全波匹配电路优化（FW-MCO）是一项新技术，它将全波三维电磁（EM）仿真与电路优化相结合，形成了一种解决长期存在的射频（RF）难题的新方法：即确定哪些元件参数能为给定的匹配网络布局提供所需的匹配特性。 那些为了达到预期性能而反复在原型上焊接或拆卸元件的日子已经一去不复返了。本文通过设计一款用于GPS-蓝牙天线的匹配电路，详细介绍了该设计流程。
匹配网络的设计颇具挑战性，而射频工程师缺乏一款可靠的工具来确定应选用哪些元件参数来构建匹配网络布局。逐一测试不同配置不仅成本高昂、耗时，也无法实现最佳性能。现有的基于原理图的软件工具可帮助设计人员根据设计目标（例如最大化效率）选择适合天线的电路拓扑结构。
在低频下，原理图预测的匹配度可能与实际电路的测量性能相当，因为就波长而言，连接距离非常短，损耗较低，且寄生效应以及与几何结构其他部分的耦合也微乎其微。在高频下，理想导线会转变为射频元件，例如辐射器或有损传输线。 走线之间以及与几何结构的其他部分会发生耦合。由于电磁相互作用通常比原理图所呈现的更为复杂，因此实际的物理性能可能与原理图的预测存在差异。
幸运的是，全波电磁仿真能够捕捉这些复杂的相互作用，因此无需通过反复试错，即可进行优化以确定合适的电路元件参数。FW-MCO 通过建模射频效应并将这些信息应用于元件选型过程，填补了设计流程中的这一空白。
设计任何新设备的工作流程都是迭代的，其中会经历多次起始失误、分支和挑战。随着工程师对问题点逐渐了解并开发出更高效的流程，工作流程的线性程度会提高，管理者对设计周期的预期也会相应缩短。若不考虑这些迭代循环，设计匹配天线的四个主要步骤如下：
以未匹配的天线（无论是物理原型还是CAD模型）为起点，射频工程师的首要任务是确定辐射结构的输入阻抗及相应的S11值。本文将以图1所示的GPS-蓝牙天线为例进行讨论。 确定其输入阻抗主要有两种方法。传统上，且在许多情况下仍被广泛采用的是，使用网络分析仪在实验室中测量阻抗。近年来，全波三维电磁仿真（3D EM simulation）的应用日益普及；Remcom的XFdtd和ANSYS的HFSS已成为天线特性分析的常用工具。图2显示了该未匹配天线的反射系数。
在获得天线的S参数数据后，第二步将使用电路求解器，例如Optenni的Optenni Lab和是德科技的ADS。这些工具都配备了基于原理图的编辑器，用于构建匹配网络拓扑，其中原理图包含元器件列表及其连接节点。电路求解器通过维持元器件之间及节点处的电压和电流关系来分析原理图。 图3展示了一种四元件匹配网络拓扑，该拓扑在GPS和蓝牙频段内提供了可接受的匹配。图2还展示了电路求解器生成的相应S参数预测结果。
一旦生成匹配网络拓扑结构和初始元件参数，工程师就会将基于原理图的拓扑结构转换为印刷电路板（PCB）上的物理布局。根据工程团队的工作流程，机械工程师可能会参与布局过程，并使用Cadence或Mentor Graphics的软件产品。 图4展示了GPS-蓝牙天线的匹配网络布局（集中参数元件以连接铜箔走线的绿色线条表示）。
完成第三步后，射频工程师将获得一个包含匹配网络布局的更新版物理原型或CAD模型。该布局将反映第二步中通过电路求解器确定的初始集中元件参数值。如果器件工作频率足够低，或者天线已与匹配网络隔离，则对更新后的原型进行测量或全波仿真将显示其与电路求解器的结果高度一致，工程师即可进入产品测试阶段。 在更高频率下，天线设计工作流程通常需要增加第四步，因为更新后的原型机性能无法达到电路求解器的预测。通过对比图2中的电路求解器预测结果与有限差分时域（FDTD）仿真结果，即可看出这种差异。
