TỔNG QUAN VỀ ĂNG TEN TIẾN HÓA
Tổng quan về công nghệ ăng ten tiến hóa
Ăng ten tiến hóa là loại ăng ten được thiết kế hoàn toàn hoặc chủ yếu thông qua chương trình thiết kế máy tính tự động, áp dụng thuật toán tiến hóa dựa trên nguyên lý của Darwin Trong những năm gần đây, công nghệ này đã được sử dụng để phát triển nhiều ăng ten cho các ứng dụng quan trọng, đặc biệt là trong các tình huống đòi hỏi thiết kế nghiêm ngặt hoặc có những yêu cầu bất thường, như các mẫu bức xạ độc đáo mà các loại ăng ten hiện có không thể đáp ứng.
Chương trình máy tính bắt đầu bằng cách tạo ra các hình dạng ăng ten đơn giản, sau đó thêm hoặc sửa đổi các thành phần một cách ngẫu nhiên để phát triển các ứng cử viên mới Các ăng ten này được đánh giá dựa trên khả năng đáp ứng yêu cầu thiết kế, và những thiết kế có điểm số thấp nhất sẽ bị loại bỏ, giữ lại những mẫu có hiệu suất cao nhất Quy trình này lặp lại, sử dụng các thông số từ các ăng ten tốt nhất để tạo ra một thế hệ mới với thiết kế cải tiến Sau nhiều lần lặp, ăng ten có điểm cao nhất sẽ được chọn, thường vượt trội hơn các thiết kế thủ công, nhờ vào hình dạng bất đối xứng phức tạp mà các phương pháp truyền thống không thể đạt được.
Nghiên cứu và ứng dụng thuật toán tiến hóa đã bắt đầu từ hơn 50 năm trước và ngày càng trở nên phổ biến Sự gia tăng tính khả dụng của các thư viện phần mềm nguồn mở mạnh mẽ cùng với nhu cầu ngày càng cao về các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đã thúc đẩy sự phát triển và sử dụng của các thuật toán này.
Sự tiến hóa là một quá trình động, diễn ra trong một quần thể các thực thể tiềm năng, trong đó các hình thức sao chép, biến thể và lựa chọn xảy ra.
Hình 1.1: Ý tưởng thuật toán tiến hóa Đây là một quá trình ngẫu nhiên nhưng được hướng dẫn trong đó mong muốn là hướng tới một mục tiêu cố định.
Nơi đây là điểm khởi đầu cho sự hình thành các thực thể mới, có khả năng tạo ra một thế hệ hoàn toàn mới hoặc thay đổi những cá thể cụ thể trong cùng một quần thể, được gọi là trạng thái ổn định.
Sự đa dạng của dân số được tạo ra thông qua hai hình thức biến đổi chính: tái tổ hợp và đột biến Tái tổ hợp, hay còn gọi là chéo, mang lại sự mới mẻ bằng cách kết hợp các thành phần từ các thực thể khác nhau Ngược lại, đột biến tạo ra sự ngẫu nhiên trong quần thể bằng cách thay đổi các đặc điểm cụ thể của những thực thể một cách ngẫu nhiên.
Lựa chọn tự nhiên, hay còn gọi là "Survival of the Fittest", theo lý thuyết của Darwin, đề cập đến việc các thực thể có đặc điểm ưu việt nhất sẽ được chọn lọc để sinh sản Quá trình này dẫn đến sự phát triển của thế hệ tiếp theo với những thay đổi tích cực, nhằm nâng cao khả năng sống sót và thích nghi với môi trường.
Thuật toán tiến hóa là một phương pháp tối ưu hóa trong đó một quần thể thực thể trải qua các thế hệ biến đổi Mỗi thế hệ mới được khởi đầu từ một lựa chọn của thế hệ trước, và các thực thể trong quần thể được đánh giá dựa trên các tiêu chí cụ thể đã được xác định Sự phù hợp của từng thực thể với yêu cầu đặt ra sẽ được sử dụng làm đầu vào cho quá trình chọn lọc Khi đạt được sự cân bằng, quá trình sao chép sẽ diễn ra với các mức độ khác nhau, tạo ra sự đa dạng trong quần thể.
Sự khác biệt là do một số dạng tái hợp từ lựa chọn cha mẹ và, hoặc một số đột biến ngẫu nhiên.
Hình 1.2: Cơ sở quy trình thuật toán
Quy trình thuật toán cơ bản được nhiều EA áp dụng, như thể hiện trong Hình 1.2, là một quy trình tương đối đơn giản nhưng chứa đựng nhiều sắc thái và biến thể phức tạp Những biến thể này bị ảnh hưởng bởi sự hiểu biết của chúng ta về sinh học tiến hóa Dưới đây là một số thuật toán tiến hóa được phát triển từ những quan sát thực tế về tiến hóa.
Một số thuật toán tiến hóa thông dụng trong thiết kế
- Chiến lược tiến hóa (Evolution Strategy – ES)
ES là một trong những EA lâu đời nhất, được phát triển vào những năm
Vào năm 1960 tại Đại học Kỹ thuật Berlin, khái niệm liên quan đến đột biến và lựa chọn đã được phát triển Các thực thể được lựa chọn thông qua phương pháp lựa chọn cắt ngắn, trong đó những cá thể dưới điểm cắt ngắn sẽ bị loại bỏ khỏi quần thể Những cá thể còn lại sẽ trải qua quá trình đột biến nhằm tạo ra một quần thể mới.
Một ES (Evolutionary Strategy) được áp dụng để tối ưu hóa các tham số liên tục Mỗi tham số được xác định bởi loại và giới hạn khoảng của nó, bao gồm cả giới hạn trên và dưới Tham số liên tục có khả năng nhận giá trị trong khoảng đã xác định, và độ chính xác sẽ quyết định giá trị thay đổi tối thiểu cho tham số đó.
