數(shù)增加的變化圖；圖3是本發(fā)明群體智能算法的平均阻抗隨迭代次數(shù)增加的變化圖；圖4是本發(fā)明微帶天線設(shè)計(jì)的s11掃頻分析結(jié)果；圖5是本發(fā)明微帶天線在xz和yz截面上的增益方向圖；圖6是本發(fā)明設(shè)計(jì)的微帶天線的三維增益方向圖。具體實(shí)施方式為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的回波損耗較大、諧振頻率達(dá)不到中心頻率附近等問題，提出了群體智能算法，該算法將粒子群算法與蟻群算法有效地結(jié)合，達(dá)到了良好的阻抗匹配性能。將預(yù)先設(shè)定好的εr,h,freq作為算法的輸入，通過微帶天線模型結(jié)合粒子群與蟻群算法結(jié)合的群體智能算法，反復(fù)迭代，最后當(dāng)?shù)欢ù螖?shù)之后適應(yīng)度趨于0，同時(shí)阻抗匹配良好，輸出微帶天線的貼片長(zhǎng)度l、寬度w與饋電位置fp，將這三個(gè)天線結(jié)構(gòu)參數(shù)通過hfss13.0軟件進(jìn)行微帶天線模型設(shè)計(jì)。該算法首先要建立同軸饋電的天線模型，用群體智能算法仿真優(yōu)化便可以便捷地得到天線結(jié)構(gòu)參數(shù)，相較于繁瑣的數(shù)值計(jì)算以及參數(shù)微調(diào)，本發(fā)明在時(shí)間成本體現(xiàn)出較大的優(yōu)勢(shì)，且由于本發(fā)明以微帶天線為例，可以得出良好的天線性能，故本發(fā)明具有對(duì)其它天線類型的普適性。其總體設(shè)計(jì)流程圖如圖1所示。為了解決同軸饋電天線設(shè)計(jì)中存在的上述問題，本發(fā)明提供一種同軸饋電天線的設(shè)計(jì)方法，該方法包括以下步驟：構(gòu)建同軸饋電的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型步驟：由制造天線的材質(zhì)得出介電常數(shù)及介質(zhì)層的高度，并設(shè)置中心頻率；粒子群算法優(yōu)化步驟：粒子群算法結(jié)合蟻群算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，設(shè)定粒子群數(shù)目、迭代次數(shù)，輸入進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)算得到最終每個(gè)粒子的長(zhǎng)度、寬度與饋電位置；微天線設(shè)計(jì)步驟：在hfss軟件中利用所述最終每個(gè)粒子的長(zhǎng)度、寬度與饋電位置進(jìn)行微帶天線設(shè)計(jì)。具體實(shí)施例步驟如下：1.微帶天線模型的建立：(1)本發(fā)明在微帶天線設(shè)計(jì)過程中采用的材質(zhì)為fr4_epoxy，fr4環(huán)氧樹脂板的機(jī)械性能、尺寸穩(wěn)定性、抗沖擊性、耐濕性能比紙基板高，同時(shí)電氣性能優(yōu)良，工作溫度較高，本身性能受環(huán)境影響小。本發(fā)明所需的參數(shù)如下表1所示：表1.微帶天線材質(zhì)的相關(guān)參數(shù)表hεrfreq1.6mm4.42.45ghz(2)微帶輻射貼片尺寸估算：微帶貼片的寬度：考慮到邊緣縮短效應(yīng)，微帶貼片的長(zhǎng)度：其中：輸入阻抗：由于g12＜＜g1，故g12能夠忽略不計(jì)。其中：同時(shí)，根據(jù)以上計(jì)算公式，可定義適應(yīng)度函數(shù)：f＝min|r-50|其中：(3)本發(fā)明采用集總端口激勵(lì)：因?yàn)榧偠丝诩?lì)需要設(shè)置在物體模型內(nèi)部，需要設(shè)定端口阻抗。集總端口直接在端口處計(jì)算s參數(shù)，設(shè)定的端口阻抗為集總端口上s參數(shù)的參考阻抗。在模式驅(qū)動(dòng)求解類型下，需要設(shè)置積分線。集總端口邊緣沒有與導(dǎo)體或其他端口相接觸的部分，默認(rèn)邊界條件是理想磁邊界，因此不存在電場(chǎng)耦合到波端口邊緣影響傳輸線特性的問題。2.群體智能算法的優(yōu)化過程：(1)粒子群算法：粒子群算法的基本思想是假設(shè)優(yōu)化問題的每一個(gè)解都是搜索空間中的一個(gè)粒子，每次迭代都有一個(gè)速度值決定粒子更新的距離和方向，將每一個(gè)粒子帶入目標(biāo)函數(shù)都能得到一個(gè)適應(yīng)值。