案例|RF天线在汽车上的应用

内置丰富的参数化天线模型和复杂平台模型

采用高效的HOMoM算法，结合DDS求解技术、GPU集群加速技术，对平台上天线及多天线进行电磁辐射性能分析及天线间隔离度分析

支持包含多种智能优化算法的自动优化工具，迭代优化天线布局位置，使天线性能达到最佳

电磁仿真在汽车设计过程中至关重要，为满足快速发展的汽车行业对仿真的多样化需求，公司不断优化和迭代索辰天线布局设计软件。

新版本软件支持导入CAD文件、支持结合复杂CAD几何体进行设备的建模和定位、优化了GPU仿真模块、扩展了应用设计和仿真的频率范围。此外，软件还引入了域分解求解器（DDS），能够解决超大规模的电气问题。

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车顶天线仿真

第一个案例对安装在某品牌汽车车壳上的天线进行电磁仿真。

图1 某品牌车壳仿真场景

从图1中可以看到，天线对称地安装在车顶中央，这样可以将未知系数的数量减半，从而减少仿真时间。图1展示了车壳以及放大显示的贴片天线位置。线性极化的贴片宽度为65毫米，安装在2毫米厚的介质板上（Er=2.2）。独立天线的辐射图在1.59GHz的工作频率下如图1所示，而安装后的辐射图则如图2所示。

图2 安装后的贴片天线辐射图

该电磁仿真仅需要大约25,000个未知系数（相当于4.5GB的RAM或硬盘空间）。每个频率的仿真时间大约为45秒。

下面使用圆极化贴片和完整的车壳模型来扩展仿真，因为此时贴片天线不再对称。缝隙的尺寸为6.4毫米（见图3）。

图3 贴片天线回波损耗，自由空间与车顶安装对比

完整的车壳模型大约有45,000个未知数，几乎是之前仿真中未知数的两倍，每个频率的仿真时间大约为100秒。索辰天线布局设计软件提供了缩减设置功能，可以减少天线本身较远处模型部分的未知系数。当将缩减设置为最大时，电磁仿真仅需大约17,500个未知数，每个频率的仿真时间大约为48.5秒。图3可以看到，天线位置简化对结果几乎没有影响，图中还比较了天线在自由空间和车顶安装时的回波损耗。

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复杂的多天线仿真场景

第二个案例展示的是一个复杂的多天线仿真场景，可以有效对汽车内部的各种无线技术设备的干扰进行电磁仿真。仿真对象包括某品牌汽车车壳、车座上的GSM移动设备以及控制台上的蓝牙设备。

移动设备有两个天线，分别用于GSM和蓝牙。图4和图5分别展示了GSM天线在自由空间和车内的辐射图（1.8GHz）。

图4 复杂的多天线仿真场景

图5 车壳内的GSM天线辐射图

在1.8GHz（GSM）下进行仿真，包括车壳、座椅和控制台，以及两个通用设备，未知数约93,000个。使用与上一个案例相同配置的计算机，仿真时间为7.5分钟。

在2.4GHz下进行电磁仿真的未知数约157,000个，每个频率的仿真时间约为22分钟。

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嵌入车窗的FM天线仿真

第三个案例展示了对于嵌入车窗中的FM接收线天线（108MHz）的电磁仿真。赋予车窗玻璃为介质材料（Er=3.5），天线与加热线一起嵌入玻璃窗中。

该电磁仿真的未知数约为39,000个，在上述相同配置下的仿真时间为5分钟。FM天线的辐射图如图8所示。

图6 控制台上蓝牙设备与手机内蓝牙天线之间的耦合情况

图7 设备间的耦合（自由空间与车内对比）

图8 含后窗的FM天线辐射图

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结论

本文三个案例展示了车载天线常见的几种仿真场景，包括：车顶GPS天线、蓝牙与GSM干扰、以及嵌入玻璃窗的FM天线。这些仿真均在一台常规配置的计算机上完成，配置为Intel® Xeon® CPU E5-2650 v4 2.20 GHz，2个处理器，256GB RAM，以及4块Nvidia GeForce GTX 1080 Ti GPU（矩阵求解在GPU卡上进行）。

采用索辰天线布局设计软件进行车载天线布局仿真，能够显著提高计算效率和精度，其优势有三。第一，GPU的并行计算能力加速了大规模矩阵运算，缩短了仿真时间；第二，CPU能够处理复杂的逻辑和控制任务；第三，高阶矩量法提高了计算精度，尤其在处理复杂几何结构和多尺度问题时表现出色。强强结合使得在合理时间内能够完成高精度的车载天线布局优化。

（转自：索辰科技）

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