在第四步中，射频工程师将确定最终的元器件参数值，以确保在PCB上布局的匹配网络能达到预期性能。直到最近，还没有任何工具能有效解决这一问题，因此工程师只能依赖成本高昂且性能欠佳的方法，例如在原型上反复焊接和拆卸元器件。FW-MCO技术通过允许射频工程师考虑数千种元器件组合并确定最佳天线性能，从而克服了这一挑战。 表 1 展示了电路求解器确定的元件参数与 FW-MCO 选出的最优参数之间的显著差异。图 2 中的最后两幅图表表明，FW-MCO 预测的 S 参数与FDTD 仿真验证结果相吻合。
FW-MCO 专为解决匹配网络设计工作流的最后一步而开发，它能从允许使用的元件列表中选出最优的集中参数元件组合。该工具利用效率和/或 S 参数目标对不同组合进行评估，同时考虑了影响匹配网络性能的各种电磁现象。FW-MCO 主要包括两个步骤：系统特性分析与元件选择。
FW-MCO 的系统表征步骤利用全波三维电磁仿真，对匹配网络的物理布局及其周围环境进行分析。与电路求解器不同，FW-MCO 并不将匹配网络视为一组通过定义好的传输线连接到节点的集中元件。 相反，FW-MCO将每个集中参数元件视为插入到由PCB走线、辐射元件、塑料外壳、天线负载等组成的三维环境系统中。图5展示了电路元件如何通过FDTD网格直接插入到周围的物理几何结构中。系统特性分析考虑了匹配网络内部、匹配网络与辐射天线之间以及整个器件范围内的场相互作用。 特性分析完成后，系统将由响应矩阵表示，该矩阵定义了每个元件与系统之间的相互作用，进而定义了元件之间的相互作用。由于 FW-MCO 将系统抽象为响应矩阵，因此它隐式考虑了匹配网络的物理布局。例如，无需显式指定传输线的长度，因为该信息已包含在响应矩阵中。
一旦系统特性得到表征，即可根据响应矩阵选择任意一组元件并确定相应的天线匹配方案，而无需重新进行全波仿真。因此，FW-MCO的第二步便成为一个优化问题，旨在确定最优元件参数。射频工程师需定义元件参数的允许范围，并设定目标以实现最大优化。 允许的元件值列表代表了设计中可用的元件集合。通常，这相当于元件供应商提供的可用元件列表。单个元件可以是无源的或有源的；要求是该元件能在频域中进行表征。这提供了灵活性，允许在列表中填充电感器、电容器和可调元件，这些元件可以被视为理想元件，也可以是通过 *.s2p 文件定义的实际元件。 元件值可以连续变化，也可以限制在目标范围内的有限个固定值，以反映制造商提供的实际值。辐射效率、系统效率、S参数或其组合均可用于定义目标。此外，射频工程师需要在指定的频率范围内提供相应的阈值。例如，一个目标可能是找到一组元件值，使其在目标LTE频段上的辐射效率大于68%。
该优化过程将每个元件视为一个变量，该变量可从相关的允许元件值列表中取一个值。因此，优化算法必须能够处理多个变量，并能从众多局部极小值中识别出全局极小值。粒子群优化和遗传算法均能实现这一区分。 优化完成后，将获得一组最优的元件参数值。若某些目标未能达成，射频工程师需回溯工作流程并进行调整。这可能涉及改变匹配网络的物理布局，也可能需要追溯至设计流程的早期阶段，例如修改天线结构。若所有目标均已达成，则可将这些参数值视为最终值，并将其应用于原型机进行验证和产品测试。 由于系统特性分析是通过全波三维电磁仿真完成的，因此可以预期FW-MCO的预测结果与测量结果将高度吻合。
虽然FW-MCO和电路求解器都用于匹配网络设计，但它们的主要区别在于可用的数据。对于单端口天线，电路求解器需要输入源阻抗、S11和辐射效率作为输入参数。
