39、缺陷微带结构在微波电路及算法教育中的应用探索

缺陷微带结构在微波电路及算法教育中的应用探索

一、缺陷微带结构（DMS）在微波电路中的应用

在微波电路领域，传统的光子带隙（PBG）和缺陷接地结构（DGS）存在一些不足，如信号通过蚀刻接地平面泄漏以及金属外壳中的接地接触问题。为了解决这些问题，缺陷微带结构（DMS）应运而生。

1. DMS微带线的特性
   • 结构特点 ：DMS微带线与PBG和DGS不同，它不在接地平面进行修改，而是在微带线的信号平面插入槽状图案。
   • 电气特性 ：插入的DMS图案会使微带线在相同物理长度下电气长度延长，因为槽会给原线路带来额外的等效电感。同时，槽图案中存在耦合，导致等效电容增加，且等效电感的增加占主导地位。根据公式(Zc = \frac{L}{C})（其中(L)和(C)分别是单位长度传输线的等效电感和电容），DMS微带线的特性阻抗(Zc)比正常微带线大。为了保持相同的(Zc)值，DMS微带线的宽度比正常微带线宽。

特性	正常微带线	DMS微带线
特性阻抗	相对较小	相对较大
宽度	较窄	较宽

2. 基于DMS的尺寸缩减威尔金森功率分配器设计
   • 设计过程 ：以介电常数为2.2、厚度为31mils的微带基板为例，设计DMS线。通过Ansys HFSS（高频结构模拟器）模拟预测S参数，发现线宽2.38mm对应的50Ω正常微带线，在插入DMS图案后，特性阻抗变为约70.7Ω。
   • 尺寸缩减效果 ：对比使用DMS微带线和正常微带线的威尔金森功率分配器布局，去除50Ω端口馈线后，尺寸缩减的分配器面积为534(mm^2)，正常分配器面积为654.7(mm^2)，尺寸缩减分配器的尺寸仅为正常分配器的82%。这是由于DMS图案增加的等效电路元件产生的慢波效应导致的。
   • 性能验证 ：模拟和测量的S参数表明，尺寸缩减的威尔金森功率分配器在输出端口的功率分配、各端口的匹配性能以及输出端口之间的隔离等方面都表现出色，且测量结果与预测结果高度一致。

下面是基于DMS的威尔金森功率分配器设计流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[选择微带基板] --> B[设计DMS线]
    B --> C[模拟预测S参数]
    C --> D[确定特性阻抗变化]
    D --> E[设计威尔金森功率分配器]
    E --> F[模拟分配器S参数]
    F --> G[制作分配器]
    G --> H[测量分配器S参数]
    H --> I[验证性能]

二、基于机器人的算法教育课程开发

随着智能设备对社会的影响日益增大，软件行业的重要性愈发凸显，但目前中小学算法教育主要基于计算机编程，存在学习语法规则耗时久、教学材料缺乏吸引力等问题，导致学生算法思维难以提升。因此，利用机器人进行算法教育成为一种新的尝试。

1. 算法关键要素及现有研究分析

   • 主要算法设计模式 ：算法是解决特定问题的逐步程序和概念设计。常见的算法设计模式包括分治法（如快速排序、合并排序、二分查找）、动态规划（如斐波那契数列、硬币找零、近似字符串匹配）、贪心算法（如哈夫曼编码、克鲁斯卡尔算法、迪杰斯特拉算法）和回溯法（如深度优先图搜索）。
   • 机器人教育案例分析 ：以往有一些利用机器人进行教育的案例，如Song等人通过“Pico Robot”与现有编程教育方法对比，证明了机器人编程教育的优越性；Fagin使用Lego Mindstorm和Ada编程语言教授计算机科学概念，取得了良好效果。
   • 算法教育案例分析 ：Timbel的课程在不使用计算机的情况下教授非专业学生计算机科学，提高了学生对计算机科学的兴趣；Thomas Bradly提出了“ unplugged ”计算机科学教育的12个工作坊项目；乔治亚理工大学通过计算机练习环节提高了非专业学生学习计算机科学的效果。

2. 机器人操作算法课程内容

   • 课程关联策略 ：算法教育的最终目标是高效解决问题，因此课程应基于分析解决问题的效率。使用Pico Cricket机器人作为学习工具，通过Pico块帮助学生学习主要的算法设计模式。课程策略包括：主要讲解基于算法设计模式的一般概念；将特定算法适当地应用于给定问题或输入数据；在算法技术学习过程中进行问题的划分和整合，以提高合作解决问题的能力；针对同一问题采用多样化的解决策略，让学生在解决问题过程中运用算法思维。
   • 课程详细内容
     |课程类别|课程内容|
     | ---- | ---- |
     |基本Pico Cricket操作（4节课）|制作机器人操作空间，学习Pico块和传感器，通过程序控制机器人操作。例如，制作生日蛋糕机器人，通过拍手熄灭蜡烛；制作当亮度达到50时启动的警报机器人。|
     |算法重复区域（2节课）|学习使用控制语句进行一定次数的重复和条件为真时的连续重复。例如，选择两三种颜色，制作光传感器简单重复的程序，并将其简化为算法命令，让颜色根据信号颜色变化。|
     |算法贪心算法区域（3节课）|当有多个选项时，选择被认为是最好的一个，但不能保证是最佳决策。例如，制作仅向亮点移动的汽车，通过光传感器测量亮度，控制电机运行。|
     |算法分治法区域（3节课）|将问题分成两个独立部分并解决，适用于各部分无关联的问题。例如，在模拟天空街道中寻找两颗真星，通过测量亮度进行分类和计数。|
     |算法动态规划区域（3节课）|利用小问题的解决结果解决大问题，当需要已知答案的问题结果时，再次使用相同结果。例如，设置路灯间距，选择一个故障路灯，通过传感器测量亮度找到故障路灯。|
     |算法回溯法区域（3节课）|解释“回溯”的基本概念，当遇到阻塞时尝试另一条通道。例如，制作线跟踪器，从迷宫中逃脱，通过控制左右轮的停止和启动来探索路径。|

