针对天线口网络规划设计的分析论文

针对天线口网络规划设计的分析论文（通用6篇）

篇1：针对天线口网络规划设计的分析论文

1ICO常规参数配置及优化

利用iBuildNet进入本项目工程中，点击工具栏“视图”中的“系统管理器”，在系统管理器窗口中右键单击系统名称GSM，选择优化模块中的“智能小区优化”，此时将弹出智能小区优化参数配置窗口，依次配置常规、目标、变量及结果选项卡。

(1)常规项常规项包括名称、优化模式及备注3部分，这里我们采用系统默认配置。

(2)目标项目标项需要设定覆盖、泄漏标，各指标参数配置如图4所示。首先点击目标中的覆盖项，设定覆盖区域中的目标值。覆盖比：设定指定区域的覆盖比例，这里设为95%。门限值：覆盖达标的接收信号门限值，这里设为-75dBm。测试点区间：这里采用系统默认值1m。覆盖区域：指定需要到达上述设定目标的区域，用户可以勾选一个或多个覆盖区域。为使模块能够运行，用户必须指定至少一个覆盖区域（泄漏区域没有该限定），这里选择了B1_F1_覆盖（通过区域工具对相关区域进行圈定），如图2红色框内区域。然后，设定泄漏区域的目标值，其中，泄漏区“B1_F1_泄漏”为图2红色框内区域。

(3)变量变量包括坐标、天线类型、发射功率、方向角、倾斜角、待优化天线设定项，变量（天线参数）配置窗口。坐标：在关闭的情况下，项目中所有的候选天线都会被激活，反之算法会自适应计算达到目标时需要的天线个数和位置，这里我们选择关闭坐标。天线类型：用户可以在下拉的天线库中选择备选的天线型号，这里我们选择全向天线、定向天线两类。发射功率：用户可以设定天线的输入功率可调整范围，这里设定发射功率范围为0~6dBm，步长为1dBm。方向角：当备选天线中存在定向天线时，用户可以设定定向天线可调整方向角的范围和步长。由于候选天线中选用了定向天线，在这里我们开启该功能项。倾斜角：用户可以利用该项设定定向天线可调整下倾角的范围和步长。这里未启用该项。待优化天线设定：若选择“按天线”项，则优化对象为当前工程中加载全部或部分天线；若选择“按区域”布放天线，优化时将不考虑当前现有天线影响，系统将自动在优化区域中添加，并确定最佳天线位置及数量。由于对原方案进行优化，我们选择“按天线”对原室内分布方案中的天线进行优化。

(4)结果上述参数配置完成后，点击“运行”按钮，在“结果”项中即可优化结果，如图6所示。在优化“结果”栏，用户可以查看最终优化结果，优化目标是否实现；在“天线”栏，用户则可以查看优化前后天线类型及功率值的变化等信息。若用户对优化结果满意，可以点击“应用”按钮，将优化结果应用于工程；若用户对优化结果不满意，可以继续点击“运行”按钮，重新计算，直至对优化结果满意。图6所示的优化结果为：优化后室内信号覆盖强度为-80dBm的区域达到了100%，室外泄漏区域的信号强度超过-80dBm的区域降到了27.5%，室外信号泄漏控制目标（信号强度<-80dbm的区域小于8%）未实现。由此可以看出：尽管ico模块对天线的类型、方向角进行了调整，在当前天线数量、位置限制下，若天线口功率能达到目标值，则泄漏区域内信号强度>80dB可控制在27.5%。然而，受限于原室内分布方案采用的无源器件（功分器、耦合器），天线口功率可能无法达到目标值。接下来，我们利用iBuildNet的ITO模块，根据ICO的优化结果对天线口功率进行配平。

2ITO参数配置及优化

点击ICO“结果”选项卡中的“应用”按钮，应用ICO优化结果，然后对信号覆盖分布进行预测。进入系统管理器中的“智能拓扑优化”ITO模块，依次配置各类参数。

(1)常规项：用户可以对本选项卡中的“优化模式”进行设定，决定是速度优先还是精度优先。

(2)目标项：本选项卡需配置参数，输入功率差值：它定于了天线口功率与天线口目标功率之间的最大差值，我们采用软件默认值1dB。移动用户：用户可以选择进行优化的天线，系统默认配置为项目中所有天线；在“输入功率”栏中，用户可以对各个天线的需求功率值进行逐一输入设置，也可以点击“导入”按钮，打开ICO优化结果文件。这里为利用ICO优化结果，点击“导入”按钮，打开ICO优化结果中的天线口目标发射功率文件。

(3)变量：它可以分别对设备类型、线缆路由及器件进行。设备类型：点击“设备类型”下拉菜单，选择当前室内分布方案可以使用的器件。线缆类型：用户可以分别选择主用线缆及次用线缆的类型（如1/2馈线、7/8馈线）。器件：本栏列出了当前项目中采用的所有器件及数量，用户可以选择要优化的器件。

(4)结果：完成上面3个参数配置后，点击“运行”按钮，用户便可以在“结果”栏下查看ITO优化进程，在“设备”栏下查看优化结果。为ITO优化结果，根据优化结果，若实现ICO优化结果中的天线口目标功率值，需要将信源发射功率调整至14.4dB，并更换部分器件，器件更换部分如设备结果中绿色突出部分:将7dB耦合器换为6dB，二功分器换为7dB耦合器。点击“应用”按钮，将ITO优化结果进行应用。ITO优化前信号场强分布图，优化后的信号场强分布如图9所示。通过优化前后的比较发现：利用ITO对ICO优化后的天线口功率进行配平，室内信号外泄得到了更进一步的控制，同时室内信号覆盖良好，经过ICO与ITO模块优化后的室内分布方案可以有效控制信号外泄的问题。将原室内分布方案中的信号场强分布与iBuildNet优化后的信号场强分布进行对比发现：优化后的室内分布系统方案，在保证室内良好覆盖的情况下，室内信号外泄得到了很好控制，基于iBuildNet的室内分布系统中天线性能参数的优化是智能、有效的，它提高了室内分布方案的可行性。