粒子群算法首先將一群粒子初始化為目標(biāo)函數(shù)的隨機(jī)解，然后粒子群就以當(dāng)前的最優(yōu)粒子為參考在解空間中搜索，最優(yōu)粒子包括兩個(gè)，一個(gè)是粒子自身到目前為止所找到的最優(yōu)解，另一個(gè)是整個(gè)粒子群到目前為止所找到的最優(yōu)解，本發(fā)明中主要通過粒子群算法來進(jìn)行天線結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化。最后通過若干次迭代來找到目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。慣性權(quán)重w能夠調(diào)節(jié)上次迭代速度對(duì)本次速度的影響，改善粒子群算法的性能。當(dāng)w<0.8時(shí)，粒子群算法有很強(qiáng)的局部搜索能力，能很快收斂于全局最優(yōu)解。故本發(fā)明使用rand函數(shù)產(chǎn)生0～1隨機(jī)數(shù)，保證了慣性權(quán)重的隨機(jī)性與快速收斂性。(2)群體智能算法：本發(fā)明采用的是粒子群和蟻群的混合優(yōu)化算法(psaco)，該算法包括兩個(gè)階段，第一階段是粒子群算法，也是psaco算法的主體部分，第二階段是蟻群算法。蟻群算法在此充當(dāng)?shù)淖饔檬蔷植克阉鳎眯畔⑺匾龑?dǎo)機(jī)制來改善在第一階段中粒子群算法所找到的最優(yōu)解。假設(shè)螞蟻的數(shù)量與粒子群中的粒子數(shù)相等，均為s。每一個(gè)螞蟻n在第t次迭代圍繞粒子群算法得到的全局最優(yōu)解gbest(t)做局部搜索：zn(t)＝n(gbest(t),σ)上式可以產(chǎn)生一個(gè)新的位置矢量zn(t)，它的每個(gè)元素服從以gbest(t)為均值，以σ為標(biāo)準(zhǔn)差的高斯分布。初始化時(shí)，σ＝1并且在每次迭代結(jié)束后按照σ＝σ×d進(jìn)行更新，d的取值范圍是(0.25,0.997)。假如σ＜σmin那么σ＝σmin，σmin的取值范圍是(10-4,10-2)。如果f(zn(t))＜f(xn(t))，那么在計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值時(shí)，采用zn(t)的目標(biāo)函數(shù)值f(zn(t))，并且使xn(t)＝zn(t)，f(xn(t))＝f(zn(t))。蟻群算法不僅能夠快速有效的對(duì)解空間進(jìn)行搜索而且還可以有效找到最優(yōu)或者次最優(yōu)的解。(3)群體智能算法的實(shí)現(xiàn)步驟：本發(fā)明第一步定義粒子群中每一個(gè)粒子具有三個(gè)尺寸：長(zhǎng)度l、寬度w與饋電位置fp。本發(fā)明第二步通過模型限定l、w、和fp三者的最大取值與最小取值。本發(fā)明第三步在解空間領(lǐng)域初始化每一個(gè)粒子的位置和速度，使得每一個(gè)粒子的位置具有隨機(jī)性：fori＝1:nl(i)＝lmin+(lmax-lmin)×random_numberw(i)＝wmin+(wmax-wmin)×random_numberfp(i)＝fpmin+(fpmax-fpmin)×random_numberend本發(fā)明第四步在解空間范圍內(nèi)，每一個(gè)粒子的l、w和fp都被限定在其對(duì)應(yīng)的最大取值與最小取值范圍內(nèi)。根據(jù)表1的參數(shù)可以計(jì)算出矩形微帶天線的輸入阻抗，因此，對(duì)于每一個(gè)(l，w，fp)，都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的阻抗z0i。對(duì)于粒子1：z01，對(duì)于粒子2：z02，...對(duì)于粒子n：z0n。本發(fā)明設(shè)定的饋電特性阻抗是50ω，故匹配阻抗之間的差異可以定義為：|z0i-50|。本發(fā)明第五步考慮到在第四步之后會(huì)有粒子出現(xiàn)阻抗不匹配的狀況，故將阻抗不匹配的粒子所在的解(l，w，fp)作為gbest的最小值。則剩余粒子為阻抗匹配的優(yōu)異粒子，它們的解(lbest，wbest，fpbest)＝co-ordinate_of(min|z0k-50|).本發(fā)明第六步是對(duì)粒子的位置進(jìn)行更新：fori＝1:nw(i)＝w(i)+2×random_number×(wgbest-w(i))；fp(i)＝fp(i)+2×random_number×(fpgbest-fp(i))；l(i)＝l(i)+2×random_number×(lgbest-l(i))；end本發(fā)明第七步是檢測(cè)粒子的解是否超出第二步中限定的最大取值與最小取值范圍。本發(fā)明第八步是作迭代觀察，并返回最優(yōu)值等操作。1.