下面是基于机器人的算法教育课程学习流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[了解算法设计模式] --> B[学习Pico机器人操作]
    B --> C[应用算法到机器人任务]
    C --> D[多样化解决问题]
    D --> E[提升算法思维]

综上所述，DMS在微波电路中展现出了良好的应用前景，能够有效缩减功率分配器的尺寸并保持性能；而基于机器人的算法教育课程为学生提供了一种新的学习方式，有望提高学生的算法思维和解决问题的能力。

缺陷微带结构在微波电路及算法教育中的应用探索

三、DMS在微波电路应用中的优势与挑战

1. 优势分析
   • 尺寸缩减 ：从威尔金森功率分配器的设计可以看出，DMS通过增加等效电感和电容，产生慢波效应，使电路尺寸显著减小。如设计的尺寸缩减威尔金森功率分配器面积仅为正常分配器的82%，这在微波电路集成化、小型化的发展趋势中具有重要意义。
   • 性能保持 ：模拟和测量结果表明，尺寸缩减后的功率分配器在输出端口功率分配、端口匹配性能和输出端口隔离等方面都能达到与正常分配器相当的水平，且插入损耗小，能够满足实际应用的需求。
   • 避免传统问题 ：与PBG和DGS相比，DMS将扰动图案设置在微带线上侧信号图案上，而非底部接地平面，避免了信号通过蚀刻接地平面泄漏以及金属外壳中的接地接触问题，提高了电路的稳定性和可靠性。
2. 挑战与应对策略
   • 特性阻抗控制 ：插入DMS图案会改变微带线的特性阻抗，如原本50Ω的微带线在插入DMS图案后特性阻抗变为约70.7Ω。在设计过程中，需要精确控制DMS图案的参数，以确保电路达到预期的特性阻抗。可以通过多次模拟和优化，调整图案的尺寸、形状等参数。
   • 工艺要求 ：DMS微带线的制作对工艺精度要求较高，特别是槽状图案的加工精度会影响电路的性能。在实际制作过程中，需要选择合适的加工工艺和设备，确保图案的尺寸和形状符合设计要求。

以下是DMS在微波电路应用中的优势与挑战分析表格：
|方面|优势|挑战|应对策略|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|尺寸|显著缩减电路尺寸| - | - |
|性能|保持良好的功率分配、匹配和隔离性能|特性阻抗改变|精确控制DMS图案参数，多次模拟优化|
|问题避免|避免信号泄漏和接地接触问题|工艺精度要求高|选择合适加工工艺和设备|

四、基于机器人的算法教育课程的效果与展望

1. 课程效果分析
   • 提高学习兴趣 ：与传统的基于计算机编程的算法教育相比，使用机器人进行算法教育能够通过可视化的方式呈现算法的执行过程，使学习过程更加直观、有趣，提高了学生的学习兴趣和参与度。
   • 培养算法思维 ：课程中设置了多样化的算法设计模式和问题解决任务，学生在操作机器人的过程中，需要运用算法思维来分析问题、设计解决方案，从而有效地培养了学生的算法思维能力。
   • 提升合作能力 ：机器人操作通常需要学生进行团队合作，共同完成任务。在这个过程中，学生可以学会与他人沟通协作，提高团队合作能力。
2. 未来展望
   • 课程拓展 ：可以进一步拓展课程内容，引入更多复杂的算法设计模式和实际应用场景，如机器学习算法、智能控制算法等，让学生接触到更前沿的算法知识。
   • 技术融合 ：结合虚拟现实、增强现实等新兴技术，为学生提供更加沉浸式的学习体验，进一步提高学习效果。
   • 推广应用 ：将基于机器人的算法教育课程推广到更多的学校和教育机构，让更多的学生受益于这种新型的教育方式。

以下是基于机器人的算法教育课程效果与展望的mermaid流程图：

graph LR
    A[课程实施] --> B[提高学习兴趣]
    A --> C[培养算法思维]
    A --> D[提升合作能力]
    B --> E[课程拓展]
    C --> E
    D --> E
    E --> F[技术融合]
    F --> G[推广应用]

综上所述，缺陷微带结构在微波电路中的应用为电路的小型化和性能提升提供了有效的解决方案，同时基于机器人的算法教育课程为学生的算法学习带来了新的思路和方法。随着技术的不断发展，这两个领域有望取得更加显著的成果，为相关行业的发展做出更大的贡献。