基于HFSS和神经网络的双频RFID读写器天线设计：小型化与性能优化

本文主要探讨了一种基于HFSS（High Frequency Structure Simulator，高频结构模拟器）和神经网络技术的RFID（Radio Frequency Identification，无线射频识别）读写器天线设计。这款天线设计特别针对UHF（Ultra High Frequency，超高频）频段（912~935 MHz）和ISM（Industrial, Scientific and Medical，工业、科学和医疗）频段（2.415~2.465 GHz），这两个频段对于无线通信和物联网应用至关重要。设计的关键特征是采用了FR4板材作为基板，辐射贴片采用切四角的缝隙贴片结构，这使得天线具有显著的小型化特性，有利于集成到各种紧凑型设备中。 利用HFSS这一强大的三维电磁仿真软件，研究人员能够精细地模拟和优化天线性能，包括其在不同频率下的电气参数，如回波损耗。结果显示，天线在912~935 MHz的阻抗带宽达到23 MHz，而在2.415~2.465 GHz的频段，阻抗带宽则扩展至50 MHz，确保了信号的有效传输和接收。 在天线的增益方面，UHF频段的读写器天线最大增益为–3.6 dB，而ISM频段内的最大增益为1.857 dB。这样的增益水平对于满足我国射频识别读写器的通信距离和数据传输能力要求是足够的，证明了该设计的有效性和实用性。 此外，文中提到的神经网络技术在这里可能是用于辅助优化设计过程，通过训练算法来预测和改进天线性能，提高设计效率和精度。通过将传统电磁仿真方法与人工智能相结合，研究者得以实现对复杂电磁现象的更深入理解和高效处理。 这篇论文展示了如何通过HFSS和神经网络技术，设计出一款适用于双频段的高性能、小型化的RFID读写器天线，这对于推动RFID技术在物联网、物流追踪和自动化领域的广泛应用具有重要意义。