基于近场扫描的电磁干扰源重构算法研究

基于近场扫描的电磁干扰源重构算法研究

论文摘要

现代电子产品不断地沿着高速、高密、低耗、小型化的趋势发展,由此引发的电磁干扰问题也变得日益严重。面对越来越复杂的电子产品,传统的全波仿真方法无法精确、快速地分析其电磁干扰问题。这一方面是由于全波仿真算法面对结构复杂的多尺度(电路板级-器件级-芯片级)问题,仿真效率十分低下,另一方面是因为核心器件的模型由于知识产权保护而无法获得。面对这类问题,近场扫描技术显现出了巨大的优势,它可以在器件结构细节未知的情况下诊断和定位电磁干扰问题。特别地,利用近场扫描的电磁场,可以构建复杂干扰源器件的简化等效辐射源模型,从而快速量化分析复杂系统中电磁干扰问题。该技术为电子产品前期的电磁干扰风险评估、架构布局设计,以及后期的电磁干扰整改提供了有力的理论工具,极大地降低电子产品的研发成本、缩短产品的研发周期,成为国内外学术界和知名企业的研究热点。本文紧密联系实际工程,围绕着提高基于近场扫描干扰源重构算法的效率和精度核心问题进行研究。本文的主要内容和创新点包括以下三点:1.针对实际工程中近场扫描耗时长的问题,提出了一种基于单平面幅度扫描的迭代算法。该算法通过一个扫描面的场幅度值,利用迭代算法得到等效辐射源模型。相比于传统的双扫描面迭代算法,该方法在保持精度的同时减少了一半的扫描时间。仿真和实验的例子都证明了该方法的有效性。此外,我们还用含噪声的测试数据验证了算法的鲁棒性。该算法适用于前期系统架构设计阶段的电磁干扰问题分析。2.针对含多次反射等复杂电磁环境下的等效辐射源建模问题,我们提出了一种基于深度学习和人工神经网络的重构算法。该算法通过网络训练,将多次反射和衍射效应等考虑在内,有效地提高了等效辐射源的重构精度,为复杂环境中电磁干扰问题的分析和诊断提供了新的解决思路。仿真和实验例子证明了该方法能够准确预测场分布。特别地,与传统等效源重构算法相比,该方法还具有预测扫描面下方的场分布的能力。这对于近场干扰源的准确定位具有重要的意义。3.针对工程中等效辐射源多频点建模的效率问题,本文提出了一种固定等效偶极子位置的差分进化重构算法。在位置固定的情况下,不同偶极矩的等效偶极子能重复利用全波仿真的网格,从而实现偶极子等效源在多个频点的快速建模,极大地减少了多频点耦合功率的预测时间。我们用该算法对合作公司的一款高速芯片做了等效辐射源重构,估算了芯片与周围传输线的耦合功率,为芯片布局提供了量化指导准则。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • Abstract
  • 部分短语中英文对照
  • 第1章 绪论
  •   1.1 研究背景
  •   1.2 研究目的
  •   1.3 国内外研究现状
  •     1.3.1 近场扫描系统研究现状
  •     1.3.2 等效辐射源重构算法研究现状
  •   1.4 研究内容
  •   1.5 论文的结构安排
  • 第2章 近场扫描及电磁等效源原理
  •   2.1 引言
  •   2.2 近场扫描系统
  •     2.2.1 近场扫描平台分类
  •     2.2.2 探头和控制系统
  •     2.2.3 近场扫描参数的讨论
  •   2.3 电磁等效源
  •     2.3.1 电流磁流等效源
  •     2.3.2 偶极子等效源
  •     2.3.3 基于幅相扫描的干扰源重构算法
  •   2.4 利用互易定理估算耦合功率
  •     2.4.1 基于扫描场的耦合功率估算
  •     2.4.2 基于等效源的耦合功率估算
  •   2.5 本章小结
  • 第3章 单面迭代重构算法
  •   3.1 引言
  •   3.2 双面迭代算法
  •     3.2.1 平面波谱理论
  •     3.2.2 双面迭代算法
  •   3.3 单面迭代算法
  •     3.3.1 迭代过程
  •     3.3.2 奇异值分解
  •   3.4 仿真例子验证
  •   3.5 实验例子验证
  •     3.5.1 时钟芯片辐射
  •     3.5.2 贴片天线辐射
  •   3.6 本章小结
  • 第4章 人工神经网络重构算法
  •   4.1 引言
  •   4.2 基于人工神经网络的等效辐射源重构算法
  •     4.2.1 等效偶极子模型混合人工神经网络
  •     4.2.2 神经网络的训练
  •   4.3 仿真例子验证
  •     4.3.1 预测扫描面上方的磁场——仿真例子
  •     4.3.2 预测扫描面下方的磁场——仿真例子
  •   4.4 实验例子验证
  •     4.4.1 预测扫描面上方的磁场——实验例子
  •     4.4.2 预测扫描面下方的磁场——实验例子
  •   4.5 本章小结
  • 第5章 差分进化重构算法
  •   5.1 引言
  •   5.2 差分进化算法简介
  •   5.3 差分进化源重构算法
  •   5.4 算法验证
  •     5.4.1 仿真算例验证——在板天线与微带线耦合
  •     5.4.2 实验算例验证——在板芯片与微带线耦合
  •   5.5 本章小结
  • 第6章 结论和展望
  •   6.1 结论
  •   6.2 展望
  • 参考文献
  • 作者简介
  • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 舒余飞

    导师: 魏兴昌

    关键词: 近场扫描,等效辐射源重构,电磁干扰,相位恢复,深度学习,人工神经网络,差分进化

    来源: 浙江大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 物理学,电信技术

    单位: 浙江大学

    分类号: TN972;O441

    DOI: 10.27461/d.cnki.gzjdx.2019.000006

    总页数: 154

    文件大小: 16799K

    下载量: 168

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