3结束语

室内分布系统方案的合理性决定了室内网络性能。尽管室内分布方案的设计已取得了大量可借鉴经验，由于考虑因素众多，工程师凭经验设计室内分布系统很难保证室内分布方案的合理性。此外，随着LTE、多网协同技术的发展，网络规划优化工作已成为业界关注的焦点，智能化已成为网规网优未来的发展方向。润谱通信开发的无线网络规划优化软件iBuildNet实现了室内分布方案设计的自动化，iBuildNet软件的智能小区优化模块ICO及智能拓扑优化模块ITO等则实现了室内分布方案设计的最优化。总之，iBuildNet可以提高室内分布方案的合理性，促进未来智能网络规划优化设计的发展，实现室内分布系统设计模式的根本转变。

篇2：针对天线口网络规划设计的分析论文

1ICO常规参数配置及优化

利用iBuildNet进入本项目工程中，点击工具栏“视图”中的“系统管理器”，在系统管理器窗口中右键单击系统名称GSM，选择优化模块中的“智能小区优化”，此时将弹出智能小区优化参数配置窗口，依次配置常规、目标、变量及结果选项卡。

(1)常规项常规项包括名称、优化模式及备注3部分，这里我们采用系统默认配置。

(2)目标项目标项需要设定覆盖、泄漏标，各指标参数配置如图4所示。首先点击目标中的覆盖项，设定覆盖区域中的目标值。覆盖比：设定指定区域的覆盖比例，这里设为95%。门限值：覆盖达标的接收信号门限值，这里设为-75dBm。测试点区间：这里采用系统默认值1m。覆盖区域：指定需要到达上述设定目标的区域，用户可以勾选一个或多个覆盖区域。为使模块能够运行，用户必须指定至少一个覆盖区域(泄漏区域没有该限定)，这里选择了B1_F1_覆盖(通过区域工具对相关区域进行圈定)，如图2红色框内区域。然后，设定泄漏区域的目标值，其中，泄漏区“B1_F1_泄漏”为图2红色框内区域。

(3)变量变量包括坐标、天线类型、发射功率、方向角、倾斜角、待优化天线设定项，变量(天线参数)配置窗口。坐标：在关闭的情况下，项目中所有的候选天线都会被激活，反之算法会自适应计算达到目标时需要的天线个数和位置，这里我们选择关闭坐标。天线类型：用户可以在下拉的天线库中选择备选的天线型号，这里我们选择全向天线、定向天线两类。发射功率：用户可以设定天线的输入功率可调整范围，这里设定发射功率范围为0~6dBm，步长为1dBm。方向角：当备选天线中存在定向天线时，用户可以设定定向天线可调整方向角的范围和步长。由于候选天线中选用了定向天线，在这里我们开启该功能项。倾斜角：用户可以利用该项设定定向天线可调整下倾角的范围和步长。这里未启用该项。待优化天线设定：若选择“按天线”项，则优化对象为当前工程中加载全部或部分天线;若选择“按区域”布放天线，优化时将不考虑当前现有天线影响，系统将自动在优化区域中添加，并确定最佳天线位置及数量。由于对原方案进行优化，我们选择“按天线”对原室内分布方案中的天线进行优化。

(4)结果上述参数配置完成后，点击“运行”按钮，在“结果”项中即可优化结果，如图6所示。在优化“结果”栏，用户可以查看最终优化结果，优化目标是否实现;在“天线”栏，用户则可以查看优化前后天线类型及功率值的变化等信息。若用户对优化结果满意，可以点击“应用”按钮，将优化结果应用于工程;若用户对优化结果不满意，可以继续点击“运行”按钮，重新计算，直至对优化结果满意。图6所示的优化结果为：优化后室内信号覆盖强度为-80dBm的区域达到了100%，室外泄漏区域的.信号强度超过-80dBm的区域降到了27.5%，室外信号泄漏控制目标(信号强度<-80dbm的区域小于8%)未实现。由此可以看出：尽管ico模块对天线的类型、方向角进行了调整，在当前天线数量、位置限制下，若天线口功率能达到目标值，则泄漏区域内信号强度>80dB可控制在27.5%。然而，受限于原室内分布方案采用的无源器件(功分器、耦合器)，天线口功率可能无法达到目标值。接下来，我们利用iBuildNet的ITO模块，根据ICO的优化结果对天线口功率进行配平。

2ITO参数配置及优化

点击ICO“结果”选项卡中的“应用”按钮，应用ICO优化结果，然后对信号覆盖分布进行预测。进入系统管理器中的“智能拓扑优化”ITO模块，依次配置各类参数。

(1)常规项：用户可以对本选项卡中的“优化模式”进行设定，决定是速度优先还是精度优先。

(2)目标项：本选项卡需配置参数，输入功率差值：它定于了天线口功率与天线口目标功率之间的最大差值，我们采用软件默认值1dB。移动用户：用户可以选择进行优化的天线，系统默认配置为项目中所有天线;在“输入功率”栏中，用户可以对各个天线的需求功率值进行逐一输入设置，也可以点击“导入”按钮，打开ICO优化结果文件。这里为利用ICO优化结果，点击“导入”按钮，打开ICO优化结果中的天线口目标发射功率文件。

(3)变量：它可以分别对设备类型、线缆路由及器件进行。设备类型：点击“设备类型”下拉菜单，选择当前室内分布方案可以使用的器件。线缆类型：用户可以分别选择主用线缆及次用线缆的类型(如1/2馈线、7/8馈线)。器件：本栏列出了当前项目中采用的所有器件及数量，用户可以选择要优化的器件。

(4)结果：完成上面3个参数配置后，点击“运行”按钮，用户便可以在“结果”栏下查看ITO优化进程，在“设备”栏下查看优化结果。为ITO优化结果，根据优化结果，若实现ICO优化结果中的天线口目标功率值，需要将信源发射功率调整至14.4dB，并更换部分器件，器件更换部分如设备结果中绿色突出部分:将7dB耦合器换为6dB，二功分器换为7dB耦合器。点击“应用”按钮，将ITO优化结果进行应用。ITO优化前信号场强分布图，优化后的信号场强分布如图9所示。通过优化前后的比较发现：利用ITO对ICO优化后的天线口功率进行配平，室内信号外泄得到了更进一步的控制，同时室内信号覆盖良好，经过ICO与ITO模块优化后的室内分布方案可以有效控制信号外泄的问题。将原室内分布方案中的信号场强分布与iBuildNet优化后的信号场强分布进行对比发现：优化后的室内分布系统方案，在保证室内良好覆盖的情况下，室内信号外泄得到了很好控制，基于iBuildNet的室内分布系统中天线性能参数的优化是智能、有效的，它提高了室内分布方案的可行性。