- Thuật toán di truyền (Genetic Algorithms – GA)
GA, hay Thuật toán Di truyền, là một trong những thuật toán phổ biến nhất trong lĩnh vực Tối ưu hóa Tính toán GA áp dụng nguyên tắc tiến hóa cho các chuỗi có độ dài cố định, với độ dài này đại diện cho chiều của vấn đề cần giải quyết Những chuỗi này biểu thị cho các biến hoặc tham số, giúp khám phá không gian vấn đề rộng lớn mà các phương pháp truyền thống không thể xử lý hiệu quả Sự phổ biến của GA cũng đồng nghĩa với việc nó là thuật toán thường được giảng dạy trong các khóa học về Tối ưu hóa Các biến được chuyển đổi thành chuỗi cố định và phát triển thông qua các quá trình như đột biến và trao đổi chéo Mặc dù trao đổi chéo được sử dụng rộng rãi, nhưng cửa sổ chéo lại ít phổ biến hơn trong thực tiễn.
Gần đây, cả ES và GA đều có xu hướng trở nên chung chung hơn, với sự tập trung vào cơ chế tiến hóa thông qua đột biến, trong khi sự trao đổi chéo bị bỏ qua.
GA giúp tối ưu hóa và cấu hình các vấn đề phức tạp với nhiều biến và tham số, điều này làm cho việc áp dụng phương pháp truyền thống trở nên khó khăn hơn Sự tương tác giữa các biến và tham số có thể khiến việc xác định giải pháp tiềm năng trở nên khó khăn hơn rất nhiều.
- Lập trình di truyền tuyến tính (Linear Genetic Programing -LGP):
Lập trình di truyền tuyến tính (LGP) là phương pháp biểu diễn cấu trúc tuyến tính, mang lại nhiều lợi thế so với các cấu trúc đồ thị phức tạp hơn LGP đặc biệt hiệu quả cho các vấn đề có tính liên tục, rất hữu ích trong các chương trình tối ưu hóa và cho ra các đầu ra kiểu lắp ráp ở mức độ thấp Phương pháp này phù hợp với bất kỳ lĩnh vực nào mà vấn đề được khám phá có tính chất sắp xếp theo thứ tự.
- Lập trình di truyền học Cartesian
Thay vì tuyến tính hoặc dựa trên sự phân nhánh, lập trình di truyền học
Tình hình nghiên cứu và phát triển Ăng ten tiến hóa
Ăng ten tiến hóa là công nghệ tiên tiến trong ngành chế tạo ăng ten, giúp tối ưu kích thước và cải thiện những hạn chế của thiết kế truyền thống Công nghệ này mở rộng phạm vi chức năng, đặc biệt trong lĩnh vực quân sự và hàng không vũ trụ Nghiên cứu về ăng ten tiến hóa đã mang lại nhiều ứng dụng, bao gồm ăng ten có băng thông siêu rộng.
Anten Ultra Wide Band (UWB) có khả năng truyền tải dữ liệu với tốc độ cao, phù hợp cho các ứng dụng như thiết bị RFID, mạng cảm biến, radar và theo dõi vị trí nhờ kích thước nhỏ gọn và tính năng không phân tán Băng tần tần số thương mại từ 3,1 GHz đến 10,6 GHz đã được Ủy ban Truyền thông Liên bang (FCC) phê duyệt vào năm 2002.
Thuật toán di truyền (GA) là công cụ tối ưu hóa hiệu quả cho thiết kế ăng-ten, giúp đạt được các đặc tính bức xạ mong muốn Để cải thiện tốc độ hội tụ của phương pháp truyền thống trong lựa chọn và trao đổi chéo, một phương pháp mới đã được áp dụng để tạo ra dân số Quá trình tối ưu hóa diễn ra trong hai giai đoạn: giai đoạn đầu tiên xác định vùng cấu trúc khe phù hợp với tần số dải notch, thực hiện khác biệt so với GA thông thường bằng cách cung cấp các mảng nhỏ ngẫu nhiên và không trật tự; giai đoạn thứ hai tập trung vào tối ưu hóa kích thước khe.
Kết quả thu được từ thế hệ thứ tư của pha thứ hai cho thấy mẫu đạt yêu cầu notch ở tần số 5.1-5.82GHz, như minh họa trong Hình 1.3 và đặc tính mất mát trở lại trong Hình 1.4 Mẫu này có khe cắm ngược được kết nối tốt với chín vị trí ngẫu nhiên, tổng cộng có 79 vị trí, mỗi vị trí có diện tích 0,25mm x 0,25mm, dẫn đến tổng diện tích khe là 4,93 mm2.
Hình 1.4: Hàm mất mát của Ăng ten UWB Ăng-ten Yagi-Uda băng thông rộng
Bài viết trình bày về việc sử dụng lưỡng cực điều khiển hình chữ X và các phần tử ký sinh trong thuật toán tiến hóa vi phân (DE) để tối ưu hóa thiết kế ăng-ten Phương pháp mã khoảnh khắc và mã NEC được áp dụng để mô phỏng các thiết kế ăng-ten do DE tạo ra Kết quả cho thấy băng thông trở kháng với VSWR 18 dB) và hiệu suất cao (> 85%).
