整车天线无源性能测试结果计算模型研究
2024-12-11李秀成温泉冯家煦杨志强吴飞燕
摘 要:整车天线测试是为保障智能网联汽车通信性能而开展的基础性测试。在实际测试场景中,结果数据的处理和分析是一个重要环节。天线种类复杂、测试频点众多、计算需求多样等因素,增加了结果数据处理和分析的难度及复杂度。本文以目前最常见的球面近场测试为研究背景,以线性平均增益计算为研究目标,提取了整车天线测试场景下的关键要素,归纳了数据处理的关键环节,设计出线性平均增益计算模型的整体框架。针对不同测试场景,对结果计算模型的数据处理逻辑进行了详细的设计。该模型通过模块化、流程化的设计,在满足不同计算需求的同时能够大大提高测试结果数据处理的效率。
关键词:智能网联汽车 整车天线测试 线性平均增益 数据处理
随着人工智能、5G等技术的持续发展,智能化和网联化浪潮正在助推各行各业的技术创新。在汽车行业,智能网联汽车成为当下汽车产业聚焦的主要方向,汽车逐渐成为集成多种技术和功能的复合终端[1]。
智能网联汽车的核心功能之一就是整车无线通信能力。在单车智能方面,蜂窝通信、高精定位等功能的实现都依托于整车的无线通信能力。而随着车联网等技术的发展,汽车需要与周围车辆、行人等交通参与者进行全方位实时信息交互,这也对通信网络的时延、可靠性、时效性等提出了更加严苛的要求,无线通信能力对汽车的重要性更加突出[2]。因此,智能网联汽车的通信能力发挥着基础性关键作用,一旦通信中断,就有可能会影响到驾乘的安全性[3]。
而在汽车无线通信中,天线发挥了至关重要的作用,智能网联汽车的天线类型有蜂窝、GNSS、WiFi、蓝牙等[4]。天线种类的增加也带来了更多的功能。有学者针对车载天线性能进行了研究,例如许纬杰等人[5]针对整车特征,从尺寸、频段覆盖、全向性等角度出发,设计了一种车载全向天线。王蒙军等人[6]以车窗玻璃为载体,设计了一种能够提高增益、便于集成的多频透明天线,能够应用在车联网无线通信中。
对于整车无线通信来说,除了天线自身的基础性能之外,其整体通信性能还容易受到天线安装位置的影响[7],且不同天线的分布也会对整体性能带来一定程度的干扰[8]。为了验证整车无线通信的性能,需要将整车作为测试对象,对车载天线的无源性能进行测试。
线性平均增益是衡量整车天线在不同方向整体性能的重要指标,其计算需要在不同角度采样点的测试数据基础上进行,当测试任务复杂时,往往会带来很大的计算成本。因此,为提高结果计算的效率及灵活性,本文梳理和归纳了线性平均增益计算的主要影响因素,构建了测试结果数据计算模型框架,并对模型的数据处理逻辑进行了详细设计。
1 测试系统概述
1.1 测试方法概述
在整车天线无源性能测试领域,球面近场的测试方法是0cbfc6ad9873dd43b73664d1f78a6515b25493d4512b5053e2b8861c00ca7b8d业界使用最普遍的测试方法[9-10]。该方法通过间隔角度采样的方式,对整车上半球面的测试点进行测试,然后通过近远场转换算法将近场数值转为远场结果。
在测试时,转台绕测试中心进行水平方向的圆周转动,构成方位角,测试天线绕测试中心进行垂直方向的圆弧移动,为俯仰角。测试系统会对全部角度进行测试结果的测量和记录,从而完成待测车辆的上半球面的天线增益的测试。
1.2 测试任务结构
在实际测试场景中,被测车辆上通常存在多种类型的天线。对于某些类型的天线,整车上可能安装多个以便保证不同区域的性能。而每个天线通常又会包含多个测试频点,每个测试频点都会对应一个由俯仰角和方位角构成测试结果表。
测试完成以后,软件系统能够对天线的远场增益结果进行导出。线性平均增益的计算需要在结果表的基础上进行,当天线类型越复杂、天线及测试频点数量越多时,数据处理和分析需要考虑的因素就越多、重复性工作也就越多。
2 结果计算模型框架设计
2.1 测试场景与需求分析
从整车天线测试的实际场景出发,线性平均增益计算的需求受到多种因素的影响。首先考虑天线维度:
(1)每个天线分别处理和分析,即每根天线都会有各自的结果;
(2)多个同类型天线,需要将这些天线当做一个整体,将不同天线下相同频点的增益结果取最大值,得到一个综合结果。
之后考虑频点维度:
(1)每个频点单独看待,分别计算每个频点的结果;
(2)多个频点进行整体看待,结果的计算不再对各个频点的结果进行划分,而是将这些频点结果表中的增益值取均值。
之后考虑测试的角度:
(1)只考虑俯仰角;
(2)考虑俯仰角和方位角组合的角度范围。
2.2 结果计算模型整体框架
针对以上测试场景,考虑数据导入、计算、导出等数据流程,能够提取出线性平均增益结果计算的关键环节,包括以下九个部分:
P1:数据读取;P2:频点遍历;P3:俯仰角索引;P4:方位角索引;P5:结果计算与汇总;P6:结果导出;P7:天线遍历;P8:增益取最大;P9:增益取平均。
以1和2分别表示天线、频点、角度的场景。将其与以上九个关键环节进行匹配,设计出模型的整体框架如图1所示。
其中,P1-P2-P3-P5-P6对应着每个天线分别处理和分析、每个频点都会被单独看待、只考虑俯仰角即1-1-1的测试场景,这也是结果计算模型最基本的组成部分,其他情形均由此延伸而来。
3 结果计算模型详细设计
3.1 基准数据表结构
将某个具体频点的增益结果作为基准数据表,其他计算步骤建立在该基准之上。基准数据表由所有俯仰角和方位角组合的增益数据组成。俯仰角集合可以表示为T={1,2,...,i,...,m},方位角集合可以表示为T={φ1,φ2,...,φj,...,φn}。为了保证数据处理步骤的可复用性,应将每个频点的数据样式进行统一,即可以把俯仰角作为行,把方位角作为列,构成基本二维表样式。
3.2 每个天线分别处理
3.2.1 只考虑俯仰角
对于图1中的1-1-1场景,P3结果计算与汇总是核心步骤。对于线性平均增益计算来说,此时只考虑某个俯仰角i,计算其水平面内全部方位角的线性平均增益,计算公式如下。
其中,j表示第几个方位角,n表示方位角总个数,φj表示方位角序号为j时对应的实际方位角,g(φj)为方位角为φj时天线的增益值(线性表示),G(i)为俯仰角i时,该水平面的线性平均增益值(对数表示)。
通常测试后基准数据表中的值以对数形式表示,因此需要先将这些增益值转换成线性表示,公式如下:
上式中,为对数表示的增益值,G为线性表示的增益值。
在实际测试场景中,频点集合可以表示为F={1,2,...,p, ...,k,},共k个频点。所需俯仰角度集合可以表示为TF={1, ...,r,},共r个角度。以频点p为例,除了数据读取和结果导出之外,其余环节的数据处理流程图如2所示。
对于频点p来说,首先提取其对应的基准数据表,首先通过公式(2)进对数-线性化的转换。之后依据TF,对数据表进行逐行索引。并通过公式(1)计算线性平均增益结果,汇总后得到全部结果集合G(p,TF)。以此类推,遍历该天线的全部频点,得到增益结果集合。通过行或列的方式统一拼接,得到频点集合F的线性平均增益结果G(F,TF)。
当需要同时考虑多个频点时,需要将各个频点的结果取均值处理。具体地,将所需频点集合表示为Fx={p1,...,px},共x个频点。首先遍历各频点的基准数据表,将全部数据转为线性值。之后计算均值,即:
其中,g(p,,φj)表示每个角度组合下的增益值,遍历全部角度组合,得到频点集合Fx最终的基准数据表。然后基于该数据表,计算每个俯仰角下的线性平均增益值。
3.2.2 考虑俯仰角和方位角范围
当需要计算某角度范围内的线性平均增益结果时,所需俯仰角度集合可以表示为TF={1,...,r,},共r个俯仰角度,所需方位角度集合可以表示为PF={φj1,...,φjs},共s个方位角度。针对某个频点,角度范围内的线性平均增益计算公式为:
其中,i表示第几个俯仰角,j表示第几个方位角,g(i,φj)为俯仰角和方位角分别为i和φj时的天线增益值(线性表示)。将每个频点的结果拼接起来,得到该天线所有频点集合F的线性平均增益结果G(F,TF,PF)。
3.3 多天线综合分析
当需要同类型的多个天线综合分析时,需要先将多根天线的结果取最大值。将待处理的同类型天线集合表示为A={a1,...,au},共u个天线。对于每个天线来说,分别遍历频点,取各个基准数据表在不同角度组合下的最大值max,遍历全部角度后完成频点p基准数据表的最大值处理。遍历全部频点后,完成天线集合A的取最大值处理。(图3)
上述数据处理步骤将所有天线的数据汇总成新的数据表,基本结构与单天线的数据结构一致,因此可以当做单天线进行处理。
4 结束语
本文以整车天线无源性能测试为研究背景,以测试结果数据作为研究对象,针对测试后几种最常见的线性平均增益计算需求,设计了结果计算的模型。首先,从整体测试任务出发,通过测试天线、测试角度、测试频点三个维度,分析了不同测试场景下的测试参数及计算需求,进行了模型的整体框架设计。之后针对不同的需求,以某个频点的结果数据表作为基准数据,设计了详细的数据处理逻辑设计。本文将线性平均增益计算场景下的关键环节进行提取,能够提高实际测试场景下数据处理和结果计算的效率,便于后续的开发实现。
参考文献:
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