3结束语

篇3：中波天线调配网络设计的分析

关键词：中波天线,调配网络,宽带化,多级调配,滤波器

1 天线系统

中波天线系统由作为辐射振子的天线塔和一定范围的地网构成。中波天线类型丰富, 根据项目需要, 我们在文山洲岛天线区选择底部绝缘和并馈两种自立塔式的天线, 共8座。从结构的安全可靠性和防雷性能考虑, 2座高度120m和1座高度105m的天线采用并馈自立塔形式, 5座高度76m的天线采用底部绝缘自立塔形式。天线在场区上的布局基本按发射功率从大到小排列, 以减轻各天线塔间的干扰, 即200k W发射机在西北端, 接着是50k W发射机, 10k W发射机在中部, 3k W发射机在东南端。

2 调配网络

102台、103台搬迁到文山洲岛后, 原在两地的两个发射台的天线设施集中在一个方圆近600亩的场区内。8副天线发射的13个中波频率中, 有些频率间隔非常小 (1404k Hz与1422k Hz只相差18k Hz) , 发射功率相差大 (最大发射功率比约为70:1) 。由此可以判断, 发射天线之间存在着严重的干扰问题, 必然威胁到今后全台的安全稳定播出。因此, 我们对调配网络的抗干扰能力提出了较高的要求。

一是抗干扰能力强, 在所有频率同时满功率、满调制度播出情况下, 3k W (或5k W) 发射机的反射功率≤40W, 10k W发射机的反射功率≤120W, 50k W发射机的反射功率≤500W, 200k W发射机的反射功率≤1500W。

二是考虑到数字音频广播将是中波广播未来发展的趋势, 对中波调配网络宽带要求更严格, 所以要求对承担广播节目播出任务的天馈线驻波比在±10 k Hz带宽以内不大于1.1, 并且±5 k Hz带宽以内不大于1.05。

在这样复杂的电磁环境下, 既要解决多频之间的相互干扰问题, 又要满足将来发展数字音频广播对网络带宽的要求, 天线调配网络设计的难度非同一般。

在调配网络设计中, 首先采用了电磁场数值计算方法对8副天线的13个频率间的干扰情况做了详细的计算与分析, 然后根据每个频率获得的不同干扰情况, 采用独特的中波网络多级匹配与滤波器设计相结合的技术来实现满足指标要求的调配网络。这种方法不仅能解决当前中波发射台多频共场发射中存在的严重干扰难题, 也为未来DRM、IBOC和CDR等数字音频广播的应用提供了天调网络宽带化的解决方案。采用该方法, 经过精心的设计与调试, 最终实现的13套调配网络在没有使用传统陷波网络的情况下, 既解决了全台的干扰问题, 又解决了网络宽带化问题。网络结构简单, 所使用的元器件数量只有传统设计方法的三分之一, 后期维护方便。

下面以13个发射频率中的540k Hz (载波功率10k W) 为例介绍调配网络设计过程。

根据天线场的实际布局进行计算机建模, 通过使用先进的仿真方法, 定量计算8副发射天线的13个频率均正常工作的情况下, 3号天线上感应到的其他12个发射频率的感应功率。通过计算, 3号天线受到了严重的干扰, 感应总功率达到3527.7W。如果在调配网络上不采取滤波措施, 这些感应功率将会通过馈管进入发射机, 导致发射机不能正常工作。

新的设计思路采用宽带化匹配技术结合滤波器 (包括带通、低通、高通、带阻以及多种组合) 技术来满足设计要求。根据540k Hz天线底部阻抗曲线 (见图1) , 进行匹配网络设计, 使调配网络的输入端在指定带宽内达到或接近50Ω, 使其与馈管特性阻抗相匹配来满足驻波比的指标, 理论计算驻波比见图2。滤波网络是以干扰频率的感应功率为依据进行设计。经过再次计算, 其他频率对3号天线 (540k Hz) 的感应功率经调配网络滤波后进入发射机的干扰总功率仅余12.2W。对比滤波前后, 干扰功率减少了289倍 (即-24.6d B) , 已满足发射机对反射功率指标的要求。图3为经现场反复调试后确定的540k Hz调配网络的原理图。经矢量网络分析仪测试, 驻波比指标与设计吻合较好且符合要求。经开机运行检验, 13个频率全部满功率满调幅度播出时, 发射机的反射功率优于设计的指标, 能稳定可靠运行。

3 结束语

本项目中, 关键是解决中波发射天线间的相互干扰与调配网络带宽化问题。在发射台系统设计时, 我们同中广电设计院一道, 在满足设计规范和要求的前提下, 反复优化了系统的配置与天线的布置, 力求天线间的相互干扰较小。在产品实现过程中, 我们结合丰富的工程经验, 创造性的引入新的网络设计思想, 用相对简洁的网络设计, 充分实现了我们对网络的各项要求, 体现了“大道至简”的设计思想。

通过102台、103台天馈系统的建设, 不仅满足了在复杂电磁环境下多部发射机同时满功率、满调制度播出的要求, 也为将来我台的数字化发展做了准备。并且根据场地的实际情况, 在保证完成播出任务的前提下, 将天线场区控制在较小的范围内, 节约了大量土地资源。调配网络设计也力求简洁、易调试、好维护。总之, 我台天馈系统的设计思路和方法为中波调配网络的设计提供了新的设计思想, 用简洁而精确的设计方法解决复杂的技术问题。

参考文献

篇4：中波天线调配网络的设计与改进

目前, 全固态数字中波发射机是技术较为先进的新机型, 这种发射机具有大功率、高效率、数字化的特点。自2000年开始, 全固态数字式中波发射机取代旧的电子管发射机后, 技术人员也面临着一些新的问题。对于电子管发射机而言, 由于电子管耐压高、缓冲能力强, 天线调配网络工作状态即使不是很好, 也能勉强开机, 只有在驻波较大时, 发射机才会降功率直至自动关机。因此, 电子管发射机工作过程中, 只注重发射机的技术指标, 而对天馈线和天线调配网络的工作状态却重视不够。

