Statistical analysis and modeling of soft or flexible antennas in fluctuating conditions
Analyse statistique et modélisation d'antennes souples ou flexibles dans des conditions fluctuantes
Résumé
With the massive deployment of flexible electronics in the context of Internet of Things (IoT) and wireless body area networks (WBANs), the demand for soft or flexible antennas is substantially growing. Unlike traditional nondeformable or clearly isolated antennas whose characteristics are deterministic, soft/flexible antennas, especially when
they are implemented in fluctuating conditions, are subject to various types of variability by essence random: geometric deformations, variations in the material properties, interactions with the surrounding environment (e.g. the human body), etc. These random uncertainties can significantly disturb the in situ performance of antennas and must be taken into account quantitatively. The characterization of these random effects cannot be effectively achieved using the conventional "electromagnetic simulation - prototyping - measurement" approach because of its very high cost (for each of these steps). In this context, surrogate models which can effectively predict these random effects with good precision are extremely useful. This dissertation focuses on the investigation of efficient methodologies dedicated to the construction of surrogate models for antennas undergoing random uncertainties. Two main objectives are targeted. On the one hand, describe quantitatively and parsimoniously the overall behavior of the antennas, that is to say, the complete radiated far-field (FF) as well as the reflection coefficient. On the other hand, propose efficient, reliable and versatile methodologies for the extraction of antenna models from a limited number of pre-evaluations. In particular, a statistical methodology based on polynomial chaos has been proposed and its effectiveness has been demonstrated by applying it firstly to a canonical antenna undergoing various types of deformations, then in a more realistic application framework, to an antenna printed on a fabric substrate. The benefit of the surrogate models thus developed is to have access to the responses of the "random antennas" at a very low calculation cost. From the application point of view, such surrogate models can be used in various types of higher-level analysis such as joint antenna/channel modeling, radio links analysis, antenna plugged-in asymptotic simulators (e.g. ray launching or tracing), Multi-Input & Multi-Output (MIMO) systems characterization, or beamforming.
Avec le déploiement massif des électroniques flexibles dans le contexte de l’Internet des objets et des réseaux corporels sans fil, la demande d’antennes souples ou flexibles est amenée à se développer. Contrairement aux antennes traditionnelles non déformables ou clairement isolées dont les caractéristiques sont déterministes, les antennes souples/flexibles, en particulier lorsqu’elles sont mises en oeuvre dans des conditions fluctuantes, sont sujettes à divers types de variabilité par essence aléatoires : déformations géométriques, variations dans les propriétés des matériaux, interactions avec l’environnement proche (par ex. le corps humain), etc. Ces incertitudes aléatoires peuvent perturber significativement les performances in situ des antennes et doivent être prises en compte quantitativement. La caractérisation de ces effets aléatoires ne peut être efficacement réalisée au moyen de l’approche conventionnelle de “simulation électromagnétique − prototypage – mesure” en raison de son coût très élevé (pour chacune de ces étapes). Dans ce contexte, des modèles de substitution qui permettent de prédire efficacement ces effets aléatoires avec une bonne précision sont excessivement utiles. Ce mémoire de thèse se concentre sur l'étude des méthodologies efficaces dédiées à la construction des modèles de substitution pour les antennes subissant des déformations aléatoires. Deux objectifs principaux sont visés. D'une part, décrire quantitativement et parcimonieusement le comportement complet des antennes, c'est-à-dire le champ lointain rayonné ainsi que le coefficient de réflexion. D'autre part, proposer des méthodologies efficaces, fiables et polyvalentes pour l'extraction de modèles d'antennes à partir d'un nombre limité de pré-évaluations. Notamment, une méthodologie statistique fondée sur le chaos polynomial a été proposée et son efficacité a été démontrée en l’appliquant tout d’abord à une antenne canonique subissant divers types de déformations, puis à une antenne imprimée sur substrat en tissu dans un cadre applicatif plus réaliste. L’intérêt des modèles de substitution ainsi développés est de pouvoir disposer de réponses « d’antennes aléatoires » pour un très faible coût de calcul. Du point de vue applicatif, cela permet de les utiliser dans divers types d'analyses de niveaux supérieurs telles que la modélisation conjointe antenne/canal, puis celle du lien radio, l’intégration des antennes dans les simulateurs asymptotiques (lancé ou tracé de rayons), la caractérisation des systèmes Multi-entrée & Multi-sortie, ou la formation de faisceaux.
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