HFSS軟件二次開發在對數周期天線設計中的應用

1 前言

    目前，仿真軟件ANSOFT HFSS的計算精度和效率不斷提高。但是要建某些陣列天線或其他復雜函數線構成的天線，操作工作量會增大，檢查錯誤和修改模型都較困難。HFSS提供了基于VBScript的宏命令來進行軟件的二次開發。采用HFSS的VBscript宏能方便模型的建立和修改，提高工作效率。通過VBScript可以建立HFSS仿真模型，也可控制HFSS包括材料設置、邊界設置、激勵設置、求解設置等所有操作。

    對數周期偶極子天線（log-periodic dipole antenna），由于其工作頻帶寬、增益高、前后比好、結構簡單、成本低等眾多優點，在短波、超短波、微波等波段的通信、側向、偵察、電子對抗等方面得到了廣泛的應用。本文通過對對數周期天線的分析，編寫了基于VBscript的程序，通過外部輸入初始參數，自動建立HFSS仿真模型，并進行仿真分析。

2 對數周期天線的基本分析

圖1 對數周期天線的幾何結構圖

    如圖1所示，對數周期天線由N根平行排列的偶極子構成，它們都連接在一對雙線傳輸線上，饋源接在最短振子一端，相鄰兩振子交叉饋電。為了減小電磁波在終端的反射以改善天線在低頻段的電特性，可在最長振子端接一短路支節或匹配負載。LPDA有3個重要的結構參數：比例因子г、間距因子σ、張角α，只要知道其中的任意2個就可以確定天線的幾何結構，它們的定義如下：

    式中d表示相鄰振子的間距，L為振子全長，R為天線幾何定點O到振子的垂直距離，a為振子的半徑。

    理論上的工作帶寬由比值l₁/l_n確定，通常稱此比值為為結構帶寬B_s。實際工作帶寬B應小于B_s，即B=B_s/B_ar。當τ≥0.875時，近似計算式為B_ar≈1.1+30.7σ(1-τ)。通常B_ar≈1.5□2.5。對數周期天線振子數目為N=1+lnBs/ln(1/τ)。

    2.1 對數周期天線的建模

    設計一個微帶貼片形式的對數周期天線。

    需要輸入的參數有：工作的最高頻率f_H、和工作的最低頻率f_L，以及比例因子г、間距因子σ。同時應給出最末端振子（或初始端振子）的振子寬度W₁。

    通過初始輸入參數，根據對數周期天線的理論分析，采用VB語言或者Matlab語言等進行程序設計，得到對數周期天線的結構參數。包括天線的振子個數，各個振子的長度信息，各個振子的位置信息等。

    利用Ansoft HFSS的強大的宏語言命令，基于VBscript語言編寫程序。將對數周期天線的結構參數信息導入，建立HFSS 的仿真模型。

    程序編寫好后，通過簡單的初始參數的輸入，便能建立不同振子個數和不同尺寸的天線仿真模型。利用HFSS的宏語言，根據所需的頻帶范圍要求，輕松的建立仿真模型，并得到結果。同時，還可省去在HFSS中修改模型和增減振子個數的操作。

    設置工作的最高頻率f_H=2.2GHz，工作的最低頻率f_L=0.35GHz，比例因子г=0.83、間距因子σ=0.083，最末端振子的振子寬度W₁=30mm。采用VBscript語言建立的對數周期天線的仿真模型如圖2所示。天線的寬度l₁=508mm，天線的總長度為L=532mm。天線介質采用Arlon AD270，厚度為h=3mm，相對介電常數為ε_r=2.7。

圖2 對數周期天線的仿真模型圖

    2.1.1 天線模型的仿真結果

    采用Ansoft HFSS對對數周期天線仿真模型進行仿真分析。天線的駐波曲線圖如圖3所示。

圖3 駐波曲線圖

    天線典型頻點的E面和H面方向圖如圖4～圖9所示。

圖4 E面方向圖(0.35GHz)

圖5 H面方向圖(0.35GHz)

圖6 E面方向圖(1.15GHz)

圖7 H面方向圖(1.15GHz)

圖8 E面方向圖(1.95GHz)

圖9 H面方向圖(1.95GHz)

    從仿真結果可以看出，在頻率0.35GHz～2.2GHz范圍內，對數周期天線駐波小于2。在工作頻段內，天線的增益在5dBi左右。

    對于具體應用平臺，需要壓縮對數周期天線的y向尺寸，可以考慮將振子彎折來實現目的。手動調節參數和建立模型就顯得比較復雜。利用HFSS的宏語言編寫的程序，可以方便的實現彎折振子的對數周期天線模型的建立。可以根據根據需要調節彎折振子的寬度，振子的彎折數、彎折的角度等等參數。如圖10為一個對第5～9號振子進行彎折的對數周期天線仿真模型。

圖10 振子彎折的對數周期天線仿真模型

3 結論

    通過Ansoft HFSS提供的宏語言，對軟件進行了二次開發，設計了一個要求頻帶的對數周期天線。通過輸入初始目標，自動建立了天線仿真模型。仿真結果顯示了天線的良好性能。面對越來越復雜的工程問題，相較于傳統建模而言，通過宏語言能夠更方便的解決一些規模大、具有一定規律的問題，并更加便于進行結果的處理和模型的修改。

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