全固态数字中波发射机中的功率放大电路是由绝缘栅极场效应管组成, 其耐高压和耐高温的能力有限, 如果天馈线和输出网络的驻波比较高, 就会有烧毁场效应管的危险。因此, 对于全固态数字中波发射机而言, 对天线调配网络的要求比较高, 只有将天调网络调整至最佳状态, 发射机才能以高效率、满功率输出。

发射机天线调配网络设计的好坏直接关系到全固态数字中波发射机能否可靠运行的关键, 因此, 在设计天调网络时, 必须要满足如下三点要求:

(1) 天线调配网络和馈线的阻抗必须严格匹配。

(2) 最大限度降低本机播出频率以外的干扰频率倒送回本发射机, 为此, 必须要加装阻塞网络或陷波网络。

(3) 采取多种切实可行的防雷措施, 保障发射机的可靠运行。

下面将通过理论计算, 寻求天线匹配网络和抑制射频倒送的实现方法。

2 天线匹配网络的实现方法

天线网络的匹配原则是:第一, 将负载阻抗的实部 (电阻值) 转化为馈线相匹配的阻抗;第二, 将网络中剩余的电场能或磁场能 (即无功功率) 中和。

天线匹配网络的形式有多种, 有T型、Γ型和π型等, 其中Γ型网络结构简单, 调试方便, 在实际网络应用中用得最多, 而T型和π型都可以由Γ型网络组合而成, 因此在这里只介绍型网络。

2.1 Γ型调配网络

Γ型网络有两种形式, 即正Γ型和倒Γ型。假设不平衡馈线的特性阻抗为Z0, 天线的阻抗为RA, 通常当Z0>RA时, 使用正Γ型网络;当Z0>RA时, 采用倒Γ型网络, 如图1和图2所示。

(1) 正Γ型网络

在图1中, Z0为馈线的特性阻抗;x1、x2为调配元件的电抗值;ZA=RA+jxA为天线的输入阻抗, 图1所示的电路应满足下式:

解得x1与x2分别为:

(2) 倒Γ型网络

解得:

2.2 100kW全固态中波发射机的天线调配网络

某台A03机为THALES公司生产的M2W100kW全固态中波发射机, 其输出馈线为24线平衡同轴馈线, 特性阻抗为150Ω/不平衡。载波频率为972kHz, 天线为边宽2.6m, 高147m的方形拉线铁塔。

改进前A03机的天调网络使用的是单个电感串联接地的倒Γ型网络 (见图3) , 电感量为L=55.7μH。改进前, A03机阻抗匹配的效果并不是太好, 再加上主回路中没有电容进行隔离, 因此经常受到 (特别是夏季) 雷电直流电压的影响, 雷电电流电压通过输出网络进入发射机, 经常损坏输出网络中的元器件以及功率放大模块, 对安全播音造成极大的威胁。

实测发射机天线的阻抗为:ZA=RA+jxA=202.8-j360 (Ω) , 由于Z0>RA, 因此匹配网络宜采用倒型网络结构。

将Z=150, RA=202.8, xA=-360代入 (5) 、 (6) 式得:

下面对计算结果进行分析:

(1) x1选用电容取负值, x1=-2260.06;

x2选用电感取正值, x2=322。

因此得:

电容接地的倒Γ型网络如图4所示。

(2) x1选用电感取正值, x1=214.6

x2选用电容取负值, x2=-322

因此得:

电感接地的倒Γ型网络如图5所示。

通过上述理论计算, 得出以电感接地的倒Γ型匹配网络的理论数值为:L=35.1μH、C=50 9 p F;以电容接地倒Γ型匹配网络的理论数值为:L=52.75μH、C=72.49pF。

根据上述数据分析, 天线的输入阻抗已经呈容性, 如采用电感接地的倒Γ型网络, 其电感可以消除天线输入阻抗中容抗分量, 使电阻分量尽可能地接近馈线的特性阻抗 (150Ω) 。由此得出, 选择电感接地的倒Γ型网络要好过于电容接地的倒Γ型网络。通过实践证明, 对于中波广播天线调配网络来说, 使用电感接地的倒Γ型网络, 其防雷效果更好, 由于电感一端接铁塔, 另一端接地, 这种网络可以省去静电泄放线圈, 同时由于电容的隔离, 使铁塔与馈线隔开, 雷电直流高压不能直接进入发射机输入网络, 可以有效地防止雷击, 对全固态中波发射机的内部电路进行保护。

3 抑制射频倒送的实现方法

由于中波发射台通常有多部发射机, 要发射多个频率, 而且天线与天线之间距离较近, 各天线之间相互辐射, 会造成严重的频率串扰现象, 其解决的方法是加装阻塞网络或陷波网络, 由于文中只涉及到阻塞网络, 所以现只介绍阻塞网络抑制射频倒送的方法。

3.1 阻塞网络

图6、图7为不同型式的阻塞网络。图6中L1和C1并联谐振在干扰频率f1, 与X串联谐振在工作频率f0;图7中L1和C1串联谐振在工作频率f0, 与X并联谐振在干扰频率f1。

3.2 A01发射机天调网络的改进

图8为A01中波发射机 (630kHz) 的天线与馈线的匹配网络, 该匹配网络使用的是电容接地的倒Γ型网络, 虽然它可以满足阻抗匹配的要求, 但根据上文分析, 由于A01机天线的实测阻抗ZA=RA+jxA=202.8-j360 (Ω) , 也是呈容性, 如果改进为电感接地的倒Γ型网络, 其效果将会更好, 防雷效果也会更好。在这里只重点分析一下A01机受到其他频率干扰的问题。因电台里除了A01机外, 还有两部中波发射机, 频率分别为972kHz和1377kHz, 当三部发射机同时开启的时候, A01机经常会受到频率972kHz、1377kHz的串扰, 实践证明, A01机原有的天调网络已经不能满足现在的要求, 需要在原有网络的基础上进行改进, 方能达到抑制干扰频率的目的。

通过分析研究, 我认为只要采用一个最简单的阻塞网络, 即可对972kHz及1377kHz两个频率进行抑制, 改进后的网络如图9所示。

下面进行理论分析:

(1) 阻塞网络元件的计算

取电容C1=1000pF, 则

取电容C2=1000pF, 则

(2) c处阻抗的计算

972kHz阻塞网络对于630kHz的阻抗为:

1377kHz阻塞网络对于630kHz的阻抗为:

a处的阻抗为:

b处的阻抗为:

c处的阻抗为:

(3) Γ型匹配网络元件的计算

令Z0=150、RA=206.23、xA=-6.88

采用倒Γ型网络结构, 由公式计算得:

(4) x1选用电容取负值, x1=-355.87

x2选用电感取正值, x2=92.03

因此得:

(5) x1选用电感取负值, x1=319.17

x2选用电容取正值, x2=-92.03

因此得:

对于天线调配网络, 电容和电感的选择应当符合一定的要求:第一, 元件的可实现性, 一般线圈的电感值不要大于70μH, 电容值不要大于2000pF;第二, 元器件的选择不仅要考虑电感值、电容值的大小, 还应满足元件对电压、电流的要求, 以及元器件的成本。经过分析, 图8中天调网络改进后, 选择C=710.2pF、L=23.26μH的一组理论数值比较合适。

改进后的A01机 (630kHz) 中波天调网络既起到阻抗匹配的作用, 又对干扰频率起到了抑制的作用, 对发射机的稳定运行起到重要的作用。

4 结束语

本文仅仅是从理论上对天调网络的设计及抑制射频倒送的方法进行了分析, 如果A03机的匹配网络和A01机的阻塞网络, 能够按照文章中分析的那样进行改进, 那么其效果将会更好, 发射机工作的稳定性将会更高。

随着电台的新建, 新型发射机的引进, 天线的不断增加, 对天调网络的设计都会提出更高的要求, 无论是新网络的设计, 还是对老网络的改进, 都要根据实际情况, 考虑方方面面, 才能设计出好的天调网络。

参考文献

[1]陈振国.微波技术基础与应用.北京邮电大学出版社.

篇5：中波天线调配网络的计算机设计

传统的中波天线调配网络的设计, 一般采用两种方法, 即:直接计算法和利用阻抗圆图的图解法。利用直接计算法, 要进行大量繁杂的计算, 待设计完成后, 如发现有不符合要求的地方, 还要进行多次重复计算, 不但计算量大, 而且还很容易出错, 但它的设计精度高, 误差较小;利用图解法虽然比较直观, 可以减少计算量, 但误差相对比较大, 可以满足一般工程的需要, 当阻抗角大于75°, 小于15°时, 设计误差就更大了。利用计算机强大的计算功能来代替人工的计算, 实现天调网络的计算机设计, 始终是我们的努力方向。

2 天调网络的计算机设计思路

在新疆广电局节目传输中心所属的中波台站中, 只有双频共塔和单频单塔两种情况, 没有更复杂的情况, 因此在天调网络的计算机设计时, 只需考虑这两种情况即可。本设计主要包括四个部分, 即:

(1）网络的调整;

(2）高频回馈网络的设计;

(3）双频共塔网络的设计;

(4）单频单塔网络的设计。

图1为天调网络计算机设计方框图, 下面分别对设计的四个部分进行说明:

2.1 网络调整

根据在网络调试工作中的实际需要, 在天调网络的计算机设计中, 网络调整主要包括如下几个方面:

(1）已知元件参数求电抗值;

(2）已知电抗值求元件参数值;

(3）已知阻抗值, 求阻抗圆直径;

(4）已知阻抗圆直径、阻抗电阻值求电抗值;

(5）已知L、C, 求谐振频率。

上述几个方面, 由于计算较为简单, 因此没有给出计算公式和计算机设计流程图。

2.2 高频回馈抑制网络的设计

高频回馈抑制网络的作用是吸收或陷波, 以消除台内其它频率或附近大功率中波频率对本机频率的影响。由于天线的互易性, 高大的发射天线同样也是性能良好的接收天线, 对全固态发射机来说, 必须要采取措施, 抑制从天线方向返送回来的射频电压。高频回馈抑制网络可以采用多种方式, 在计算机设计时, 我们只设计了最常用, 且不影响阻抗匹配的四种方式（见图2-图5）。因此, 高频回馈抑制网络可以根据需要单独设计, 待天调网络设计完成后, 挂接在电路中即可。天调网络的计算机设计时, 只要输入发射机的工作频率、需抑制的频率和电容值就可计算出其它元件的参数。

高频回馈抑制网络的四种方式说明如下:

(1）当载频为f0, 需吸收的两个频率为F1、F2, 且F1<f0<F2时, 可采用如图2所示的电路。其中, L1、C1串联谐振在F1, L2、C2串联谐振在F2, 两个串联支路再并联, 并联谐振在载频f0。当已知F1、F2、C1时, 根据以下公式, 可立即求出C2、L1、L2三个元件的参数, 即:

(2）对于需吸收单个频率F1时, 可采用图3串联于网络的并联谐振滤波器和图4并接于网络的并联谐振滤波器的形式。其中, L1、C1并联网络谐振在F1, 再通过串联电抗元件X, 串联谐振在载频f0。当已知F1、C1时, 根据以下计算公式, 可立即求出L1和X两个元件的参数, 即:

（当α为正时, X为感抗;当α为负时, X为容抗）式中:

(3）对于需吸收单个频率F1时, 还可采用图5并接于网络的串联谐振滤波器的形式, 其中, L1、C1串联网络谐振在F1, 再通过并联电抗元件X, 并联谐振在载频f0。当已知F1、C1时, 根据以下计算公式, 可立即求出L1和X两个元件的参数, 即:

(当X为正时, X为感抗;当X为负时, X为容抗) 。

2.3 单频单塔网络设计

单频单塔网络的计算机设计比较简单, 它只需考虑防雷、匹配和高频回馈抑制三个部分。由于高频回馈抑制部分可单独进行设计, 因此在设计时, 只需考虑匹配和防雷两个部分即可。当天线高度为76m, 频率低于700kHz时, 边频反射较大, 在设计时, 要充分考虑边频反射的抑制（边频抑制电路的原理请参见本人发表于广播与电视技术2008年第八期的文章）。因此, 该网络的设计主要包括两个大部分:

(1）只考虑防雷和匹配, 频率大于700kHz的中、高频率单频单塔网络的设计;

(2）只考虑防雷和匹配, 频率小于700kHz, 增加了边频抑制电路的低频率单频单塔网络的设计。

2.4 双频共塔网络设计

双频共塔网络的计算机设计也包括两个大部分:

(1）只考虑塔底预调网络、阻塞网络、匹配网络, 频率大于700kHz的中、高频率双频共塔网络的设计;

(2）只考虑塔底预调网络、阻塞网络、匹配网络, 频率小于700kHz, 增加了边频抑制电路低频率的双频共塔网络的设计。

3 具体设计举例

限于篇幅, 我们只从图1中双频共塔网络设计中的“中、高频率网络的设计→自动生成设计→人工设计与调整→元件参数列表”支路进行说明, 其它支路的设计与此相类似。

3.1自动生成设计

双频共塔网络的计算机设计由四个部分组成, 即:防雷线圈、塔底预调网络、阻塞网络和匹配网络, 如图6所示。

(1）防雷线圈

目前, 防雷线圈网络的普遍做法是在天线底部并接一个微亨量级的电感线圈, 如图6中L0, 用它代替传统的毫亨级的静电泄放线圈。由于该线圈的感抗较毫亨级线圈小很多, 所以要考虑对天线阻抗以及对后续各部分电路的影响。L0取值不同, 将对应不同的塔底预调网络元件的取值, 因此, 设计时该部分采用人工输入L0值的方法, 并将并接L0后的阻抗等效为一个新的天线阻抗Zb。

L0的选取原则:

(1) L0的取值, 要使得塔底预调网络电感线圈容易制作, 不至于因电感线圈太大而使制作、安装困难。

(2) 要尽量使L0在一定范围内变化, 使得塔底预调网络元件值变化不大。

(3) 防雷线圈L0不是在任何情况下都可以加在天线底部, 有时要根据后续电路的需求, 在L0上并接电容, 形成并联谐振来达到目的, 需灵活运用。

(2）塔底预调网络

在图6中, 方框A为天线底部的串联元件, 方框B为并联元件, 合称为塔底预调网络或天线底部负荷, 其实质是一个Γ形网络。之所以要加预调网络, 其原因是双频共塔时, 两个频率通常间隔较远, 天线底部等效输入阻抗Zb1、Zb2中的电阻部分Rb1和Rb2相差较大（频率f1所有的参数都用下标1表示, f2的参数都用下标2表示;各点阻抗用a、b、c、d...表示, 如图6）, 如果把两个频率信号直接从天线底部分开, 则可能造成其中一路的阻塞电路的视在功率很大, 相应匹配网络的视在功率也很大, 不但加大了损耗, 也增加了不稳定因素, 且两路信号的天线电压相差较多, 泄漏电压会相差很大, 容易造成串音。

已知:共塔频率分别为f1、f2, 并联防雷线圈L0后b点的天线阻抗（称等效天线阻抗）为:Zb1=Rb1+jXb1, Zb2=Rb2+jXb2;天线底部串联元件A后, 两频率在c点的阻抗分别为:Zc1=Rc1+jXc1, Zc2=Rc2+jXc2;流入分支点c处两频率的电流分别为Ic1、Ic2;分支点c处两频率的电压分别为Ec1、Ec2;发射机功率为P;馈线特性阻抗为Z0。

根据阻抗圆直径计算公式:

则:等效天线阻抗圆直径OB1、OB2为:

串联元件后的阻抗圆直径为OC1、OC2为:

因为串联元件后, 将改变阻抗园直径, 并联元件不改变阻抗园直径, 所以塔底预调网络的并联元件不影响阻抗园直径。

根据理论推导得知, 加预调网络后, 阻塞网络的最小视在功率之和Wm可表示为:

式中:

称为频率系数, [α=t/ (1-t2) , t=f1/f2], 只与两个载频之比有关;

P为发射机功率（在此只考虑了共塔发射机功率相等的情况）。

根据（2）式, 预调网络的选取, 应满足下列原则:

(1) O C1<O B1或O C2<O B2, 至少有一项成立;

(3) RC1>Rb1或RC2>Rb2, 至少有一项成立;

根据以上分析, 不同的天线等效阻抗（Zb）将对应一组预调网络元件值。而天线等效阻抗与防雷线圈又是对应的, 因此在设计预调网络时, 必须先选取合适的防雷线圈。

防雷线圈是和天线阻抗并联的。设天线阻抗为Za1=Ra1+jxa1, 防雷线圈的电抗为XL0, 则并联防雷线圈后的阻抗为:

在以后的运算中, 要经常用到某一阻抗与电抗元件并联的情况, 因此在计算机设计时, 把某一阻抗与电抗元件并联后的阻抗值利用 (3) 式设计成一个模块 (简称模块1) 。

串联元件后, 会改变阻抗圆直径, 根据Zb1、Zb2电抗部分的性质选择串联元件的性质。给串联元件赋初值和终值后, 计算机可根据（1）式利用循环语句, 使得两阻抗圆直径相等, 求出串联元件值。

并联元件后, 阻抗的电阻部分和电抗部分都要发生相应的改变。给并联元件赋初值和终值后, 计算机可调用模块1, 利用循环语句, 使得两阻抗电阻部分相等, 求出并联元件值。图7是根据以上分析后的预调网络的计算机设计流程图。

(3）阻塞网络

对于阻塞网路和匹配网络, 这里只介绍一个频率的计算和设计, 另一频率设计方法完全相同。阻塞网络的作用是阻止共塔频率的信号进入本发射机, 常用的是如图6所示的L、C并联谐振电路。阻塞网络的元件由于通过电流而产生的视在功率和由于阻塞电压而产生的视在功率叠加, 所以与其它元件相比, 视在功率是相当大的。根据理论推导计算, 视在功率为最小值时的Lm和Cm值为:

式中:Lm和Cm为最小视在功率时阻塞网络的电感、电容值;

I为阻塞网络流过的电流, E0为加在阻塞网络上的电压。

根据（4）式首先要根据分支电阻抗和发射机功率计算出阻塞网络上的电流和电压I1、I2、E1、E2, 其计算公式为:

