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車載レーダーにおける時間領域電磁界シミュレーションのメリット

概要

このホワイトペーパーでは、XFdtdの時間領域EMシミュレーションにより、エンジニアがプロトタイプを作成したり、無響室でテストを実行したりすることなく、筋交いの裏側に設置された完全な詳細センサモデルの性能を決定できるため、迅速な開発が可能になることを実証しています。 25GHzのセンサーの解析が、議論の枠組みとなっています。


WaveFarer車載レーダー・シミュレーション・ソフトウェアの詳細...

自動車の安全性に関するトレンドは、死角監視や交差交通警報のようなアプリケーションのために、レーダー・システムをより高い精度と信頼性のあるターゲット識別のレベルへと押し上げています。 その結果,24 GHz や 77 GHz などの周波数帯域の車載レーダーセンサに対する要件が厳しさを増しており,エンジニアは,設計上の決定が性能にどのように影響するかをよりよく理解する必要があります. 時間領域電磁界シミュレーションを使用すれば,試作品を作ったり,無響室で試験を行ったりすることなく,フェイシャの裏側に設置した完全な詳細センサモデルの性能を判断できるため,迅速な開発が可能になります. この記事では、RemcomのXFdtd®電磁界シミュレーションソフトウェア(XF)を使用した25GHzセンサの解析について説明します。

RFボードの分析

RFボード(給電構造と放射素子を含む多層PCB)は、ターゲット識別の出発点であるため、あらゆるセンサーの設計にとって極めて重要です。 その重要性を考えると、エンジニアは、どの構造がその性能を駆動するかを理解するのに役立つツールが必要です。

Cadence®やMentor Graphics®のツールで作成されることが多いこれらのボードには、数百ものトレース、ビア、サーフェスが含まれており、CADファイルとしてXFにインポートされます。 図1は、インポート後のRFボードの4つのレイヤーの詳細を示しています。このボードは88.5 mm x 57 mm x 1.4 mmで、188のオブジェクトが含まれ、0.22 mmのマイクロストリップ構造があります。

図1:RFボードの上層と下層

図1:RFボードの上層と下層

RFボードのシミュレーションは、広帯域Sパラメータや遠距離利得と指向性といった、測定から得られる結果と同じものを生成します。 設計ツールとしては、これらのシステムレベルの結果はあまり有益ではありません。シミュレーションは、ある設計と別の設計を比較したり、ある設計が要件を満たしているかどうかを判断するために使用されます。

設計エンジニアがデバイスを理解し、設計を改善するためには、標準的なシステムレベルの結果以上のものが必要です。 XFは計算もできる:

  • 導体間の寄生結合。Sパラメータや周波数領域電流の画像は寄生カップリングの存在を確認しますが、問題の特定と解決にはほとんど役立ちません。有限差分時間領域(FDTD)法を使用して生成された時間領域シミュレーション結果を使用すれば、エンジニアはカップリングの発生箇所を確認し、それを防止するためにレイアウトを再設計することができます。

  • 接地面の電流分布。At 25 and 77 GHz, grounding structures are no longer equipotential surfaces.As seen in Figure 2, the ground plane has strong currents – 10dB below the maximum – on its edges that need to be considered during the design.

  • 局部発振器(LO)ラインのような二次ソースの影響。二次ソースは、他の導体にカップリングしたり、意図しない放射を発生させたりする可能性があります。これらの問題は、シミュレーションによって特定し、定量化することができます。

図2:接地構造は等電位面ではない

図2:接地構造は等電位面ではない

センサー付きRFボードの解析

、、ーRFボードがー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー適切にー ー まずーRFボードはーRFボードはーRFボードはーRFボードはーRFボードはーRFボードはーRFボードはー、ーRFボードはー、ーRFボードのー、ーRFボードのー。 これらの構造はアンテナの性能を変化させる。

センサーのフルモデルの拡大図を図 3 に示す。 The model contains the radome, RF board, digital board, packaging, data connector, and sensor case which bring the overall dimensions to 106 mm x 63 mm x 21 mm.

