《Applied Research》：Recent Advances in Microstrip Patch Antenna Optimization: Methods, Design Targets, and Emerging Trends
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微带贴片天线（MPA）在现代无线系统中普遍存在，然而其性能高度依赖于相互关联的设计要素，包括贴片尺寸、介质与金属槽的几何形状、馈电配置、基板特性以及接地平面结构。本系统性综述综合了近期MPA优化研究的进展，重点突出了关键设计目标、优化方法、性能权衡以及应用趋势
微带贴片天线（MPA）在现代无线系统中普遍存在，然而其性能高度依赖于相互关联的设计要素，包括贴片尺寸、介质与金属槽的几何形状、馈电配置、基板特性以及接地平面结构。本系统性综述综合了近期MPA优化研究的进展，重点突出了关键设计目标、优化方法、性能权衡以及应用趋势。本研究通过提供一个跨领域综合框架，将MPA设计目标、优化方法、电磁性能权衡、验证实践以及应用频率趋势统一在一个系统性框架内，从而推进了现有文献。本次检索遵循PRISMA框架进行，纳入了2020年1月至2026年2月期间发表的研究论文，并通过Scopus和IEEE Xplore数据库识别英语出版物。共识别出4727条记录；去除重复项后，筛选了4700篇；对583篇全文文章进行了合格性评估；最终有301项研究被纳入最终综合。仿真驱动或参数扫描方法是使用最广泛的主要优化方法，共计151项研究（占50.2%），其次是机器学习辅助方法（95项研究，占31.6%）和元启发式或进化方法（45项研究，占15.0%）。较少报道的是确定性方法（6项研究，占2.0%）和基于实验设计（DOE）/田口（Taguchi）的方法（4项研究，占1.3%）。结果表明，MPA优化本质上是一个多变量问题，需要在天线尺寸、阻抗匹配、带宽、增益和辐射效率之间进行权衡。在纳入的研究中，有23项（占7.6%）涉及亚千兆赫（sub-GHz）操作，而七项（占2.3%）与LoRa或LoRaWAN应用相关，这代表了一个相对较小但在技术上重要的应用子群。总体而言，研究结果强调了需要集成且经过实验验证的优化框架，这些框架应同时考虑几何形状、馈电配置、基板特性和接地平面效应，以实现更均衡的MPA性能。
1 引言
微带贴片天线因其低剖面平面结构、相对简单的制造工艺、与印刷电路板技术的兼容性以及与紧凑电子平台易于集成的特点，广泛应用于现代无线系统。这些特性使得MPA能够部署在多种应用中，如无线传感器系统、可穿戴与生物医学设备、卫星通信、射频能量采集、物联网平台以及下一代5G/6G无线系统。尽管结构简单，但MPA的性能高度依赖于相互关联的几何、材料和馈电参数。贴片尺寸、槽缝几何形状、馈电位置与配置、基板介电常数与厚度以及接地平面结构均会影响谐振频率、反射系数、阻抗带宽、增益、辐射效率、极化方式和物理尺寸。基于几何形状的技术，如加载槽缝、重塑贴片和缺陷接地结构，可改变有效电流分布，并用于支持谐振调谐、多频段操作、带宽增强、极化控制以及天线小型化。特定的几何方法，包括开口谐振环和倒F型槽缝，也已被研究以获得紧凑、高增益、多频段的天线特性。这些改进表明，MPA设计参数是强相关的，因为改善一项性能指标可能同时影响阻抗匹配、增益、带宽、辐射效率或天线尺寸。因此，MPA优化应被视为一个多变量设计问题，而非一系列独立参数调整的过程。近期MPA研究的发展已超越传统的几何调优，转向更系统的优化策略，包括参数调优、确定性优化、实验设计技术、进化和元启发式算法、机器学习辅助建模以及混合计算工作流。元启发式技术已被用于探索涉及多个几何变量和性能目标的复杂天线设计空间，而机器学习模型则被研究用于预测天线响应并在生成合适的训练数据后减少重复的全波仿真。这种方法的多样性表明，当代MPA优化不仅涉及天线几何形状，还包含电磁建模、计算搜索、预测模型与实验验证之间的交互作用。早期的综述从特定应用和方法论角度审视了MPA研究，例如针对LoRa应用、柔性可穿戴设计、天线几何与带宽增强技术，以及用于5G应用的常规与机器学习辅助MPA设计。然而，现有的综述文献在特定应用、频段、物理设计技术和优化方法论方面仍然分散。另一个挑战源于天线紧凑性与电磁性能之间的权衡。对于传统微带贴片，谐振尺寸与导波波长相关；因此，较低的工作频率通常需要更大的物理天线尺寸。诸如槽缝加载、分形结构、短路结构和缺陷接地配置等小型化技术可通过修改有效电流路径或电长度来减小物理占用面积。然而，小型化也可能影响阻抗带宽、实现增益和辐射效率。这种权衡在亚千兆赫应用（如LoRa）中尤为重要，因为较长的波长增加了在保持可接受辐射性能的同时实现紧凑尺寸的难度。因此，本综述旨在填补的研究空白是，缺乏一个跨领域的综合框架，该框架能联合连接物理优化目标、优化方法、性能权衡、验证实践与应用频率趋势。为此，本系统性综述从三个互补维度审视了近期MPA优化研究：识别和分类主要物理优化目标；分析优化方法；评估性能权衡、验证实践及应用与频率相关趋势。
