ansys电磁分析：复杂环境中的无线系统仿真

2018-06-02 by:CAE仿真在线来源:互联网

广泛普及的无线系统可提供持续的移动通信、导航和数据服务,并延伸至多个行业和应用,包括个人电子设备、家庭自动化、电信、汽车、航空航天与国防等。随着第五代无线系统(5G)、物联网(IoT)、配备高级辅助驾驶系统(ADAS)的自动驾驶汽车等最新无线技术的兴起,以及现有无线技术的普及应用和性能飞速发展,相关行业迎来了巨大的商业机遇。与此同时,在复杂环境中设计和部署如此众多的无线系统也需要面临越来越大的挑战。要想赢得竞争,企业需要快速设计、评估和部署能够在预期工作环境中实现优异性能的无线系统。在这些系统运行时,附近会存在其他可能导致干扰和性能劣化的无线系统。此外,还必须考虑环境中存在的意外射频干扰(RFI)源,以实现鲁棒性的系统设计。

仿真无线系统

必须在无线系统设计的早期概念阶段进行仿真驱动的产品研发, 以预测复杂环境中的无线系统性能。设计必须包括:在环境中不属于待设计系统组成部分的其他无线设备和RF信号源的影响。如果没有针对目标环境进行设计,有可能出现以下情况:系统在实验室测试中表现出色,但经过部署后出现性能劣化,从而为了减轻干扰产生高昂成本,并且很可能使业务战略以失败告终。

复杂环境中的无线系统仿真涉及多个计算域和求解方法。它需要一个不仅仅是面向分析专家,同时还面向设计工程师的工作流程。为确保设计生产力和效率,需要在提供多保真度模型库的无缝设计工作流程中协同使用这些方法,这样就能在获得完整和详细的设备信息之后开始仿真。仿真结果应当有利于实现性能要求和部件选择。

在情景矩阵仿真结果试图中,用颜色编码显示了潜在性能问题的系统级概要。红色方块表示受影响系统之间的干扰问题,并需要进一步关注以缓解问题。在实施合适的频率规划,干扰缓解和运行程序之后,全部是绿色的情况矩阵显示了所有系统在仓库环境中正常运行。

仿真复杂环境

ANSYS提供面向所有学科领域的世界级仿真解决方案,包括利用面向天线设计和布局的ANSYS HFSS可进行电磁分析,利用ANSYS RF Option的电路与系统仿真器可预测无线传感器在连接到天线时的性能。ANSYS RF Option现包含ANSYS EMIT,其集成了电磁和电路/系统领域的所有技术,能够在复杂环境中全面仿真所有无线系统的性能。ANSYS EMIT提供基于行业标准的模型库,可面向多种类型的无线系统。其独特的多保真度建模方案提供极其有用的仿真,能够在只获得不完整的设计与性能参数的情况下推进早期的设计决策。

例如,现代自动化仓库能够接收订单并通过送货无人机进行派送。仓库依靠大量无线电设备以无线方式连接订单和送货过程的各个不同部分。仓库中的无线系统包括用于库存管理的射频识别(RFID)标签和读取器、工作在不同空闲频带的用于向机器人和无人机发送和接收命令的无线链路、用于提供位置信息的GPS以及设备之间的Wi-Fi和Bluetooth®连接。此外,其他的RF信号源(例如仓库中工人之间通信使用的手提式无线电设备)会影响用于确保仓库运行的无线链路的性能。在如此复杂的无线环境中,很有可能发生干扰并劣化系统性能。在仓库无线系统的早期设计阶段使用仿真,能够在部署系统之前发现并防止成本高昂的停机时间。

分析人员可利用ANSYS HFSS和ANSYS RF Option模拟所有天线和无线设备在仓库环境中运行时的性能,而这一切工作都可在完成结构设计之前进行。在情景矩阵中汇总了顶层结果,矩阵中的每个方块代表无线系统之间的相互作用。颜色编码方案用红色方块识别性能问题。绿色部分代表已实现性能要求。从仿真获得的详细结果有助于进行合理的频率规划,定义运行参数,以及制定必要的解决措施,从而确保所有同时工作的无线系统能够正常运行,就像在全绿色的情景矩阵中指出的那样。

通过自动化诊断、信号跟踪和添加标签的频谱显示,可以快速确定无线系统性能问题的根源,以便设计和评估环缓解措施。

避免干扰

在复杂环境中进行系统集成的另一个典型挑战是:确保飞机(例如直升机)上的所有无线电发射器和接收器正常运行。所有天线必须同时运行,而且不会劣化其他天线的性能。典型飞机环境中有上千万种(或更多)导致性能劣化的干扰方式,这种复杂性问题必须加以解决。情景矩阵提供的高级概括图可用来快速识别系统相互作用中的问题,但却无法提供相关信息以确定问题的根源或干扰信号的路径。ANSYS EMIT中的自动诊断和结果可视化功能为设计人员提供了快速确定问题和设计缓解措施所需的工具。

例如,直升机上的一个无线电受到其他同时运行的共址发射器造成的干扰时,诊断工具会显示信号跟踪并在宽频带频谱图上显示干扰标记。设计人员可以立即确定问题根源:由于两个发射器系统耦合,功率放大器的非线性造成高阶互调产物,从而导致了干扰。如果没有自动诊断技术,预测和诊断这类相互作用将会非常困难。若依靠测试与测量方法,识别这些问题的成本会非常高,更糟的是需要测试整个环境和所有运行中的RF设备。据一家大型航空航天承包商的系统集成项目经理估计,最近他们在一款新型无人机平台的概念设计早期阶段发现并解决了飞机中的RFI问题(类似于本文讨论的问题),因此节省了超过1,000,000美元的成本。