基于文化粒子群算法的RFID天線設計

徐　捷，項鐵銘，陳　偉

(杭州電子科技大學電子信息學院，浙江 杭州310018)

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基于文化粒子群算法的RFID天線設計

徐捷，項鐵銘，陳偉

(杭州電子科技大學電子信息學院，浙江 杭州310018)

摘要：針對天線優(yōu)化設計涉及高度非線性的問題，傳統(tǒng)優(yōu)化方法往往無法獲得全局最優(yōu)解，在此研究背景下，引入文化粒子群優(yōu)化算法，提出了基于文化粒子群算法與高頻結(jié)構(gòu)電磁場仿真軟件HFSS聯(lián)合仿真的優(yōu)化設計方案。將該方案應用于RFID閱讀器天線優(yōu)化設計，優(yōu)化結(jié)果表明，所設計的天線在2.39 GHz2.51 GHz頻段內(nèi)回波損耗小于-10 dB，圓極化軸比帶寬為2.44 GHz2.48 GHz，為此類天線結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設計提供了一定的參考。

關(guān)鍵詞：文化粒子群算法；HFSS聯(lián)合仿真；優(yōu)化設計；RFID閱讀器天線

0引言

射頻識別技術(shù)(Radio Frequency IdentiFication，RFID)是一種非接觸式的自動識別技術(shù)[1]，具有傳輸速率快、防沖撞、讀寫距離遠、可批量讀取等優(yōu)點，在工業(yè)自動化、交通運輸管理、物流供應鏈管理等領(lǐng)域具有很大的潛力。天線設計是RFID系統(tǒng)設計的關(guān)鍵部分，天線的性能對RFID系統(tǒng)的工作指標有很大的影響。粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)[2-3]具有尋優(yōu)能力強、收斂速度快等優(yōu)點，能有效地求解電磁領(lǐng)域中多維、非線性的復雜優(yōu)化問題，但是粒子群算法存在早熟收斂、易陷入局部極值等問題。本文針對這些不足，融合了文獻[4-5]算法的優(yōu)點，提出基于文化粒子群算法與高頻電磁仿真軟件(High Frequency Structure Simulator，HFSS)聯(lián)合仿真方案，并優(yōu)化設計了一款RFID閱讀器天線。

圖1　文化粒子群算法模型

1文化粒子群算法

文化粒子群算法(Cultural Based Particle Swarm Optimization，CBPSO)由PSO種群空間和信念空間構(gòu)成，信念空間采用形式，其中形勢知識S是最優(yōu)個體的集合，規(guī)范知識N是每個變量的取值區(qū)間，歷史知識H記錄持續(xù)n代不變化的群體最優(yōu)解，以此判斷搜索是否陷入局部最優(yōu)。文化粒子群算法模型如圖1所示。

1)接受函數(shù)。每隔Accept Step代，以一定的接受比例吸收種群空間中的優(yōu)秀個體。

2)影響函數(shù)。以形勢知識S調(diào)整粒子的搜索步長，以規(guī)范知識N調(diào)整粒子的搜索方向。

PSO種群空間在信念空間的指導下進行演化更新，信念空間不斷吸收種群空間演化中產(chǎn)生的信息，更新知識，從而更好地指導PSO種群空間的進一步演化，形成“雙演化雙促進”的良性循環(huán)。

2算法性能測試與分析

采用3個典型的測試函數(shù)：Rastrigin函數(shù)F1(x)、Griewank函數(shù)F2(x)和Ackley函數(shù)F3(x)測試本文提出的文化粒子群算法的性能。

算法參數(shù)設置如下：種群規(guī)模為20，最大迭代次數(shù)為1 000，學習因子c1、c2為2，搜索維數(shù)n為10維。為了消除算法的隨機性影響，對每個測試函數(shù)獨立運行30次，以全局收斂值的平均值、標準差作為評價指標，與標準粒子群算法、線性遞減慣性權(quán)重PSO算法(Linearly Decreasing Inertia Weight-PSO，LDIW-PSO)[6]的優(yōu)化結(jié)果進行比較，結(jié)果如表1所示。

表1　算法優(yōu)化性能比較算法

由表1可知，文化粒子群算法能有效跳出局部最優(yōu)區(qū)域，在全局尋優(yōu)能力、尋優(yōu)精度和魯棒性等方面的性能較粒子群算法有明顯提高。

3基于優(yōu)化方案的RFID閱讀器天線設計

優(yōu)化方案包括優(yōu)化算法模塊和HFSS模塊兩部分，其中算法模塊采用本文提出的文化粒子群算法，HFSS模塊通過調(diào)用由VBscript編寫的天線模型建立、材料與邊界設定、求解設置、運行、仿真結(jié)果處理等宏命令[7]，實現(xiàn)調(diào)用HFSS進行模型仿真并返回仿真結(jié)果數(shù)據(jù)的自動化，協(xié)助文化粒子群算法模塊搜索到天線的最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)。