Thiết kế tối ưu ăng ten xoắn ốc sử dụng thuật toán Strawberry
Thuật toán lấy cảm hứng từ thiên nhiên bao gồm các thành phần thiết yếu như tìm kiếm toàn cục và tìm kiếm cục bộ, tạo ra một khái niệm tối ưu hóa Cả hai phương pháp này đều hỗ trợ việc thăm dò và khai thác trong không gian tìm kiếm nhằm tìm ra giải pháp tối ưu Triết lý liên quan đến cây dâu tây thể hiện sự tham gia của “người chạy” và “rễ”, hai yếu tố quan trọng quyết định tiến trình dẫn đến hội tụ giải pháp tối ưu “Người chạy” đảm nhận vai trò tìm kiếm toàn cục với phạm vi tiếp cận rộng, trong khi “rễ” thực hiện tìm kiếm cục bộ bằng cách di chuyển từng bước nhỏ trong một miền nhất định Quá trình tìm kiếm tiếp tục lặp lại, với mỗi cây mẹ sinh ra cây con mang đặc điểm tương tự để duy trì di sản “Người chạy” và “rễ” là những tác nhân tích cực trong cây, hy sinh cho sự sống của cây con, phản ánh nguyên tắc tiến hóa Thử thách này là cuộc đấu tranh không ngừng để tìm kiếm sự thích nghi cho sự tồn tại, mô phỏng một quá trình tối ưu hóa.
Thuật toán di truyền được áp dụng để tối ưu hóa thiết kế anten xoắn ốc, mang lại tỷ lệ trục nhỏ hơn, mức tăng cao hơn và băng thông rộng hơn so với các anten xoắn chế độ trục thông thường cùng kích thước Thiết kế mới cho phép giảm kích thước từ 2 đến 1 trong các trường hợp băng thông gần bằng nhau và chỉ thị cực đại Đối với anten xoắn ốc, góc và bán kính góc thay đổi liên tục dọc theo chiều dài, với góc sân tăng và bán kính giảm Thuật toán di truyền giúp xác định các biến thể của các tham số này để đạt được chỉ thị tối đa và tỷ lệ trục tối thiểu trên dải tần số lớn nhất Các đặc tính bức xạ của anten xoắn, bao gồm mô hình trường xa, tỷ lệ trục và hướng, được kiểm tra bằng số trên một dải tần số rộng, và phương trình thiết kế thực nghiệm đã được cung cấp Một chuỗi xoắn tối ưu hóa với 12 mẫu thử nghiệm đã được xây dựng và đo lường.
Hình 1.7: Cấu trúc ăng ten xoắn
Hình 1.8: Đặc điểm hiệu suất của các vòng xoắn được tối ưu hóa
GA cho số lượt và chiều cao khác nhau
Hiệu suất của các vòng xoắn tối ưu hóa bằng giải thuật tiến hóa đã được đánh giá cả về số lượng và thực nghiệm, cho thấy chúng cung cấp hiệu suất tỷ lệ trục vượt trội cùng chỉ thị cao hơn và băng thông rộng hơn so với chuỗi xoắn thông thường Một chuỗi xoắn được tối ưu hóa bằng GA có thể giảm kích thước xuống một nửa chiều dài so với chuỗi xoắn thông thường, trong khi vẫn duy trì băng thông và chỉ thị cực đại gần như tương đương So sánh các mẫu bức xạ đo và mô phỏng cũng cho thấy sự tương đồng rõ rệt Ngoài ra, kỹ thuật tối ưu hóa Strawberry còn có ứng dụng trong việc tổng hợp ăng ten mảng.
Nghiên cứu này tập trung vào cấu hình của mảng ăng ten tuyến tính và tròn, với mục tiêu giảm thiểu mức độ thùy bên và hạn chế độ rộng chùm null đầu tiên, điều này rất quan trọng cho hiệu suất của ăng ten Các tham số chính ảnh hưởng đến việc đạt được các mục tiêu này bao gồm vị trí của các phần tử ăng ten và biên độ kích thích của chúng.
Thiết kế ăng-ten RFID chuỗi Fibonacci
Tiến hóa vi phân (DE) là một phương pháp tối ưu hóa toàn cục hiệu quả, đã được ứng dụng trong nhiều vấn đề kỹ thuật Gần đây, công nghệ nhận dạng tần số vô tuyến (RFID) đã trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực, tuy nhiên, thiết kế ăng-ten RFID hiệu quả vẫn là một thách thức do cấu trúc ăng-ten phức tạp và khó khăn trong việc xác định các tham số phù hợp Bài báo này trình bày việc sử dụng DE để thiết kế ăng-ten RFID với cấu trúc tương tự như chuỗi Yagi Kết quả mô phỏng cho thấy DE có khả năng thiết kế ăng-ten thành công với kích thước tối ưu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Cơ sở lý thuyết ăng ten
Ăng ten là thiết bị quan trọng dùng để bức xạ và thu sóng điện từ trong không gian, đóng vai trò thiết yếu trong các hệ thống vô tuyến Một hệ thống vô tuyến điển hình bao gồm máy phát, máy thu, anten phát và anten thu.
Nói đến ăng ten, ta phải quan tâm đến một số thông số của ăng ten như sau. Đồ thị bức xạ
Bức xạ là khái niệm mô tả sự phát xạ hoặc thu sóng của ăng ten, phản ánh cường độ của nó Đồ thị bức xạ của ăng ten minh họa sự phân bố năng lượng bức xạ trong không gian, cho phép thể hiện các đại lượng quan trọng như độ lợi (gain), độ định hướng (directivity), trường điện và vectơ bức xạ.
Công suất phát ra từ ăng-ten ảnh hưởng đến cả vùng trường gần và trường xa, nhưng thường được xem xét trong trường xa, nơi mà phân bố góc của công suất bức xạ không phụ thuộc vào khoảng cách Đặc tính bức xạ của ăng-ten được biểu diễn qua hàm các tọa độ góc (θ, ϕ) Hình 2.1 minh họa đồ thị bức xạ của ăng-ten lưỡng cực, trong đó năng lượng bức xạ được thể hiện bằng các mô hình theo hướng cụ thể, với các mũi tên chỉ ra hướng của bức xạ.
Hình 2.1: Đồ thị bức xạ của anten lưỡng cực Đồ thị bức xạ có thể là đồ thị trường hoặc đồ thị năng lượng:
Đồ thị trường được dựng lên là hàm số của từ trường và điện trường. Chúng được vẽ trên đồ thị logarit.
