За последний год я изготовил несколько спиральных антенн, а также их варианта под названием хеликон. Выяснилось, что доработка спиральной антенны до хеликона дает прирост усиления меньше ожидаемого. Мне захотелось смоделировать данные антенны в NEC2, чтобы понять причину.
Вручную моделировать хеликон в терминах карт и колод движка NEC2 – занятие безрадостное, поэтому задача была делегирована Gemini 3.6 Flash. Последний неплохо пишет на Python, а для Python есть знакомая нам библиотека PyNEC. Делегировать LLM-агентам следует лишь ту работу, результат которой можно тщательно проверить. Спрашивается, как проверить модель антенны?
Во-первых, визуально. Просим агента построить трехмерное изображение и убеждаемся, что провода расположены верно. Во-вторых, проверяем инварианты. Среднее усиление должно составлять около единицы. Антенна должна обладать ожидаемой поляризацией, RHCP или LHCP. Главный лепесток должен быть направлен туда, куда смотрит спираль. В-третьих, выборочно изготавливаем несколько антенн и сравниваем их свойства с предсказанными моделью. Были применены все перечисленные методы.
Вот трехмерное изображение хеликона из пяти витков:
Точка запитки расположена в центре рефлектора. К спирали от нее идет отрезок однопроводной линии. Входное сопротивление антенны мы так не узнаем. Я пробовал ставить точку запитки в начале спирали. В этом случае модель получается некорректной, с низким средним усилением. Также выясняется, что входное сопротивление сильно зависит от выбранного расстояния между спиралью и рефлектором.
Похоже, что NEC2 – не лучший движок для вычисления входного сопротивления спиральных антенн. К счастью, оно не является таким уж большим секретом. Было решено сосредоточиться на диаграммах направленности и усилении, поскольку они представляют куда больший интерес.
Вот что происходит с антенной из пяти витков, когда квадратный рефлектор заменяется на конус:
Конус подавляет боковые лепестки. Также наблюдаем рост усиления на 1.86 dB. Данное значение близко к тому, что я измерил на практике. Но как получается, что в научных статьях обещают прирост усиления 3+ dB, а здесь он существенно ниже?
Для ответа на этот вопрос возьмем спиральную антенну и антенну хеликон. Запустим перебор двух параметров – шага намотки и диаметра спирали. Посмотрим, как от них зависит усиление обеих антенн.
Получаем такие диаграммы:
Оптимальные параметры для хеликона отличаются от оптимальных параметров для спиральной антенны. Белым квадратам соответствуют модели, отброшенные, как нереалистичные.
Когда в статьях заявляется прирост усиления 3 dB, авторы используют такую методику. Берем хеликон с большим количеством витков. Оптимизируем его параметры. Измеряем усиление. Заменяем конус на квадратный рефлектор. Измеряем усиление. Получаем 3 dB разницы. Делаем вывод, что хеликон дает прирост усиления 3 dB.
Однако эти рассуждения неверны. Если применить их к предыдущим диаграммам, то прирост усиления составит невероятные 6+ dB. А если сначала сделать спиральную антенну, после чего приделать к ней конус, то можно не получить никакого усиления, а то и вовсе получить ослабление.
Следует сравнивать оптимизированный хеликон с оптимизированной спиральной антенной. Тогда получаем такие графики:
Из них следует, что рефлектор в форме конуса и вправду дает прирост усиления до 3.5 dB, но лишь при малом числе витков. При большом числе витков следует ожидать прироста не более 2 dB.
Имея на руках модель хеликона, делаем еще одно наблюдение. Аппроксимация конуса пирамидой с малым числом граней приводит к падению усиления. Например, если в оптимизированном хеликоне из восьми витков снизить количество граней с 48 до 36, то усиление упадет на 0.5 dB. При дальнейшем уменьшении числа граней тенденция сохраняется.
Подведем итоги:
Архив со всеми исходниками к посту, а также множеством предварительно рассчитанных диаграмм, вы найдете здесь. Как всегда, любая обратная связь приветствуется.
| # | Наименование новости | Тональность | Информативность | Дата публикации |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Accelerating Antenna Design Exploration with Neural Network Surrogate Models | 0 | 10 | 11-03-2026 |
| 2 | Самодельное поворотное устройство для антенны | 0 | 10 | 18-08-2026 |
| 3 | PySDR: A Guide to SDR and DSP Using Python | 0 | 10 | 02-01-2026 |
| 4 | Practical Comparison of Electromagnetic Simulation Tools for a Terahertz Microstrip Antenna | 0 | 10 | 12-05-2026 |
| 5 | steam-pysigma 2026.7.2 | 0 | 5 | 20-07-2026 |
| 6 | Modelling DNA origami folding | 0 | 10 | 01-09-2015 |
| 7 | Simulating deep convective plumes in the framework of a Quasi-Non-Hydrostatic modelling: a heuristic approach | 0 | 5 | 15-07-2026 |
| 8 | SHINE: Multimodal Machine Learning Approaches for Solar Energetic Particles Events Event Prediction and Posthoc Analysis | 0 | 10 | 02-04-2026 |
| 9 | Dichroïsme magnétique hélicoïdal au service de la dynamique ultra-rapide des vortex magnétiques | 0 | 5 | 24-06-2025 |
| 10 | Using the Homotopy Analysis method in QG and BSM for solving nasty DEs | 0 | 5 | 13-07-2026 |