由于RFID標簽位置的不固定，因此讀取其信息的閱讀器天線通常為圓極化[8]，本文通過對圓形微帶天線開十字槽實現(xiàn)圓極化，所設計的RFID閱讀器天線如圖2所示。

圖2　RFID閱讀器天線俯視圖

圖2中，r為圓形貼片半徑，L、W為十字槽的長度，g為十字槽的寬度，d為饋電點位置。

采用FR4基板，其介電常數(shù)εr=4.4，長為60 mm，寬為60 mm，厚度為1.6 mm，使用同軸線饋電方式，饋電點位置為(4.8 mm，4.8 mm)。

優(yōu)化變量及其范圍如表2所示。

表2　變量及其范圍　mm

設置粒子種群個數(shù)為20，文化粒子群算法最大迭代次數(shù)為100，定義優(yōu)化目標為：

(1)

式中，S11(Fi)分別為頻率在2.44 GHz、2.45 GHz 、2.48 GHz處對應的回波損耗值，g(Fj)分別為頻率在2.44 GHz、2.45 GHz 、2.48 GHz處對應的天線軸比。采用罰函數(shù)法構(gòu)建目標函數(shù)：

(2)

當目標頻段S11的平均值小于-10 dB且軸比小于3 dB時終止程序并輸出當前最優(yōu)解。

程序于第21代搜索到符合設計要求的解，輸出天線的結(jié)構(gòu)參數(shù)：r=16.224 1 mm，g=1.759 0 mm，L=4.286 9 mm，W=9.949 1 mm。文化粒子群算法的迭代尋優(yōu)曲線如圖3所示。

圖3　算法迭代尋優(yōu)曲線

圖4　天線回波損耗曲線

圖5　天線軸比曲線

4結(jié)束語

本文引入文化算法對粒子群算法進行改善，提出了基于文化粒子群算法與高頻結(jié)構(gòu)電磁場仿真軟件HFSS聯(lián)合仿真優(yōu)化方案，并將其應用于RFID閱讀器天線優(yōu)化設計，分析結(jié)果表明本算法收斂速度快、不易陷入局部最優(yōu)、尋優(yōu)精度較高，能有效地求解天線設計優(yōu)化問題。

參考文獻

[1]黃玉蘭.射頻識別(RFID)核心技術(shù)詳解[M].北京：人民郵電出版社.2010：1-16.

[2]Kennedy J.Particle Swarm Optimization[J].Proceedings oF the IEEE International ConFerence on Neural Networks,1995,4:1942-1948.

[3]張朝龍，余春日，江善和，等.基于混沌云模型的粒子群優(yōu)化算法[J].計算機應用，2012，32(7)：1951-1954.

[4]劉純青.文化算法及其應用研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2007：7-9.

[5]郭一楠，王輝.文化算法研究綜述[J].計算機工程與應用，2009，45(9)：41-46.

[6]Shi Y，Eberhart R C.Empirical study oF particle swarm optimization[C]//Proceedings oF the 1999 Congress on Evolutionary Computation.Washington：IEEE Press，1999：1945-1950.

[7]李明洋.電磁仿真設計應用詳解[M].北京：人民教育出版社.2010：1-5.

[8]董麗華.RFID技術(shù)與應用[M].北京：電子工業(yè)出版.2008：25-26.

[9]鐘順時.天線理論與技術(shù)[M].北京：電子工業(yè)出版社.2011：30-35.

[10]郝良彬，李有科，莊欣.RFID的技術(shù)標準和相關(guān)規(guī)定[J].武漢科技學院學報，2008，21(7)：44-47.

[11]田曉青，劉少斌，張學勇，等.基于北斗導航系統(tǒng)的一種圓極化微帶天線[J].信息化研究，2011，37(2)：22-24.

RFID Antenna Design Based on Cultural-particle

Swarm Optimization

Xu Jie， Xiang Tieming， Chen Wei

(SchooloFElectronicInFormation，HangzhouDianziUniversity，HangzhouZhejiang310018，China)

Abstract:The traditional optimization algorithms might Fail to obtain the global optimal solution For highly nonlinear optimization problem in antenna design，so a cultural based particle swarm optimization(CBPSO) algorithm is induced， and propose a optimizing project based on the combination oF CBPSO with high Frequency structure simulator(HFSS)， use this project to design a RFID antenna，which covers the Frequency band From 2.39 GHz to 2.51 GHz with -10 dB return loss and 2.44 GHz to 2.48 GHz bandwidth with axial ratio. It’s proved that this project can be used to optimize the complicated structure antenna．

Key words:cultural based particle swarm optimization;HFSS co-simulation; structural optimization; RFID antenna

中圖分類號：TN823

文獻標識碼：A

文章編號：1001-9146(2015)03-0027-04

通信作者：

作者簡介：徐捷(1990-)，男，浙江麗水人，在讀研究生，電磁場與微波技術(shù).項鐵銘副教授，E-mail：tmxiaxng@hdu.edu.cn.

收稿日期：2014-07-22

DOI:10.13954/j.cnki.hdu.2015.03.004