车顶天线布局的电磁兼容设计

1.引言
随着移动通信技术的普及，车辆通信系统在信息传输中发挥了重要作用，移动通信车的使用日益广泛，同部通信车辆可能同时装有多部天线。随着天线数量的增加，其自身的电磁兼容问题将会更加严重。影响车辆系统电磁兼容特性的一个重要因素是车顶的天线布置，由于车体内部的电台安装有一定的位置范围要求，且不同的天线重要性不同，并不单纯的靠增大天线间的距离就能解决实际问题。
本文采用一种基于遗传算法的天线优化布局方法，可以综合考虑不同因素对天线布局进行优化，可以在电磁兼容设计初期得出粗略的最佳布局方案，降低了天线布局设计的难度。
2.影响天线性能的主要因素
天线是发射和接收电磁波的一个重要的无线电设备，没有天线就没有无线通信，通信车辆上装的天线设备要完成的主要功能是完成对信息的收发。影响天线
性能的主要因素有天线间的耦合度、天线的辐射方向图、天线的近场辐射危害等。研究影响天线电磁兼容性能的主要因素，有助于我们在优化天线布置的时候确
定目标函数。
下面分析这三个因素对天线性能的影响：
(1)耦合度:两部同发天线间耦合度过大时，引起功率倒灌，造成发射天线阻抗匹配困难，甚至产生互调干扰；
(2)方向图:天线辐射方向图畸变严重时，将是天线在某些方向上的增益明显减少，导致该方向信息传输受阻；
(3)近场辐射:大功率天线配置不当时会造成设备、人员等辐射损伤，严重会引起事故。
综上可知，在进行天线布局时耦合度越小越好，方向图畸变越小越好，近场辐射越小越好。由于通信车辆中装载的天线功率不会很高，由此引发的近场危害相对较少，并且可以通过加强车体屏蔽或滤波等方式减少，所以在这里不进行重点讨论。天线的方向图又分为全向和非全向两种，对于非全向天线，在进行天线布置时应尽量避开不同天线的最大辐射方向，使其不发生重叠便可降低方向图的畸变，而对于全向天线只能通过优化布局算法来实现。耦合度作为天线电磁兼
容性能的重要因素，因其与天线位置的关系最为密切，是研究的重点，又因为耦合度较小时会使得方向图畸变相应的减小，因此本文选用的优化目标是天线间的
耦合度。
3.优化目标函数的确定
传统的天线布局优化主要是依靠设计人员的经验，或者在试样研制阶段采用缩尺比模型测试的方法。随着天线数量的增加，单单依靠研究人员的经验已不能满足复杂电磁环境的要求，而缩尺比模型成本很高，对于车辆系统的设计生产并不适用，因此车顶天线布局优化必须采用高效的优化算法形成相应的布局优化软件，
才能提高设计通信车辆的效率，使天线布局达到最佳。
耦合度是反映天线电磁兼容性的重要参数，用来衡量天线间的干扰程度。对于一对发射/接收天线，耦合度定义为接收天线净输出功率与发射天线净输入功率之比，如图1所示,

4.优化算法选择
优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术，天线布局优化属于优化中的全局优化，对算法的要求是能进行全局搜索及限制较
少，在此我们选用的是智能优化算法中的遗传算法。
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于自然群体遗传演化机制的高效随机化搜索算法，仅需知道目标函数的信息,而不需要其连续可微等要求,因而具
有广泛的适应性，同时它又是一种采用启发性知识的智能搜索算法,所以往往能在搜索空间高度复杂的问题上取得比以往算法(如梯度法)更好的效果。遗传算
法的计算流程如图2所示。
本文优化程序设计种采用的是基本遗传算法(SGA)，基于VC++6.0进行编程，染色体定义

5.算例与结论
下面以四根天线系统为例，演示对天线布局进行的优化。设车顶面布有四根天线，两根为固定天线，两根为可移动天线，其布置要求如图3(见下页)所示。
图4(见下页)为优化过程中天线耦合度比较：
由图可以看出，天线综合耦合度的绝对值最大最小

值随着代数的增加，均不呈上升状态，在第5 6 1代得到天线最优布局，优化结果天线3坐标(1.9 9，0.9 5)，天线4坐标(1.47，-0.59)，综合耦合度为
-154.793483dB。由此例可以看出，基于遗传算法进行天线布局优化可以达到预期的效果，是优化天线布局的有效手段。