Đồ thị năng lượng mô tả hàm bình phương độ lớn của điện trường và từ trường, thường được trình bày trên thang logarit hoặc thang dB Bên cạnh đó, đồ thị bức xạ có thể được thể hiện dưới dạng 2D hoặc 3D.
Đồ thị bức xạ 3D được thể hiện dưới dạng ba chiều, sử dụng tọa độ hình cầu (r, θ, ϕ) hoặc hệ tọa độ (x, y, z) Hình 2.2 minh họa đồ thị bức xạ của ăng ten đa hướng trong hệ tọa độ (x, y, z).
Hình 2.2: Đồ thị bức xạ của ăng ten đẳng hướng
Với hệ tọa độ 2D, đồ thị bức xạ được tạo ra từ mô hình ba chiều bằng cách chia thành các mặt phẳng ngang và dọc Kết quả là đồ thị ngang và đồ thị dọc, như thể hiện trong Hình 2.3, cho thấy đồ thị bức xạ ngang và dọc của ăng ten đa hướng được tách ra từ đồ thị bức xạ 3D.
Hình 2.3: Đồ thị bức xạ dọc và ngang của anten đa hướng
Trong đồ thị bức xạ, búp sóng là yếu tố quan trọng thể hiện hướng bức xạ tối ưu của ăng ten, nơi năng lượng được phát ra nhiều nhất Có hai loại búp sóng: búp sóng chính (main lobe) với năng lượng bức xạ lớn nhất, chỉ ra hướng bức xạ chính của ăng ten, và búp sóng phụ, đại diện cho các vùng lãng phí năng lượng bức xạ.
Có nhiều loại ăng ten với đồ thị bức xạ và búp sóng riêng biệt Ba loại ăng ten điển hình bao gồm ăng ten đẳng hướng (isotropic antenna), ăng ten đa hướng (omnidirectional antenna) và ăng ten định hướng (directional antenna).
Ăng-ten đẳng hướng là loại ăng-ten lý thuyết phát sóng đồng đều theo mọi hướng, cả chiều ngang và chiều dọc, với cường độ phát sóng giống nhau Nó có độ lợi 1 dB trong không gian hình cầu xung quanh và đạt hiệu suất bức xạ 100% Khái niệm này thường được sử dụng làm tiêu chuẩn tham chiếu để đánh giá độ lợi của các loại ăng-ten khác.
Hình 2.5: Đồ thị bức xạ của ăng ten đẳng hướng
Ăng ten đa hướng là loại ăng ten phát ra công suất vô tuyến đồng đều theo mọi phương vuông góc với trục, với công suất giảm dần về 0 theo trục Mẫu bức xạ của ăng ten này thường được mô tả như hình bánh rán khi vẽ biểu đồ ba chiều, khác với ăng ten đẳng hướng phát ra công suất đều theo mọi hướng với hình dạng bức xạ hình cầu Ứng dụng của ăng ten đa hướng rất phổ biến trong các thiết bị phát sóng vô tuyến và thiết bị di động như điện thoại di động, đài FM, bộ đàm, mạng máy tính không dây, điện thoại không dây, GPS, cũng như trong các trạm cơ sở giao tiếp với radio di động.
Hình 2.6: Đồ thị bức xạ của anten đa hướng
Ăng ten định hướng (beam antenna hoặc directional antenna)
Ăng ten định hướng là loại ăng ten phát hoặc nhận công suất lớn hơn theo các hướng cụ thể, giúp tăng hiệu suất và giảm nhiễu từ các nguồn không mong muốn So với ăng ten lưỡng cực hay ăng ten đa hướng, ăng ten định hướng cung cấp hiệu suất vượt trội hơn nhờ khả năng tập trung bức xạ theo một hướng nhất định Sử dụng ăng ten này, người dùng có thể quan sát rõ hơn về phân bố búp sóng.
Độ định hướng (Directivity) là một tham số quan trọng của ăng ten, đo lường mức độ bức xạ của ăng ten định hướng Một ăng ten có độ bức xạ đều theo mọi hướng sẽ có độ định hướng bằng 1 (hoặc 0 dB) Độ định hướng được tính theo công thức 2.1, với tử số là giá trị tối đa của F(θ, φ).
Công suất trung bình tỏa ra trên mọi hướng được đại diện bởi và mẫu số Phương trình này đo lường giá trị cực đại của công suất bức xạ so với công suất trung bình Giá trị lớn nhất của F , đạt tới 1.
Hiệu suất ăng ten (Antenna Effective)
Hiệu suất tổng của ăng ten là yếu tố quan trọng để xác định tổn thất tại đầu vào và bên trong ăng ten Các loại tổn thất này bao gồm sự phản xạ do không tương thích giữa ăng ten và đường truyền, cũng như tổn thất phát sinh từ vật liệu và quá trình truyền dẫn.
Ta có công thức tổng quát tính hiệu suất của ăng ten như sau:
Tổng hiệu suất của ăng ten được biểu thị bằng 𝑒 0, bao gồm các thành phần như hiệu suất phản xạ 𝑒 𝑟, hiệu suất dẫn truyền 𝑒 𝑐 và hiệu suất điện môi vật liệu 𝑒 𝑑 Độ lợi ăng ten phản ánh khả năng mạnh mẽ của tín hiệu mà ăng ten có thể gửi hoặc nhận theo một hướng xác định Độ lợi được xác định bằng cách so sánh công suất thực tế mà ăng ten truyền hoặc nhận với công suất của một ăng ten lý tưởng trong cùng điều kiện.
Anten vi dải
Ăng ten vi dải đã thu hút sự chú ý từ những năm 1970, mặc dù ý tưởng về nó đã xuất hiện từ năm 1953 và được sáng chế vào năm 1955 Cấu trúc của ăng ten vi dải bao gồm một mặt kim loại mỏng đặt trên lớp điện môi, tạo thành mặt bức xạ.