利用（4）式就可计算出在最小视在功率时的阻塞元件值L、C, 阻塞网络的计算机设计流程图如图8所示。

(4）匹配网络

匹配网络有三种形式, 即Г型、Т型、П型。其中Г型又分为正Г型和倒Г型。它们元件的计算式和使用的场合是不一样的。Г型网络比较简单, 当R<Z0时选用正Г型;当R>Z0时选用倒Г型。但它只能满足匹配的要求, 不能同时满足对Q值的要求。为了保证调配网络具有合适的滤波度, 工作品质因数Q通常要求在2-6之间。通常当X≧2R时, 选用П型网络;当（Q12+1) R≧5时, 选用Т型网络。具体的计算方法书中都有介绍这里就不赘述。图9为匹配网络的计算机设计流程图。

3.2 人工设计与调整

自动设计完成后, 可以通过按钮选择人工设计与调整。

人工设计与调整的目的是在自动生成设计的基础上, 对元器件进行选择和修正, 因为电容值型号是固定的, 当自动设计给出的电容值与型号不符时, 就要通过人工选择相近的固定型号电容, 此时有关的计算值都要改变。

人工设计的步骤和自动设计是一样的, 不过元件值是在自动设计的基础上进行人工输入, 然后由计算机进行分步计算。

3.3 元件参数列表

人工设计完成后, 网络设计已经完成。所用元件值, 各点阻抗值都有显示。但元器件的电流、电压、视在功率都没有给出。为了方便元器件的选择, 专门设计了元器件参数列表。给出了元器件名称（电容、电感）、元器件数值、电抗值、电流、电压、视在功率等。

3.4 错误处理

如果在对网络设计时, 忘记了需要输入某个已知参数, 这时程序就可能出错, 这是因为后面的计算需要这个参数, 可能会使后面的计算出现分母为零或是根号为负的情况, 使得程序无法运行, 这时必须进行错误处理。当出现这种情况时, 会弹出对话框, 提示某个参数没有输入, 要求你输入参数。

4 小结

天线调配网络计算机设计的软件编制成功后, 给网络的设计与调整带来了极大的方便, 双频共塔网络的计算机自动设计界面如图10所示。

以前, 设计一个双频共塔网络, 相当熟练的人员最少也要用两个小时以上, 并且设计精度不高, 还容易出错。现在只需几分钟的时间, 并且还可以对网络设计进行优化, 从中选取一个最佳方案。

摘要：本文介绍了使用Visual Basic可视化集成开发工具, 进行中波天线调配网络的计算机设计思路, 并举例说明了计算机设计的全过程。

篇6：神经网络在天线设计中的应用

随着通信技术和计算机技术的日趋成熟和完善,微波通信、移动通信、卫星通信等无线通信都在高速的发展,人们预计无线通信将在通信行业占领愈来愈重要的地位。天线是无线通信领域中非常重要的元器件,对天线的研究是无线通信研究中的一个重要的课题。目前,有很多电磁仿真软件可以用来辅助天线设计,应用较为广泛的Agilent公司的ADS和Ansoft公司HFSS,分别基于矩量法(Method of Moments,MoM)与有限元法(Finite Element Method,FEM),均具有较精确的天线设计方案,但是处理速度一般都不是很理想。随着天线设计的复杂程度提高,而设计周期却在减小,提高微波EDA的处理速度成为迫切需要解决的问题。如果在不大幅度降低精确性的同时对处理速度进行改进,就要找到一种处理方法,它必须满足两点:第一,可以充分逼近任意复杂的非线性关系;第二,使得快速进行大量运算成为可能[1]。

而神经网络就满足这两个条件,基于神经网络的优化计算就是利用神经网络的联想存储及自学习功能,以某一系统的输入作为网络的输入,以这一系统的输出作为网络的目标,反复训练网络,最终使网络具有与原系统相似的输出。这样,在相同的输入下,就可以用网络的输出来模拟原系统的输出。这里以天线设计中某些要变化的参数作为网络的输入,以天线的某些性能指标为网络的训练目标,用少量的原始数据(由微波EDA得出)训练网络,直到误差符合要求,并且用一定量的数据来测试网络,以确保网络的输出接近真实值。训练完毕后,就可以用所训练的网络来代替原EDA进行计算,而神经网络的处理速度要快得多,从而达到了加速的目的。

1 神经网络简介

人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)早期的研究工作应追溯至20世纪40年代,W.Mcculloch和W.Pitts首先提出神经元的数学模型。1982年和1984年美国物理学家Hopfield在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文,引起了巨大的反响。随即,一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作,形成了上世纪80年代中期以来人工神经网络的研究热潮[2]。

表征神经网络需要3个方面:网络拓扑结构、神经元特性、以及学习(或训练)方法。人工神经网络是由简单的处理单元所组成的大量并行分布的处理机,这种处理机具有存储和应用经验知识的自然特性,它与人脑的相似之处概括为两方面:一是通过学习过程利用神经网络从外部环境中获取知识;二是内部神经元用来存储获取的知识信息[3]。

2 天线馈电匹配设计

微带贴片天线以其体积小、重量轻、易与载体共形、电气性能多样化等特点,在无线通信领域得到越来越广泛的应用,因此,本文以贴片天线的贴片尺寸对S11参数影响为例说明神经网络在天线馈电匹配设计中的应用。

利用Ansoft公司HFSS建立天线模型,如图1所示。基底:中心坐标(-30,-30,0) mm,x轴90 mm,y轴80 mm,z轴1.6 mm,介电常数4.4。贴片:中心坐标(0,0,1.6) mm,x轴37.5 mm,y轴25 mm。馈电探针:中心坐标(2.76,10,0) mm,方向z轴,直径0.63 mm,高1.6 mm。接地探针:中心坐标(1,10,0) mm,方向z轴,直径0.32 mm,高1.6 mm。以贴片长宽为变量,设为fx,fy,在本例中fx范围[3.5,4.0] cm,步长0.1 cm;fy范围[2.2,2.7] cm,步长0.1 cm;频率范围[2.2,2.4] GHz, 步长0.002 GHz。以fx,fy,f为变量进行扫描,共扫描点数:3 636个。