図3:フルセンサーの拡大図

図3:フルセンサーの拡大図

An FDTD simulation includes all of the model’s complexity so no simplifications to the sensor are needed. エンジニアは、、、生かすことができるため生かすことができる。 、、ー 例えばー例えばー データコネクタはー比較的ー 比較的大きなー大きいためー しかし、データコネクタをシミュレーションに含めると、エネルギーがデータコネクタのピンにカップリングし、双極子のような構造から放射されるため、精度が向上します。

レドームはアンテナアレイの正面に位置し、アンテナの放射パターンに大きな影響を与えるため、センサーの最も重要な構造の1つです。 インポートしたレドームモデルをパラメータ化することで、希望する性能を満たすように設計を改良することができます。 レドームの厚さの基本的なパラメータスイープの結果を図 4 に示します。 ジオメトリのパラメータ設定とシミュレーションのセットアップは数分で完了します。これは、ラボで5種類のレドームを作成して測定するのにかかる時間よりも大幅に短縮されます。

図4:レドームの厚さを変えた場合の遠視野利得の結果

図4:レドームの厚さを変えた場合の遠視野利得の結果

筋膜裏のセンサーの分析

最終的には、設置されたセンサーの性能が、正確にターゲットを識別するセンサーの能力を左右する。 ここでは、エンジニアは、取り付けブラケット、塗装色、フェイシャのカーブがアンテナの放射パターンをどのように劣化させるかを理解することに関心がある。

OEMから入手したフェイシアのモデルは、他のCADモデルと同様にXFにインポートすることができます。 図5は、センサーに含まれる筋交いモデルの例です。 対応するシミュレーション空間は、195 mm x 204 mm x 74 mmです。

図5:車体後部に取り付けられたセンサー

図5:車体後部に取り付けられたセンサー


アプリケーションエンジニアや設計エンジニアは、筋交いの裏側にセンサーを配置する最適な位置を特定したり、設置に関する問題をトラブルシューティングしたりできるため、シミュレーションのメリットを享受できます。 レドームの厚さをパラメータ化するのと同様に、フェイシアに対するセンサーの位置もパラメータ化できます。 これは、レドームと筋交いの間のトラップモードを視覚化する機能と相まって、エンジニアが設置のどの側面が結果に影響を及ぼしているかを理解することを可能にします。

実行時間とメモリ要件

シミュレーションをタイムリーに完了する能力は、シミュレータの有用性を決定する重要な要素です。 グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)技術とFDTDを組み合わせることで、エンジニアは複数の設計反復を従来よりもはるかに高速に実行できます。

図6のチャートは、3つのシミュレーションのメモリ要件と実行時間を比較したものです:図 6 は、RF ボードのみ、RF ボードとフルセンサー、およびセンサーと筋交いの 3 つのシミュレーションのメモリ要件と実行時間を比較したものです。 RF ボード内のマイクロストリップ構造により,最小セルサイズ 0.037mm が生成され,ジオメトリの追加により問題サイズが大きくなっても RF ボード周辺のグリッド定義は維持されました. ベンチマークでは、XFはKeplerアーキテクチャのNVIDIA® GPUを4台使用しました。

図6:実行時間と必要メモリ

図6:実行時間と必要メモリ

GPU は、1 枚あたり 2,800 個のコアを持つ超並列化コンピューティングプラットフォームです。 FDTDアルゴリズムは、この並列化を効率的に利用し、CPUの50倍の速度向上が一般的に達成されています。 この組み合わせにより、フェイシアを含むフルセンサーのシミュレーションを7時間未満で完了することができます。

概要

エンジニアは、OEMの要件を満たし、輸送の安全性を向上させるために、センサー技術の限界に挑戦しています。 FDTDシミュレーションは、アンテナの性能を理解するために必要なツールを提供します。 基板レベルでは、寄生カップリングや接地電位のばらつきの原因を特定し、緩和することができます。 このような解析は、レドーム構造の最適化や、フェイシャ裏のセンサーの最適な位置の決定にも活用できます。 GPU技術と組み合わせることで、エンジニアはこの解析を数時間で実行できるようになり、全体的な開発時間を短縮できます。