2 方法论
本次检索遵循PRISMA指南，系统性地梳理了跨无线应用领域的MPA优化研究。在识别阶段，使用了天线类型和优化活动两组关键词。在Scopus和IEEE Xplore中执行了英语出版物检索，时间范围为2020年1月至2026年2月，共识别出4727条记录。去除27条重复记录后，对4700条记录进行了标题和摘要筛选，依据预定义的纳入和排除标准（语言、出版年份、文献类型、出版阶段、学科领域）排除了4117条记录，保留583篇文章进行全文合格性评估。在合格性评估阶段，详细阅读了583篇文章，最终因讨论优化有限、与综述目标契合度弱、无法获取全文、信息不完整或缺乏清晰优化组件等原因排除了282篇，最终数据集包含301项研究。数据提取采用结构化编码表，记录了出版物信息、应用领域、工作频率、优化目标、优化方法、电磁仿真工具、预测或代理模型、验证类型及报告的性能指标。优化方法单独编码，包括参数调优、确定性技术、元启发式或进化算法以及实验设计方法。机器学习模型进一步区分为用于性能预测还是直接集成到优化流程中。实验验证根据是否制作原型并测量天线性能分别记录。整合两种或以上不同计算方法的研究被标记为混合研究，但为避免重复计数，仅为主要的定量分类分配一种主要优化方法。
3 结果与发现
最终数据集涵盖了广泛无线应用中的MPA优化研究。综述研究被分为三大主题：优化目标、设计与优化方法、应用趋势。第一个主题聚焦于MPA设计参数，包括贴片尺寸、槽缝几何形状、馈电技术、基板特性和接地平面结构。第二个主题涵盖优化方法，如基于仿真的调优、确定性方法、元启发式算法、机器学习预测和混合策略。第三个主题涉及应用趋势，包括5G、超宽带、生物医学传感、整流天线系统、可穿戴设备和物联网应用。在优化目标方面，几何形状修正是最常见的方法，尤其是贴片重塑和槽缝配置。优化参数被分为五类：贴片尺寸、槽缝形状与位置、馈电位置与馈电技术、基板特性以及接地平面配置。这些参数之间存在强关联。在设计方法方面，301项研究被归为五种方法：仿真驱动或参数扫描（151项，50.2%）、机器学习辅助（95项，31.6%）、元启发式或进化（45项，15.0%）、确定性（6项，2.0%）以及DOE或田口方法（4项，1.3%）。仿真驱动方法允许直接评估结构变化对天线性能的影响，但对于多参数设计不够系统。算法辅助技术用于根据增益提升、更宽带宽、更低反射系数等目标寻找合适的MPA设计变量组合，包括遗传算法、粒子群优化、变色龙群算法、蛾搜索算法等。田口和DOE方法通过更少的计划仿真或实验运行来评估关键变量。机器学习辅助方法通过学习天线设计变量与电磁响应之间的关系，可以减少重复的全波电磁仿真，但其预测可靠性依赖于训练数据的质量、规模和覆盖范围。混合优化方法在同一设计工作流中结合两种或多种计算技术，以改善对复杂设计空间的探索。研究发现，MPA性能取决于贴片几何、馈电配置、基板特性和接地平面结构之间的相互作用，而非单个参数。在应用趋势方面，代表性研究涵盖了超宽带与生物医学成像、射频能量采集与整流天线系统、超高频天线小型化、差分馈电贴片设计、物联网与混合优化应用、柔性可穿戴亚6吉赫兹天线、太赫兹/6G天线设计以及深度学习辅助的亚6吉赫兹天线设计。在广泛的频率范围内，亚千兆赫操作仅占301项研究中的23项（7.6%），而七项研究（2.3%）与LoRa或LoRaWAN应用相关。与较高频率设计相比，亚千兆赫MPA面临更强的物理尺寸约束，小型化技术在此频段更为重要，但也可能引入阻抗带宽、实现增益和辐射效率方面的权衡。
4 结论
本系统性综述综合了301项关于近期MPA优化的研究。结果表明，MPA优化主要涉及五个相互关联的设计目标：槽缝几何、贴片尺寸、馈电配置、基板特性和接地平面结构。仿真驱动或参数扫描方法是使用最广泛的主要优化方法（50.2%），其次是机器学习辅助方法（31.6%）、元启发式或进化方法（15.0%）、确定性方法（2.0%）和DOE/田口方法（1.3%）。综述证据进一步表明，天线尺寸、阻抗匹配、带宽、增益和辐射效率应被联合考虑。未来MPA研究应强调集成且经过实验验证的优化策略，这些策略需同时考虑几何、馈电、基板和接地平面效应。