微帶天線設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)：(1)matlab軟件的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)。通過輸入材質(zhì)參數(shù)與中心頻率，最終輸出微帶貼片的長(zhǎng)度、寬度與饋電位置，具體參數(shù)如下表2所示：表2.matlab的輸入與輸出參數(shù)同時(shí)，在輸入?yún)?shù)中，設(shè)置粒子群數(shù)目s＝800，迭代次數(shù)n＝60。迭代結(jié)果如圖2與圖3所示。從圖2可以看出，隨著迭代次數(shù)的增加適應(yīng)度函數(shù)的值漸漸趨近于0。從圖3看出，阻抗隨著迭代次數(shù)的增加趨近于50，達(dá)到匹配狀態(tài)。圖2與圖3充分說明了該群體智能算法的可行性。(2)hfss軟件的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)：本發(fā)明第一步先創(chuàng)建介質(zhì)基片，該介質(zhì)基片用一個(gè)長(zhǎng)方體模型來表示，模型的底面位于xoy平面，中心位于坐標(biāo)原點(diǎn)。所選材質(zhì)為fr4_epoxy。本發(fā)明第二步創(chuàng)建輻射貼片，該輻射貼片位于介質(zhì)基片上表面；接著創(chuàng)建參考地，它位于介質(zhì)基片的底面。本發(fā)明第三步是創(chuàng)建一個(gè)圓柱體作為同軸饋電的內(nèi)芯；接著創(chuàng)建圓面，該圓面位于xoy，與同軸饋電內(nèi)芯作相減操作。本發(fā)明第四步是設(shè)置邊界條件和端口激勵(lì)：首先將輻射貼片與參考地設(shè)置為理想道題邊界；在hfss中輻射邊界表面距離輻射體通常需要不小于1/4個(gè)工作波長(zhǎng)，在2.45ghz下的1/4個(gè)工作波長(zhǎng)為30.6mm，在這里創(chuàng)建了一個(gè)長(zhǎng)方體模型，將長(zhǎng)方體的表面設(shè)置為輻射邊界；因?yàn)橥S線饋電端口在設(shè)計(jì)模型的內(nèi)部，所以需要使用集總端口激勵(lì)，在設(shè)計(jì)中，將端口平面設(shè)置為集總端口激勵(lì)，端口阻抗設(shè)置為50ω。本發(fā)明第五步是掃頻設(shè)置。因?yàn)槲炀€的工作頻率為2.45ghz，所以求解頻率設(shè)置為2.45ghz。同時(shí)添加1.5ghz～3.5ghz的掃頻設(shè)置，選擇快速掃頻類型，然后分析天線在1.5ghz～3.5ghz頻段的s11參數(shù)性能，如圖4所示。從圖幾可以看出采用同軸線饋電，當(dāng)使用群體智能算法優(yōu)化的輸出參數(shù)進(jìn)行hfss微帶天線設(shè)計(jì)時(shí)，諧振頻率為2.45ghz，此時(shí)s11約為-15.7db，說明天線已經(jīng)達(dá)到良好的阻抗匹配狀態(tài)。同時(shí)，也驗(yàn)證了群體智能算法的可行性。本發(fā)明第六步是查看天線在xz和yz截面上的增益方向圖(如圖5所示)和三維增益方向圖(如圖6所示)。從結(jié)果報(bào)告中可以看出，最大輻射方向?yàn)棣龋?0°，即輻射貼片的正上方，最大增益約為3.9db。綜上所述，本發(fā)明所提供的一種同軸饋電的天線設(shè)計(jì)方法，先由制造天線的材質(zhì)得出介電常數(shù)與介質(zhì)層的高度，并設(shè)置中心頻率。然后由粒子群算法結(jié)合蟻群算法形成改進(jìn)型的粒子群算法，利用設(shè)計(jì)好的天線模型設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)算法，輸入已知參數(shù)、粒子群數(shù)目和迭代次數(shù)，經(jīng)過反復(fù)迭代與尋優(yōu)，當(dāng)適應(yīng)度函數(shù)值趨于0且阻抗匹配時(shí)，輸出參數(shù)(l，w，fp)，在hfss軟件中利用該解進(jìn)行微帶天線設(shè)計(jì)，從而使得所涉及的天線諧振頻率與中心頻率高度吻合，同時(shí)達(dá)到預(yù)期天線增益目標(biāo)。本發(fā)明可以節(jié)約設(shè)計(jì)成本，簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)流程，同時(shí)為各類型天線的設(shè)計(jì)提供了新思路。。以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明所述原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁(yè)12