基于遗传算法的高频标签天线的优化设计

1、引言

射频识别技术是一种无线的、非接触方式的自动识别技术，是近几年发展起来的前沿科技项目。而标签天线作为射频识别系统实现的关键部件，它的优化设计对于降低成本，减小体积起到重要的作用。低频和高频频段标签天线的主要形式是线圈。在低频频段减小天线体积的方法主要是在线圈中插入具有高磁导率的铁氧体材料，这样就可以提高天线的磁导率，即可在等效面积变小的情况下得到足够的开路电压。高频频段主要是采用将天线集成到芯片上的方法来实现减小体积，降低成本的目的。集成天线可选的结构有平面螺旋形，栅形和螺线管形，但是考虑到天线的总等效面积只能选用平面螺旋结构。

国内外对平面螺旋结构的集成线圈天线所做的研究很多，但是涉及的内容主要是针对集成天线在超高频下线圈Q值的提高问题。在较低频率的场合，线圈本身的Q值十分小，对系统的工作性能并不能起到决定性的作用。在这样的情况下更关注能量的传递能力，所以我们关注的不再是电感本身的Q值，而是整个电路的Q值，即电路的工作效率。现有的高频频段集成线圈天线的设计主要是依靠经验选择参数进行重复迭代，这样的方法要求设计人员有一定的背景知识，需要依靠经验对参数进行选择和调节，而且工作重复费时。并且由于采用简单的迭代选择的方法，可改变的参数有限，所以都是在特定工艺的前提下进行设计。

本文使用遗传算法对片上天线的几何参数和工艺参数优化。可以根据实际情况和用户的要求设定约束条件，如版图面积，最小开路电压，最小输入功率等。通过设定约束条件，可以设定参数的调节范围和天线的性能要求，便可以在更大范围内自主地选择合适的参数以提高能量传递效率。

2、运用遗传算法对集成线圈天线进行优化设计

遗传算法是一种有效的全局搜索方法，从产生至今不断扩展其应用领域，比如工业设计、制造业、人工智能等。在本节中，将介绍利用遗传算法优化设计应用于高频标签的集成线圈天线的方法，本文利用回路品质因数作为适应度函数，求满足系统要求并且电路效率最高的线圈几何参数。

2.1、染色体设计和初始化

集成线圈天线的设计是通过设计适当的几何尺寸，使线圈达到系统要求的性能。而线圈需要变化的几何参数有外边长l，线圈匝数n，线宽w，间距s，金属厚度t，螺旋结构与衬底间的氧化层厚度tox，螺旋结构与下层通道之间的氧化层厚度tox/2。在工艺条件可选的情况下，t，tox，tox/2 这三个工艺参数可以参与优化，参与进化的参数为{l，n，w，s，t，tox，tox/2}。在工艺条件固定的情况下，t，tox，tox/2 是定值，此时参与进化的参数为{l，n，w，s }。我们将每个十进制参数编码成一个8 字节的二进制数，然后将所有参与进化的参数的二进制数组合起来形成一个染色体。

在遗传算法初期，要生成一个初始种群，这个种群是由M 个染色体构成的。其中，对于群体大小M 的选择方面，Goldberg 提出了一种根据染色体长度来计算最佳种群大小的启发式求解方法，但是运用这种方法计算的种群大小M 随染色体的长度程指数递增，这样庞大的种群数目对计算效率影响是很大的。在其后，Hesser 等提出合理的种群大小应该控制在3 到110 之间。

本文将群体大小M 设定为50。

2.2、个体*价一个染色体的好坏，需要利用适应度函数进行*价，并且设定一些约束条件对染色体的进化方向进行进一步的引导。本文对集成线圈天线的设计主要是通过选择适当的几何参数，使线圈天线能够满足芯片的最大版图要求lmax，最小工作电压Vr 以及最小工作功率Pr 的要求，在此基础上进行进化，得到最好的回路品质因数Q，以达到提高电路工作效率的目的。

（1）适应度函数

设定适应度函数：f(n)=Q(n)，用回路品质因数的大小来衡量染色体的适应性。如图一所示为集成线圈天线的等效电路，其中开路电压V2P-P 是标签天线通过与阅读器天 线的耦合获得的电压。根据Farady 定律和Biot-Savart 定理天线的开路感应电压V2P-P 为：V2P?P = 2πfBA，其中f 为天线的工作频率，B 为磁感应强度，A 为线圈的等效总面积其算式为：A= nl2 －2len(n－1)+(2/3)e2n(n－1)(2n－1)

图一、等效电路

集成线圈的等效物理模型采用Yue  提出的三端等效模型，如图二所示，其中Rs 为线圈的寄生电阻，表征了由金属螺旋结构引入的能量损耗；寄生前馈电容Cs 主要是由螺旋结构与下层通道之间的交叠决定的，而由于相邻金属线可视为等电位，因此相邻金属线之间的电容可以忽略。Ls 为线圈的电感，根据GreenHous提出的Bryan 法进行计算。其计算公式如下：

图二、等效物理模型