在分析匹配网络原理图时，电路求解器存在局限性，因为它们依赖经验公式来维持元件间的电压和电流关系。它们无法考虑元件之间、元件与有源天线之间以及元件与器件其余部分之间的场耦合。相比之下，FW-MCO 能够捕捉全波电磁仿真计算出的所有场耦合，并基于这些信息选择元件参数。 以图6a所示的八元件匹配网络拓扑为例。从物理布局上看，其可如图6b或6c所示进行布置。虽然电路求解器仅会为该拓扑返回一组初始元件参数，但FW-MCO会针对两种不同的布局分别计算不同的响应矩阵。这将导致选取两组元件参数，以匹配相应的物理布局。
在匹配网络设计中，FW-MCO 并不能替代电路求解器。这两种技术分别适用于工作流中的不同阶段。在工作流的中间阶段，电路求解器用于确定合适的拓扑结构并提供初始元件参数值；而在工作流的最后阶段，FW-MCO 则对物理布局进行分析，并给出最终的元件参数值。
针对自由空间中单天线的传统LC匹配网络设计在器件设计中被广泛采用，并且可以通过前文所述的FW-MCO方法轻松实现。然而，消费者对可靠连接和高速数据传输的需求，正推动射频工程师突破传统设计框架。值得庆幸的是，FW-MCO的灵活性能够支持多种天线负载配置以及多天线系统的设计。
许多设备在不同的天线负载配置下运行。以任何手持设备为例，当设备处于自由空间或被握在手中时，其天线负载情况会有所不同。这两种配置会导致不同的输入阻抗，因此，满足自由空间工作要求的匹配网络在设备被握持时可能无法满足需求。为了实现更简单、更经济的方案，射频工程师可能会采用一种传统匹配网络，其LC参数能同时满足这两种情况。 更先进的解决方案是在匹配网络中加入可调元件，并在设备层面集成接近传感器。在三维电磁仿真器中，针对手持配置，需在仿真空间中加入虚拟手模型。这将导致元件与场之间的相互作用与自由空间配置不同。 请注意，响应矩阵用于表征影响匹配网络所有元件的场相互作用。因此，需要两组响应矩阵来捕获两种加载配置下的场信息，这些信息将作为单一优化过程的输入。
在采用可调元件的高级方案中，将利用接近传感器检测设备是在自由空间中工作，还是在被手持时工作。随后，将根据负载配置改变可调元件的状态，从而改变匹配阻抗。FW-MCO采用类似的逻辑，在建立优化模型时，将响应矩阵中的负载配置信息与调谐器状态相关联。 优化目标设定为：在LTE频段内，自由空间响应矩阵和手持响应矩阵的辐射效率分别需达到93%和75%以上。优化结果将返回两个调谐器参数，分别对应两个响应矩阵。若匹配网络中包含LC元件，优化结果还将返回其固定参数值，这些值与负载配置无关。
多天线设计也给射频工程师带来了挑战，因为有源天线的能量可能会被无源天线吸收，而未能成功辐射出去。这种现象被称为“能量吸出”，可通过S21参数或辐射效率降低来识别。使用FW-MCO选出能有效减少能量吸出的最佳元件参数非常简单。两个天线及相应的匹配网络将被纳入三维电磁仿真空间中。 通过单次响应矩阵仿真即可表征系统，并确定影响所有元件的场相互作用。最后，将设定目标，在天线1工作时最大化辐射效率，同时最小化S21。根据器件设计决策，FW-MCO还可用于识别可调元件——当天线1发射时，这些元件会在天线2处产生不良匹配；但在天线2发射时，却能实现良好匹配。
一项名为“全波匹配电路优化”的新技术，填补了匹配网络设计中的最后一块空白。 与基于原理图的电路求解器不同，该技术考虑了所有电磁场与元件之间的相互作用。利用这些信息，全波匹配电路优化（FW-MCO）能够分析数千种元件组合，从而确定满足设计要求的最优方案。随着匹配网络设计复杂度的增加以满足最新的通信需求，FW-MCO将成为必不可少的工具，因为如果没有优化技术，其排列组合的数量将难以处理。
杰夫·巴尼和斯科特·兰登
Remcom 公司，宾夕法尼亚州州立学院