目前,神经网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导,一般只能由经验选定。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此,应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题。本文中采取三层的BP网络,BP网络实质上是实现了一个从输入到输出的映射功能,而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题,而且网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取合理的求解规则,即具有自学习能力,并具有一定的推广、概括能力[4]。

为了使网络收敛速度加快对训练样本(输入和输出),一般采取先归一化再训练的方法[5],即样本的取值范围都是[0,1]。中间层训练函数tansig,输出层训练函数tansig的定义域都是[-1,+1],都包括了样本的取值范围。在这里学习函数设为trainlm收敛速度较其他学习函数要快。误差设为0.000 1,是因为训练样本采取了先归一化再训练的方法,其结果的误差会随着反归一化变换时被放大,所以目标误差设定要小一点,但是不能太小,否则会产生过拟和现象。

Matlab程序(BP网络的训练部分):

net=newff(Pr,[75,1],{′tansig′,′tansig′},′trainlm′); net.trainParam.epochs=1 500; net.trainParam.goal=0.000 1;

net.trainParam.show=1; net.trainParam.lr=0.08; net =train(net,p,T);

网络的逼近、推广能力同学习样本的典型性密切相关,而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。一般来说,要保证BP网络模拟曲线逼近原参数曲线,在选取训练点时注意两个条件:第一,尽量使训练点分布平均,即在各个S参数曲线上的训练点尽量相等[6];第二,尽量在S参数曲线上保持平均分布。本文为了说明BP网络性质是随机选取的训练点,可能不满足这两个条件,但是在应用HFSS时,就可以在平均在各个S参数曲线上取训练点,而且在各个S参数曲线上按一定步长选取训练点,这样就可以保证上述两个条件,使BP网络模拟曲线尽量逼近原参数曲线,获得一定数量的预测值[7]。

2.1 改变样本点数量

图2为样本点为2 500时的模拟S11曲线。图3为样本点为1 500时的模拟S11曲线。训练误为差0.000 1,学习效率为0.08,中间层数为75,中间层训练函数tansig,输出层训练函数tansig,学习函数trainlm。

由图2,图3可知,在训练目标误差为0.000 10的情况下,用1 500个点频值模拟3 600个值的S11参数曲线,减小了多一半的工作量,可以看出,随着样本数量的减少,网络逼近能力变差。

一般来说,随着样本数量的减少,网络的泛化能力将变差。泛化能力差,预测能力(也称逼近能力)也差,并且一定程度上,随训练能力地提高,预测能力也提高。但这种趋势有一个极限,当达到此极限时,随训练能力的提高,预测能力反而下降,即出现所谓“过拟合”现象[8]。此时,网络学习了过多的样本细节,而不能反映样本内含的规律。

2.2 改变中间层数量

图4(a)是中间层为200的情况,训练目标误差为0.000 10,训练达到目标误差所用步数为98步。图4(b)是中间层为75 的情况, 训练目标误差为0.000 10,训练达到目标误差所用步数为153步。图4(c)是中间层为50的情况,训练目标误差为0.000 10,训练达到目标误差所用步数为512步。

由图4可知,中间层数量对训练函数所用迭代次数有影响,这实质上是网络容量的可能性与可行性的关系问题,即学习复杂性问题。同时中间层数量对训练函数的收敛性也有重要的影响,中间层数过少,可能会导致训练函数过程的不收敛[9]。从数学角度看,BP算法为一种局部搜索的优化方法,但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值,因此,中间层数量过少时,算法很有可能陷入局部极值,使训练失败[10]。

2.3 改变学习效率

图5(a)是学习效率为0.08的情况,训练达到目标误差所用步数为153步。图5(b)是学习效率为0.04的情况,训练达到目标误差所用步数209步。图5(c)是学习效率为0.02的情况,训练达到目标误差所用步数为296步。

由图5可知,学习效率对BP网络预测效果,即泛化能力影响不大,对训练达到目标误差所用迭代次数有影响。由于BP算法本质上为梯度下降法,而它所要优化的目标函数又非常复杂,因此,随着学习效率降低,必然会出现锯齿形现象,这使得BP算法低效,而且由于优化的目标函数很复杂,它必然会在神经元输出接近0或1的情况下,出现一些平坦区,在这些区域内,权值误差改变很小,使训练过程几乎停顿,即存在麻痹现象[7]。

3 结 语

本文以计算贴片天线的S11参数为例,具体说明了神经网络(这里用的是BP网络)在天线设计中的应用, 基于神经网络的优化计算是用某系统的输入输出来训练网络,利用神经网络的联想存储及自学习功能,在相同的输入下,使网络具有与原系统相似的输出。这样,就可以用网络的输出来模拟原系统的输出,而神经网络的处理速度一般来说是很快的,从而达到加快计算的目的。随着天线设计的复杂程度提高,设计周期在减小,本方法具有广泛的应用前景。

摘要：很多天线设计软件的处理速度都不是很快,例如Ansoft公司的HFSS,虽然能精确仿真计算天线的各种性能,但是较之它在计算精度方面的成就,其处理速度就不是很令人满意。而基于神经网络的优化计算是用某系统的输入、输出来训练网络,利用神经网络的联想存储及自学习功能,在相同的输入下,使网络具有与原系统相似的输出。这样,就可以用网络的输出来模拟原系统的输出,而神经网络的处理速度一般来说是很快的,从而达到加快计算的目的。

关键词：神经网络,BP网络,天线,EDA

参考文献

[1]钟顺时.微带天线理论与应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2000.

[2]张青贵.人工神经网络导论[M].北京:中国水利水电出版社,2004.

[3]海金.神经网络原理[M].叶世伟,译.北京:机械工业出版社,2004.

[4]飞思科技产品研发中心.神经网络理论与Matlab7实现[M].北京:电子工业出版社,2005.

[5]哈根.神经网络设计[M].戴葵,译.北京:机械工业出版社,2005.

[6]Georg Dorffner.Artificial Neural Networks[M].[S.l.]:ICANN,2001.

[7]许东.基于Matlab6.X的系统分析与设计——神经网络[M].西安:西安电子科技大学出版社,1998.

[8]田景文,高美娟.人工神经网络算法研究及应用[M].北京:北京理工大学出版社,2006.

[9]高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].北京:机械工业出版社,2007.