電気的に大型なスマート家電における効率的なアンテナ設計とシミュレーション
GE、LG、Samsung、Whirlpoolの家電に共通していることは何でしょうか？それは、冷蔵庫、レンジ、洗濯機などの大型家電においてWi-Fi接続が急速に標準化されつつあるという点です。実際、Wi-Fiは今や消費者にとって非常に重要な機能となっており、Best BuyやHome Depotなどの小売業者では、Wi-Fi搭載製品で絞り込み検索が可能です。
「SamsungのFamily Hub冷蔵庫は、タッチスクリーンディスプレイ、内部カメラ、そして買い物中にスマホで庫内を確認できる接続機能を備えており、この分野をリードしています」と、ワシントン州最大の独立系家電販売業者であるAlbert Lee氏は語ります。「Wi-Fi接続により、ドアの開けっ放しや温度の変化、フィルター交換時期などのアラートが届くため、食品の廃棄や修理費用を抑えることができます。」
このようなトレンドにより、家電メーカーはWi-Fiの信頼性と性能を設計段階で最優先事項として考慮する必要があります。その際の大きな課題のひとつが、アンテナが内蔵される「大きな金属製の箱」というRFにとっては理想的とはいえない環境です。
さらに、これらの家電はアンテナに比べて電気的に非常に大きな寸法を持つ場合があります。たとえば、高さ1.8m、幅0.9m、奥行き0.6mの冷蔵庫と、寸法が0.0008m × 0.042m × 0.007mのTaoglas製Wi-Fiアンテナ「FXP830」を比較すると、そのサイズ差は明らかです。
このサイズの不一致は、数値的に効率的な解法を用いたとしても、シミュレーション時間の大幅な増加を引き起こします。そのため、開発期間を短縮し、期待される性能を満たすには、効率的なシミュレーションが不可欠です。
CST Microwave Studioとハードウェアアクセラレーションによるシミュレーション高速化
効率化の一例として、Taoglas Website上のシミュレーションツールであるCST Microwave Studioにおけるハイブリッド技術を活用するソフトウェアベースの方法があります。この技術では、システムを「ソース」と「プラットフォーム」の2つのサブドメインに分割します（図1参照）。
ハイブリッドシミュレーションでは、ソースとプラットフォームに対して個別に数値アルゴリズムを選択できるため、最小限の計算資源でシミュレーション時間を短縮できます。しかし、特にワイドバンド（広帯域）シミュレーションの場合、多数の周波数サンプルが必要となるため、これだけでは開発サイクルを大幅に短縮するには不十分な場合があります。
図2は、サイズが1.8m × 0.9m × 0.65mの冷蔵庫をモデル化した一般的なシミュレーション構成を示しています。Taoglasの2.4/5.8GHz対応FXP830アンテナは、他の電子部品やPCBとの統合が容易なように前面パネルの中央に設置されています。
なお、この汎用モデルではPCBなどの詳細要素は含まれていません。前面パネルの奥行きは117mmと仮定され、FXP830アンテナは接着マウントで取り付けられるため、曲面への装着にも対応可能です。
GPUによるハードウェアアクセラレーション
CST Microwave Studioのハードウェアアクセラレーション機能では、GPU（グラフィックスプロセッシングユニット）を使用します。まず、GPUを使用せずにTLM（伝送線路法）を用いたワイドバンドシミュレーションを2GHz～6GHzの範囲で実行しました。
異なる周波数に設定された10個の遠方界モニターを定義し、ヘキサヘドラルメッシュセル数は約1億2600万に達しました。このセットアップでの合計シミュレーション時間は11時間10分です。
次に、GPUを1台追加してハードウェアアクセラレーションを有効にしたところ、TLMを用いた同一問題の解決にかかる時間は4時間42分26秒に短縮されました。さらにGPUを最大4台まで追加して、シミュレーション時間への影響を調査しました。
図3は、使用するGPU数に応じたシミュレーション時間の比較を示しています。GPU数を倍にすると、ほぼ半分の時間で完了できることが分かります。
また、シミュレーション範囲を狭帯域にすることで、さらなる時間短縮が可能です。たとえば、2GHz～3GHzの範囲で、2.4GHzの遠方界モニター1つのみを設定した場合、GPUを4台使用すればわずか24分2秒でシミュレーションを完了できます。
図4は、冷蔵庫との組み合わせにおけるアンテナの3D放射パターンを示しています。予想通り、冷蔵庫の金属構造が放射パターンに大きく影響を与え、自由空間よりも高い指向性と利得が得られます。
図5には、アンテナのトータル効率と利得のプロットが示されています。
結論
GPUと伝送線路法の併用により、シミュレーション時間を大幅に短縮できることが確認されました。これにより、電気的に大型なスマート家電におけるアンテナの設計と検証プロセスの効率化に大きく貢献できます。
参考文献
[1] Dassault Syst., Inc. (2024). [オンライン]. 利用可能: https://www.cst.com/products/cstmws/.
Milad Mirzaee and Patrick Frank, “Efficient Antenna Design and Simulation for Electrically Large Smart Home Appliances,” in 2024 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation and INC/USNC-URSI Radio Science Meeting (AP-S/INC-USNC-URSI), Florence, Italy, Jul. 14–19, 2024. ©2024 IEEE. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/10687192