Bước sóng truyền trong không gian được xác định bởi lớp điện môi - chất nền (h ≪ λ, thường là 0,003 λ ≤ h ≤ 0,05 λ) đặt trên mặt phẳng mặt đất Đối với mặt phản xạ hình chữ nhật, chiều dài L của phần tử thường nằm trong khoảng λ / 3 < L <
Hình 2.14: Ăng ten vi dải
Mặt dưới của ăng ten thường là mặt đất, thường được phủ bằng kim loại như đồng, bạc hoặc vàng Tuy nhiên, để tối ưu hóa hoạt động của ăng ten, mặt phẳng này có thể được điều chỉnh theo đặc tính của ăng ten Lớp điện môi nằm giữa lớp đất và lớp bức xạ, với các thông số quan trọng như độ dày, hằng số điện môi epsilon 𝜀 𝑟 và độ tổn hao vật liệu Các vật liệu thiết kế ăng ten vi dải rất đa dạng, với những loại phổ biến như RF4, Roger, RT/Dudroid và giấy, mỗi loại có đặc tính và giá cả khác nhau, phù hợp với từng ứng dụng Lớp bức xạ ở trên cùng thường được làm từ cùng một vật liệu với mặt phẳng đất và có nhiều hình dạng khác nhau, mỗi hình dạng mang lại đặc tính bức xạ riêng biệt.
Hình 2.15: Hình dạng mặt bức xạ Ưu điểm của ăng ten vi dải là:
Được thiết kế với tần số cao, có nhiều kỹ thuật cho thiết kế tần số cao, đa băng tần.
Loại ăng ten này có kích thước nhỏ hơn, do đó sẽ dẽ dàng tích hợp trong các thiết bị kích thước nhỏ.
Ăng ten có thể được sản xuất dễ dàng nhờ vào việc sử dụng vật liệu thông dụng và khả năng in trực tiếp trên PCB, giúp việc điều chỉnh và thiết kế trở nên thuận tiện Bên cạnh đó, ăng ten cũng có thể được chế tạo trên vật liệu PCB dẻo, mang lại tính linh hoạt cao trong ứng dụng.
Đa dạng hình dạng cho ăng ten: vuông, chữ nhật, tròn …
Chi phí sản xuất thấp hơn…
Ăng ten vi dải thường có hiệu suất và độ lợi thấp hơn, đồng thời chịu ảnh hưởng lẫn nhau giữa các phần tử cao hơn và băng thông hẹp hơn Để cấp nguồn cho ăng ten vi dải, có một số phương pháp điển hình như cấp nguồn bằng đường truyền vi dải, cáp đồng trục, ghép khoảng cách gần và ghép qua khe Sự lựa chọn phương pháp cấp nguồn phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó quan trọng nhất là sự phối hợp trở kháng giữa phần bức xạ và phần cấp nguồn Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, do đó cần lựa chọn phương pháp tối ưu dựa trên ứng dụng cụ thể.
Cấu trúc đường truyền vi dải, thường được sử dụng trong các mạch tích hợp siêu cao tần, là loại mạch in “cấp cao” với dải dẫn điện làm bằng đồng hoặc kim loại khác Đường truyền vi dải bao gồm một chất nền cách điện, trong khi mặt còn lại của tấm điện môi được phủ đồng, tạo thành mặt phẳng đất.
Ta thấy mặt phẳng đất là mặt phản xạ Do đó, đường truyền vi dải có thể được xem như là đường truyền gồm 2 dây dẫn.
Hình 2.16: Cấu trúc đường truyền vi dải
Hai tham số chính ảnh hưởng đến hiệu suất là độ rộng dải dẫn điện (w) và chiều cao tấm điện môi (h) Hằng số điện môi tương đối của chất nền (εr) cũng là một yếu tố quan trọng Trong khi đó, độ dày của dải dẫn điện (t) và điện dẫn suất (σ) thường có vai trò kém quan trọng hơn và có thể được bỏ qua trong một số trường hợp.
Bức xạ từ anten vi dải có thể được xác định thông qua phân bố trường giữa tấm patch và mặt phẳng đất, hoặc dưới dạng phân bố dòng điện trên bề mặt tấm patch Khi tiếp điện vào tấm patch có chiều dài bằng nửa bước sóng của tần số hoạt động, phân bố điện tích ở cả mặt trên, mặt dưới tấm bức xạ và mặt phẳng đất được mô tả chi tiết.
Hình 2.17: Trường E và H của anten mạch vi dải
Lực đẩy giữa các điện tích cùng dấu ở mặt dưới tấm patch dẫn đến sự di chuyển của một số điện tích lên mặt trên tấm patch, tạo ra dòng Jb và Js Với tỉ số h/W nhỏ, lực hút giữa các điện tích trái dấu ở mặt trên của lớp đất và mặt dưới của tấm bức xạ trở nên rất lớn, khiến điện tích chủ yếu tập trung ở mặt dưới tấm bức xạ Đồng thời, lực đẩy giữa các điện tích cùng dấu cũng làm mật độ điện tích tập trung chủ yếu tại các cạnh của phiến bức xạ, gây ra hiệu ứng vùng biên (fringing field) Để cải thiện hiệu suất bức xạ, thường sử dụng một lớp đế mỏng với hằng số điện môi thấp.
Hình 2.18: Bức xạ sóng điện từ của anten mạch vi dải
Sóng điện từ từ tấm phía trên, đi qua tấm điện môi, sau đó phản xạ trên mặt đất và bức xạ vào không gian phía trên.
