本期我们转载一篇国外工程师matthias meienhofer，利用cst和isight联合进行doe设计的案例。
本文通过模拟设计一个双频带（gsm和wlan）天线来研究天线的几何尺寸变化和性能的关系。如果我们改变天线里的某些宽度或长度参数，天线的性能将如何变化？这可以通过称为“doe设计”的流程来实现。
所谓doe（design of experiments ）就是用来描述和解释特定过程的因果关系的系统程序。更多关于doe的内容，读者可以自行百度。在本例的天线设计中，可以理解为这是一种可以通过研究发掘各个参数对天线性能影响的工作，而不是仅仅对于目标进行优化。
step1 天线设计
这一步我们通过antenna magus库自动生成一个天线模型，antenna magus不仅可以根据用户的输入进行天线结构输出，并且所有的参数都是参数化的，方便进一步调优，这里我们正好利用这些参数化进行doe优化。
step2 在cst设置
在本例中，我们的可以调整优化的pattern的结构参数有3个长度和7个宽度。并且关心的kpi是2个谐振频率，以及相应的带宽，并且两个谐振频率下的辐射效率，共6个优化目标，如下图所示：
其中谐振频率和相应的带宽，都可以通过读取s参数的结果，并进行后处理设置，如下图所示：
同样辐射效率也是通过对远场结果的数据读取和处理，如下图所示：
经过一些后处理的步骤，所有的6个kpi目标如下图所示：其中的第1和2行是谐振频率，第10和11行是相应频率的带宽，需要一些步骤完成，第12和13行是远场辐射效率。
step3 在isight中调用cst
经过上述的设置，每一次一组结构参数仿真完成就得到一组输出结果，如果仅仅调用cst本身的优化器（optimizer），也可以通过设置优化算法和优化目标进行优化设计，但是今天要介绍的是达索系统另一款专门用来优化的软件isight2020。
首先在isight界面中拖选doe（1）和cst（2）两个组件，如下图所示：
进入刚才的cst图标中设置所有的参数（3）以及参数范围（4），以及输出（5），如下图所示：
然后再isight中设置点数，数量越多，后续分析的相关性可靠度就越高。这里设置的150个点如下图所示：
点击run按钮开始仿真，如下图所示：
完成仿真后，我们选择data analysis和correlation按钮，这里是我们用这款软件的目的，可以分析参数和目标kpi的相关性。
得到的线性相关的结果分析如下：
结论
doe的用法远不止这些，这里从一个比较简单的例子分享给大家。在对天线参数没有太多前期经验的情况下，用软件doe的方法可以提供设计思路。
如有兴趣大家可以去关注以下“isight优化技术”公众号，里面有更多isight使用的干货以及培训计划等着大家。
（内容、图片来源：cst仿真专家之路公众号，侵删）
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