作者 | Zhou Ming
在一个设备中包含多个不同天线的产品变得越来越普及，最具代表性的产品是手机、无人机、电动汽车等。这些设备的共同特点是在同一个平台上有多个的射频发射和接收设备，由于发射机和接收机通常同时工作，如果发射信号与接收信道在同一频率上产生，并且天线之间的耦合足够高，则会造成接收机干扰。除了天线之外，PCB上的时钟CLK以及高速走线的谐波也可能覆盖RF频率范围，导致射频系统的性能恶化，这都是不可接受的。CST 干扰任务（Interference Task）的目标是评估多天线之间的干扰风险，该功能完全集成在CST工作室套装内。
CST的干扰任务（Interference Task）的工作流程分为三步：
第一步：创建与射频系统性能相关的3D模型，通常这部分模型包含天线、PCB走线、外围结构件、Cable等，通过3D仿真提取S参数，得到不同部件之间的耦合矩阵。
第二步：根据射频系统工作的频段、信道以及与发射器和接收器有关的属性来定义RF子系统规范。
第三步：执行计算分析评估在带内和带外接收到的功率，评估潜在的干扰风险等级。
CST2025在Interference Task的升级主要是两个方面：1、在计算S参数矩阵时，可以灵活地选择用Field Source Port（近场源端口）替代真实天线模型，同时可以创建Cable 2D（TL）模型，直接拿到Cable与天线之间的耦合矩阵，这为复杂系统级建模提高了极大的便利性。2、在Interference Task中定义RF子系统时，可以考虑放大器的非线性行为，并且允许计算接收机内部放大器中的互调产物，这是CST的用户多次要求的功能。
- 第一步：提取S参数耦合矩阵
Interference Task仿真的第一步是构建3D模型，提取S参数矩阵。下图是我们构建的仿真模型包含两根同轴Cable，PCB模型上包含微带走线和WiFi天线，GPS天线用Field Source Port替代真实的3D模型，这样做是为了提高仿真效率。
利用CST时域TLM求解器进行计算，为了提升仿真效率，GPU加速设置为2。
- 第二步：定义RF子系统规范
在定义RF子系统之前，我们需要在Schematic中定义port。在这个案例中，我们定义了4个port，分别对应GPS、WiFi、2个signal端口。创建S-Parameters task，得到S参数结果。
接下来创建Interference task，点击创建好的Int1，可以看到4个port，分别对应GPS、WiFi、和另外2个信号端口。
接下来我们依次定义RF子系统规范。首先是GPS作为接收系统的参数，RX接收灵敏度定义为-115dBm。
WiFi子系统同时定义了发射机和接收机的参数，TX端发射功率20dBm，Signal shape选择模板定义好的WiFi OFDM。
下图显示了定义好的第一个信道的信号波形，包含了基频和前两个谐波信号。
RX接收灵敏度定义为-94dBm，SNR设置为6dB。
另外两个信号端口我们都定义成时钟clock信号，定义参数如下。
定义好的的RF子系统如下图所示。
接下来创建1 to 1 task, 点击update开始分析。
第三步：射频干扰风险分析
下图解释了Interference task的判断机理，当干扰信号落在接收带内时，绿色代表接收到的干扰信号功率，红色代表最低的接收敏感度功率。当EMI Margin>0dB时，代表接收端的干扰信号功率（绿色）超过了最低的接收敏感度功率，干扰风险极高；当EMI Margin<-10dB时，代表接收端的干扰信号功率（绿色）远小于最低的接收敏感度功率，干扰风险极低；当 -10 dB < EMI-Margin < 0 dB，则代表风险为中。
Interference task利用下方矩阵的方式来表示干扰分析的结果，通过不同颜色是表示风险的等级。如下图所示，所有的结果都是绿色，代表无射频干扰风险。
通过观测收、发信号之间的频率分布，可以看出 ，我们设置的TX信号完全避开了GPS的接收频段，因此没有造成干扰。
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