Các loại đường truyền vi dải phổ biến
- Các nhánh đồng phẳng (coplanar strips)
- Đường dẫn sóng đồng phẳng (coplanar waveguide)
- Đường vi dải treo (suspended microstrip)
- Đường vi dải đảo ngược (inverted microstrip )
Figure 2.19 illustrates various types of stripline structures, including a) microstrip lines, b) coplanar strips, c) coplanar waveguides, d) slotlines, e) suspended microstrips, and f) inverted microstrips These designs are essential in the field of microwave engineering, offering unique characteristics for signal transmission and integration in electronic circuits.
Cấp nguồn cho anten vi dải
2.2.5.1 Cấp nguồn bằng đường truyền vi dải Ưu điểm: Cấp nguồn bằng đường truyền vi dải (feed line) là một phương pháp dễ thực hiện vì patch có thể được xem là một đường tryền vi dải hở và cả hai có thể được thiết kế trên cùng một mạch.
Hạn chế: Sẽ xuất hiện sự phát xạ không mong muốn nếu kích thước đoạn feed line là đáng kể so với patch.
Một số cách cấp nguồn vi dải cho ăng ten như:
Ta chọn điểm có trở kháng bằng với trở kháng của đường vi dải bằng cách cắt vào tấm patch một khoảng (Hình 2.20a)
Ta dùng các đoạn đường vi dải có chiều dải λ/4 được cấp vào cạnh của ăng ten để có thể điều chỉnh trở kháng vào thích hợp (Hình 2.20b)
Đường cấp nguồn sẽ không tiếp xúc trực tiếp với miếng kim loại mà sẽ cấp nguồn thông qua hiện tượng cảm ứng (Hình 2.20c)
Hình 2.20: Cấp nguồn vi dải
2.2.5.2 Cấp nguồn bằng cáp đồng trục
Cấp nguồn qua cáp là phương pháp cơ bản để truyền tải công suất cao tần Cáp đồng trục được thiết kế với lõi hàn vào miếng kim loại patch, trong khi phần vỏ bên ngoài được hàn vào mặt phản xạ của ăng ten, hay còn gọi là mặt Ground.
Ưu điểm: Dễ thiết kế và chế tạo, có thể cải thiện băng thông, sai số đường truyền thấp.
Nhược điểm: Ăng ten có thể bị ảnh hưởng vì có thêm lớp thiếc hàn trên bề mặt bức xạ và mặt phản xạ, có thể gây nhiễu.
Hình 2.21: Cấp nguồn bằng cáp đồng trục
2.2.5.3 Cấp nguồn dùng phương pháp ghép khe.
Phương pháp này thường được sử dụng nhằm loại bỏ sự bức xạ không cần thiết của đường tiếp điện.
Cấu trúc của thiết bị bao gồm hai lớp điện môi, với một bản kim loại nằm ở phía trên Ở giữa có một mặt phẳng đất, được thiết kế với một khe nhỏ nằm chính giữa và dưới bản kim loại, nhằm giảm thiểu hiện tượng phân cực chéo nhờ vào tính đối xứng Đường tiếp điện được đặt ở lớp điện môi phía dưới để tối ưu hóa hiệu suất hoạt động.
Hình 2.22: Phương pháp ghép khe
Ưu điểm: Hạn chế được bức xạ không mong muốn, cải thiện băng thông.
Hạn chế: Khó sản xuất, chế tạo do có nhiều lớp.
2.2.5.4 Cấp nguồn bằng phương pháp ghép gần
Phương pháp này còn được gọi là phương pháp ghép điện từ, bản chất của phương pháp là ghép điện dung giữa đường cấp nguồn và patch.
Cấu trúc của thiết bị bao gồm hai lớp điện môi, với đường tiếp điện nằm giữa hai lớp này Các thông số của hai lớp điện môi và độ dày có thể được điều chỉnh để giảm thiểu bức xạ rò rỉ ở đầu cuối hở của đường truyền, đồng thời cải thiện băng thông.
Ưu điểm: Loại bỏ bức xạ không mong muốn trên đường tiếp điện và cải thiện băng thông rộng.
Nhược điểm: Khó khăn trong việc thiết kế và thi công vì đường tiếp điện nằm giữa hai lớp điện môi vì vậy mà anten có chiều dày hơn.
Hình 2.23: Phương pháp ghép gần
Anten vi dải hai tần số cộng hưởng
Anten vi dải cộng hưởng kép có khả năng hoạt động ở hai tần số cộng hưởng trên các cấu trúc đơn hoặc đa bức xạ Để đảm bảo hiệu suất tối ưu, các anten này cần có đặc tính bức xạ và phối hợp trở kháng tương đồng tại cả hai tần số Có ba phương pháp chính để thiết lập anten cộng hưởng kép, mỗi phương pháp mang lại những lợi ích và ứng dụng riêng.
- Kích thích anten bằng hai mode.
- Sử dụng nhiều patch bức xạ cho anten.
Thuật toán Differential Evolution - DE
Vấn đề tối ưu hóa xuất hiện rộng rãi trong nghiên cứu học thuật và ứng dụng thực tiễn, đặc biệt trong các lĩnh vực kỹ thuật, tài chính và khoa học Khi tài nguyên như không gian, thời gian và chi phí bị hạn chế, nhu cầu về một phương pháp tối ưu hóa hiệu quả trở nên cần thiết Các nhà nghiên cứu và thực hành cần những giải pháp mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề đa dạng trong công việc hàng ngày của họ Dù các bài toán tối ưu hóa có thể phức tạp, việc tìm ra giải pháp không nhất thiết phải khó khăn Một thuật toán tối ưu hóa đáng tin cậy có khả năng hội tụ đến điểm tối ưu cho nhiều vấn đề khác nhau, trong khi yêu cầu tài nguyên tính toán không quá lớn Do đó, một phương pháp tối ưu hóa lý tưởng cần phải dễ sử dụng, đáng tin cậy và hiệu quả để đạt được các giải pháp thỏa đáng.
