寬頻帶圓極化天線(xiàn)的優(yōu)化設(shè)計(jì)

1 引言

印刷結(jié)構(gòu)的圓極化天線(xiàn)由于其低剖面、易加工、可共形、饋電簡(jiǎn)單、重量輕的特點(diǎn)，受到人們的關(guān)注。然而早期的印刷圓極化天線(xiàn)的頻帶很窄，且多采用單向輻射的貼片類(lèi)天線(xiàn)。近年來(lái)，為適應(yīng)移動(dòng)通信手機(jī)對(duì)天線(xiàn)雙向(全向)輻射的需要，已發(fā)展了多種技術(shù)以改善圓極化軸比和阻抗匹配的公共頻帶。例如能達(dá)到法向圓極化軸比3 dB和回波損失-10 dB指標(biāo)的天線(xiàn)有：CPW饋電的方形寬縫單元(18 %)微帶饋電的環(huán)形縫單元(10.5 %)，CPW饋電的不等長(zhǎng)十字條帶加載的方形寬縫單元(12.4%)；CPW饋電的環(huán)加載圓形寬縫單元(16.6 %)；微帶饋電的方形寬縫單元(22.2 %)；微帶L形饋電的圓形寬縫單元 (38 %)。其中，僅[1]在高性能圓極化軸比1 dB的指標(biāo)下達(dá)到13 %的較寬頻帶；之外的天線(xiàn)總是阻抗匹配的頻帶寬于并包含了圓極化軸比的頻帶。

本文旨在采用微帶線(xiàn)饋電的寬縫天線(xiàn)獲取更寬的高性能法向圓極化軸比頻帶。雖然CPW饋電的印刷天線(xiàn)通常要比微帶饋電的擁有更寬的頻帶，但是微帶饋電不在輻射平面內(nèi)而擁有較多的調(diào)節(jié)自由度、且容易設(shè)計(jì)饋電網(wǎng)絡(luò)。為了實(shí)現(xiàn)圓極化，在寬縫內(nèi)特定位置加載特定長(zhǎng)度的條帶，經(jīng)優(yōu)化設(shè)計(jì)達(dá)到了法向圓極化軸比1 dB的18.5 %頻帶，且反而寬于阻抗匹配的頻帶，其公共頻帶為13.9%。

2 天線(xiàn)的結(jié)構(gòu)與原理

天線(xiàn)結(jié)構(gòu)（圖1）印刷在介電常數(shù)ε_r = 2.2，厚度1 mm的基片上表面，由L×L方形接地板上半徑為r的圓形寬縫、及伸出其邊緣的三個(gè)條帶組成，條帶取向分別平行于y軸、與x軸呈±45°角，長(zhǎng)度分別為l₁, l₂, l₃，寬度都取w。印刷在基片下表面的50W微帶線(xiàn)寬度為w₀，沿x向伸入圓縫的長(zhǎng)度為l₀。

圖1 微帶饋電并加載不等長(zhǎng)條帶的寬縫圓極化天線(xiàn)結(jié)構(gòu)

沿x軸伸入寬縫的饋線(xiàn)與沿y向的條帶1可構(gòu)成法向圓極化波。適當(dāng)調(diào)整l₀、l₁和r，利用仿真軟件Ansoft HFSS 10.0進(jìn)行分析和優(yōu)選，所得3 dB軸比的頻帶僅為8.1 %、而1 dB軸比的頻帶很窄(圖2的´´´曲線(xiàn))。若添加±45°的條帶2和3，對(duì)l₀、l₁、l₂、l₃和r 再次優(yōu)選，所得3 dB軸比的頻帶擴(kuò)大至36.7%、1 dB軸比頻帶達(dá)10.2%（圖2的實(shí)線(xiàn)），其原因似為兩對(duì)正交條帶所形成圓極化頻點(diǎn)的參差組合。

然而，饋電微帶對(duì)條帶1所產(chǎn)生的耦合，勢(shì)將受條帶2的插入而削弱，由圖3仿真的電流(f₀=2.5 GHz時(shí))時(shí)序分布圖可見(jiàn)：條帶1上的電流在任何時(shí)刻都很小。由此試圖省略條帶以簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)，但軸比頻響卻驟然惡化(圖2的○○○曲線(xiàn))，因而不能省略。

圖2 法向圓極化軸比的頻響曲線(xiàn)比較

a)t=0；b)t=T/8；c)t=T/4； d) t=3T/8

圖3 天線(xiàn)在不同時(shí)刻的電流分布（f = 2.5 GHz）

3 天線(xiàn)的優(yōu)化及討論

以上仿真分析所優(yōu)選天線(xiàn)#1的結(jié)構(gòu)參數(shù)及其主要性能列于表1。其回波損失和圓極化軸比的仿真頻響示于圖4，可見(jiàn)其3 dB軸比頻帶達(dá)36.7 %、而1 dB軸比頻帶僅 10.2%，且包含在-10dB回波損失的阻抗頻帶中，因此公共頻帶為10.2 %。為此在上述結(jié)構(gòu)參數(shù)初始值的基礎(chǔ)上，利用帶約束條件的改進(jìn)型多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,簡(jiǎn)稱(chēng) NSGAⅡ)，聯(lián)合HFSS 10.0仿真，對(duì)整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，其結(jié)果并列于表1之#2。

NSGA-Ⅱ與兩種基于Pareto前端的常用的多目標(biāo)優(yōu)化算法——增強(qiáng)性Pareto優(yōu)化算法（Strength Pareto Evolution Algorithm，簡(jiǎn)稱(chēng)SPEA）、存檔性Pareto優(yōu)化算法 (Pareto Archived Evolution Strategy, 簡(jiǎn)稱(chēng)PAES)相比，能夠更接近真實(shí)的 Pareto前端，并且產(chǎn)生的Pareto解分布均勻，即更好地維持了Pareto前端的多樣性。與NSGA-I相比，因采用擁擠比較算子而避免設(shè)置小生境參數(shù)。整個(gè)優(yōu)化過(guò)程仍運(yùn)行HFSS的仿真步驟；每次迭代過(guò)程中，HFSS通過(guò)其VBScript 獲得的MATLAB優(yōu)化解進(jìn)行逐個(gè)仿真，并把計(jì)算所得的目標(biāo)傳遞給MATLAB，由此產(chǎn)生下一步優(yōu)化解，

表1 經(jīng)參數(shù)掃描優(yōu)選的天線(xiàn)#1和經(jīng)NSGAⅡ優(yōu)化的天線(xiàn)#2結(jié)構(gòu)之性能比較

表2 NSGAⅢ參數(shù)設(shè)置