Tối ưu hóa bằng phương pháp Phát triển Khác biệt (DE) là một giải pháp hiệu quả cho các yêu cầu tối ưu hóa, đặc biệt là đối với các bài toán có hàm mục tiêu cần tìm giá trị nhỏ nhất.
Thuật toán Tối ưu hóa Phát triển Khác biệt (Differential Evolution) được Storn và Prince phát minh vào năm 1995, và đã chứng minh tính hiệu quả của nó trong việc giải quyết nhiều bài toán chuẩn cũng như ứng dụng thực tiễn Phương pháp này, cùng với các chiến lược tiến hóa và lập trình tiến hóa, thuộc về một lớp quần thể gốc trong lĩnh vực tối ưu hóa.
Nội dung này dựa trên lý thuyết tiến hóa của Darwin, mô tả quá trình phát triển của một quần thể cá thể qua các thế hệ Quá trình này bao gồm các hoạt động tiến hóa như đột biến, trao đổi chéo và chọn lọc tự nhiên.
Cơ sở thuật toán tiến hóa vi phân
Theo nguyên tắc tiến hóa tự nhiên và sự sống còn của kẻ mạnh nhất được mô tả bởi Lý thuyết Darwin.
Thuật toán tiến hóa chủ yếu được áp dụng trong tối ưu hóa, nhưng còn được sử dụng trong khai thác dữ liệu, phát triển hệ thống học tập và xây dựng khung thí nghiệm nhằm xác nhận các lý thuyết về tiến hóa sinh học và chọn lọc tự nhiên.
Tiến hóa vi phân là một kỹ thuật tối ưu hóa khác biệt so với các phương pháp truyền thống, vì nó phát triển một quần thể giải pháp trong không gian tìm kiếm thay vì chỉ bắt đầu từ một điểm duy nhất Trong mỗi lần lặp, thuật toán tiến hóa tạo ra các giải pháp mới, gọi là con đẻ, bằng cách biến đổi hoặc kết hợp các giải pháp hiện tại, sau đó thực hiện lựa chọn cạnh tranh để loại bỏ các giải pháp kém hiệu quả.
So với các kỹ thuật tối ưu hóa truyền thống như lập trình phi tuyến tính, các thuật toán tiến hóa tỏ ra mạnh mẽ hơn và đạt được sự cân bằng tốt giữa thăm dò và khai thác trong không gian tìm kiếm, đặc biệt khi tối ưu hóa các vấn đề thực tiễn.
Trong bốn mươi năm qua, các luồng chính của thuật toán tiến hóa đã phát triển mạnh mẽ, với phần lớn các triển khai hiện tại bắt nguồn từ ba nhánh chính: chiến lược tiến hóa, thuật toán di truyền và lập trình tiến hóa Những nhánh này tuy có mối liên hệ chặt chẽ nhưng đã được phát triển độc lập, đóng góp vào sự đa dạng và hiệu quả của các phương pháp tối ưu hóa trong lĩnh vực này.
Các cách tiếp cận này có mối liên hệ chặt chẽ với các nguyên tắc cơ bản của chúng, mặc dù các hoạt động cụ thể và lĩnh vực vấn đề thường được áp dụng khác nhau giữa các cách tiếp cận.
Thuật toán tối ưu hóa rời rạc hoạt động hiệu quả hơn nhờ vào việc mã hóa các biến quyết định thành chuỗi bit, từ đó cho phép chúng được điều chỉnh thông qua các toán tử logic.
Các chiến lược tiến hóa và lập trình tiến hóa chủ yếu tập trung vào quá trình đột biến, nhưng cũng có thể kết hợp các phương pháp như giao phối hoặc tái tổ hợp để tối ưu hóa kết quả.
Chiến lược tiến hóa là một phương pháp tối ưu hóa chức năng liên tục trong tự nhiên, nơi các tham số được mã hóa dưới dạng số dấu phẩy động và được xử lý thông qua các phép toán số học.
Tất cả các thuật toán tiến hóa, mặc dù có sự khác biệt, đều dựa trên khái niệm quần thể và cá nhân, trải qua các biến đổi ngẫu nhiên như đột biến, trao đổi chéo và lựa chọn Những quá trình này giúp phát triển các giải pháp tối ưu hơn trong không gian tìm kiếm các biến quyết định.
- Đột biến tạo thông tin mới vào trong quần thể bằng cách tạo ngẫu nhiên các biến thể cho các cá nhân hiện có.
- Sự giao thoa hoặc tái tổ hợp thường thực hiện trao đổi thông tin giữa các cá nhân khác nhau trong dân số hiện tại.
- Việc lựa chọn áp đặt một hướng phát triển tới tối ưu bằng cách ưu tiên các cá nhân có thể lực tốt hơn.
- Giá trị sự thích hợp có thể phản ánh giá trị hàm mục tiêu and/or mức độ thỏa mãn ràng buộc.
Các hoạt động này hình thành một vòng lặp, trong đó các thuật toán tiến hóa thường trải qua nhiều thế hệ cho đến khi tìm ra giải pháp tốt nhất hoặc đạt được các tiêu chí chấm dứt khác.
Thuật toán tiến hóa vi phân (Differential Evolution)
Tiến hóa vi phân là một phương pháp tối ưu hóa hàm không có đạo hàm dựa trên quần thể, tương tự như các thuật toán tiến hóa khác Phương pháp này thường mã hóa các biến quyết định dưới dạng số dấu phẩy động và sử dụng các phép toán số học đơn giản như cộng, trừ và nhân để thao tác.
Sơ đồ khối thuật toán tiến hóa vi phân:
Hình 2.24: Sơ đồ thuật toán tiến hóa vi sai
Các bước thực hiện thuật toán tiến hóa vi sai:
Xác định các thông số của thuật toán:
Các thông số của thuật toán bao gồm:
- Số lượng cá thể (NP)
- Số thế hệ tối đa (GEN).
Lập trình với Matlab thực hiện lệnh trên CST
Cả CST và Matlab đều cung cấp trợ giúp mạnh mẽ cho người dùng thông qua khung ActiveX, cùng với nhiều tài nguyên sẵn có trên Internet Việc phân tích các hỗ trợ này cho thấy tính linh hoạt và khả năng tích hợp của cả hai chương trình trong việc phát triển ứng dụng.
ActiveX là một nền tảng cho phép xác định các thành phần phần mềm tương thích giữa các chương trình được phát triển bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau Các phần mềm có thể được xây dựng từ một hoặc nhiều thành phần này để tận dụng các chức năng mà chúng cung cấp.
Công nghệ mà Microsoft giới thiệu lần đầu vào năm 1996 là sự phát triển của Mô hình thành phần đối tượng (Component Object Model) và liên kết, nhúng đối tượng (Object Linking and Embedding) Hiện nay, công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong các hệ điều hành Microsoft Windows, mặc dù nó không chỉ gắn liền với hệ điều hành này.
Theo mô tả của CST Studio, mọi thành phần của nó đều có khả năng hoạt động như một máy chủ OLE được quản lý OLE, công nghệ do Microsoft phát triển, cho phép liên kết và nhúng các đối tượng trong tài liệu và các đối tượng khác Do đó, CST Microwave Studio kết hợp với OLE là một giải pháp hiệu quả cho người dùng Windows và Matlab.
Hệ thống các mục để có thể theo dõi và truy cập phần mềm CST bằng Matlab code.
- Khởi tạo cửa sổ chính của CST Microwave Studio.
- Truy cập vào tab cụ thể của dự án và Navigation Tree.
- Truy cập cửa sổ để thay đổi thuộc tính đối tượng.
Hình 2.25: Sơ đồ khối phương thức kết nối tới CST
Dưới đây em xin trình bày quy trình và cách thức truy cập bằng Matlab code tới CST Microwave Studio làm việc với giao diện ActiveX.
Tạo môi trường làm việc
Hình 2.26: Sơ đồ khối cách tạo môi trường làm việc
- Tạo một máy chủ cục bộ hoặc từ xa: actxserver
- Gọi một phương thức cho một đối tượng ActiveX:
Lệnh actxserver khởi tạo một chương trình hoạt động như một lệnh gọi được quản lý, cho phép chỉ định các phần cụ thể của chương trình đó.
Khởi tạo cửa sổ chính của CST Microwave Studio
Lệnh liên kết với biến ‘cst’ và đối tượng được điều khiển là
‘CSTStudio.Application’ đó là tên duy nhất trong môi trường ActiveX, cho phép hiểu chương trình nào chúng ta muốn truy cập: actxserver('CSTStudio.Application')
Gửi một lệnh đến biến ‘cst’ liên kết với ứng dụng CST Studio để tạo một tệp dự án trống mới: mws = invoke(cst , 'NewMWS')
Xây dựng chương trình chính điều khiển đối tượng (Ăng ten)
Để mô phỏng một ăng ten qua CST Microwave Studio bằng mã Matlab, trước tiên chúng ta cần xác định đối tượng cần điều khiển là ăng ten Sau đó, chúng ta sẽ thực hiện các bước cụ thể để tiến hành mô phỏng.
Ta có sơ đồ khối thực hiện:
Hình 2.27: Sơ đồ khối tổng quan chương trình xây dựng ăng ten
Trong quá trình mô phỏng đối tượng trên CST bằng mã Matlab, việc gọi đầy đủ phương thức của các thuộc tính trong mỗi chức năng của CST là rất quan trọng Để tối ưu hóa và đơn giản hóa quá trình mô phỏng, nên tạo sẵn các thư viện con cho từng biểu tượng trong thanh công cụ của CST.
Để mô phỏng một miếng brick làm nền (substrate) trong phần mềm CST, bạn có thể thực hiện theo cú pháp sau: brick = invoke(mws,'Brick'); invoke(brick,'Reset'); invoke(brick,'Name','Substrate'); invoke(brick,'component','component1').
; invoke(brick,'Material', 'FR-4 (lossy)'; invoke(brick,'Xrange',Xrange(1),Xrange(2))
; invoke(brick,'Yrange',Yrange(1),Yrange(2)); invoke(brick,'Zrange',Zrange(1),
Zrange(2)); invoke(brick, 'Create'); release(brick);
(Chương trình đúng với điều kiện khi chúng ta đã gọi đủ các thuộc tính của vật liệu FR-4 (lossy))
Sau khi hoàn thành việc mô hình hóa ăng ten, chúng ta sẽ sử dụng các phương pháp mô phỏng khác nhau để quan sát các thông số quan trọng của ăng ten, bao gồm S11, Farfield, E-field và H-field.
Cuối cùng, sau khi hoàn tất chuỗi câu lệnh mô phỏng chúng ta có thể lưu lại hoặc thoát luôn chương trình vừa mô phỏng bằng lệnh sau:
Lưu dự án hiện tại: Đóng dự án hiện tại: invoke(mws, 'save') invoke(mws, 'quit')
Xử lý số liệu ra S11
Sau khi thực hiện tính toán trên phần mềm CST, người dùng cần chọn tệp trong "tree" của các thư mục để hiển thị đồ thị S11 Để xuất dữ liệu, truy cập vào tab Post Processing \ Import \ Export \ Plot Data (ASCII) Đối với việc xử lý bằng mã Matlab, hãy chọn tệp S11 trong cây điều hướng của không gian làm việc để truy cập kết quả giá trị S11 bằng lệnh: invoke(mws,'SelectTreeItem','1D Results\S-Parameters\S1,1').
Sau đó, xuất dữ liệu ra một tệp text được tạo trong thư mục bất kỳ với hai chuỗi giá trị gồm tần số và giá trị S11.
