RFID 태그 판독 범위 및 안테나 최적화

오늘의 게스트 블로거는 컨티넘 블루의 컨설턴트인 Mark Yeoman이며, RFID를 위한 수치 모델링 예시를 공유 합니다.

우리는 수동형 RFID 태그의 판독 동작 범위를 결정하기 위해 COMSOL Multiphysics® 시뮬레이션을 활용하는 방법을 살펴 봅니다. 또한, 태그의 안테나 설계를 최적화 하여 동작 범위를 극대화 할 수 있는 방법을 찾을 것입니다.

RFID에 대하여

라디오-주파수 식별(RFID)은 해당 개체에 부착된 RFID트랜스폰더 또는 태그를 이용하여 개체를 추적하고 식별 하며 정보를 전달 하기 위해 라디오-주파수 전자기장의 무선 사용을 적용합니다. 이런 태그는 이제 일상용품, 생산, 지불 카드 심지어 가축에서도 빈번하게 보입니다.

판독기는 아래 그림(i)의 묘사처럼 태그의 정보를 얻기 위해 전자기장을 사용하고 정보는 다시 태그에서 전송 됩니다. 꾸준한 사용 증가와 함께 판독범위 즉 태그를 검출 할 수 있는 거리를 최대화 하거나 유지 하면서 태그의 에너지 요구량과 크기를 줄이기 위한 요구가 상승 하고 있습니다.

RFID태그 판독 범위를 극대화 하기 위한 요구사항

RFID태그는 기본적으로 안테나 및 위의 그림(ii)와 같이 복잡한 입력 임피던스를 가지는 칩으로 구성되어 있습니다. 이 칩은 일반적으로 안테나 터미널에 위치하고 판독기의 판독필드로부터 개발된 칩 전원(Va)이 걸립니다.

태그의 판독 범위를 최대화 하기 위하여, 단순히 RFID태그 안테나와 태그에서 사용하는 칩(참조 목록”Further Reading”섹션)의 임피던스를 이상적으로 일치 시킬 필요가 있고, 요구된 동작 주파수에서 칩이 활성화 되는 이 거리에서 최소 임계전력(Pth)에 달성되는 특별한 판독기를 보장할 필요가 있습니다.

이론과 방정식

다행히, 여기서 모든 이론 속으로 들어가지는 않을 것입니다. (자세한 내용을 원하는 경우, COMSOL 컨퍼런스 2014에 발표된 ” Impedance Matching of Tag Antenna to Maximize RFID Read Ranges & Optimizing a Tag Antenna Design for a Particular Application”참조 하십시오.) 그러나, 임피던스 매칭을 설명하는 전력 전달 계수, τ에 대한 방정식 하나는 얻을 수 있습니다. 칩과 안테나의 더 좋은 임피던스 매칭은 다음과 같습니다 :

(1)

여기서, Rc 과 Ra는 각각 칩 과 안테나 저항입니다. Zc 와 Za는 각각 칩과 안테나의 임피던스 입니다. 또한 Frils 자유공간 방정식을 이용하여 만들어진, 판독 범위 방정식 r역시 얻을 수 있습니다.

(2)

여기서, λ는 파장이고, Pr은 판독기에 의한 전력 전달, Gr 은 판독기 안테나 이득, Ga 는 수신하는 태그 안테나 이득, 그리고 Pth 는 최소 임계 전력 입니다. 최대 판독 범위, r, 주파수 범위에 걸쳐 태그의 공진으로 나타낼 수 있고 최대 전력 전달 계수 τ 와 일치할 것입니다.

수치적 모델

COMSOL Multiphysics®와 RF모듈로, 기판, 안테나 및 칩 형상 그리고 재질특성을 포함하는 RFID 태그를 위한 분석 모델을 개발 할 수 있습니다. 또한, 우리는 전력 전달, Pr 판독기 안테나 이득 Gr, 그리고 동작 주파수 같은 자세한 판독기 시스템을 입력할 수 있습니다.

수치 모델로, 판독기와 태그 시스템에서, 안테나의 복소임피던스, Za; 이득, Ga; 전력전송 계수, T; 그리고 판독 범위를 결정하는 안테나 설계와 결합된 칩의 주파수 도메인과 전자기장의 분석을 수행할 수 있습니다.

또한, Optimization 모듈을 사용하여, 판독 범위를 최대화 하기 위한 안테나의 형상 설계를 최적화 할 수 있습니다. 아래 그림은 공기 도메인(PML)영역, 태그 기판, 그리고 안테나와 칩 형상이 포함된 RFID태그 모델의 기본적인 특징을 표현하고 있습니다.

모델 검증
임의의 수치 모델로부터의 해석 결과가 신뢰성을 갖기 위해, 모델을 검증하는 것이 중요합니다. 이것은 매우 많은 시간과 비용이 소요되는 훈련일 수 있습니다. 예산과 시간 제약으로 인해, COMSOL Multiphysics 수치적 결과와 논문에서 얻은 물리적 실험 데이터를 비교 합니다.

이 경우, 우리는 검증을 위해 다양한 주파수에서 충분한 물리적 시험 데이터를 공급하고, 판독범위 r과 전력 전송계수 τ, 가 포함된Rao et al.이 제공하는 물리적 시험 데이터(2005)를 활용할 것입니다. Rao et al. 은 오직 주파수 범위에 대한 단일 칩 임피던스값을 제공 하는 것에 주목 해야 합니다. 또한, 태그와 안테나의 형상설계 및 재질 정보는 사용 가능한 이미지와 텍스트에서 추출 하였습니다.

설정을 하고 해당 태그에 주파수 스윕을 실행 하였습니다. 그 다음 판독 범위와 전력 전달 계수의 해석결과를 Rao et al.의 물리적 시험 데이터와 비교 하였고 연구 결과를 이와 같이 그래픽으로 도시 하였습니다:

위의 그림에서 볼 수 있듯이, 모델의 경향성이 이러한 물리적 데이터를 따르는 것으로 관찰 되지만, COMSOL Multiphysics모델 최대 값이 Rao et al.이 제시한 값 보다 조금 높은 주파수에서 나타납니다. 예상대로, 논문에서 제공된 재질 데이터와 칩 임피던스의 한계 때문에 물리적 시험 데이터와 수치해석간에 약간의 차이가 있습니다. 또한 안테나의 기하학적 치수 추출에서 작은 오류가 발생 했을 수 있습니다.

그러나 우리는, 물리적 시험 데이터와의 작은 비율의 편차는 이러한 상황에서 허용 하는 것을 고려 했습니다. 또한 모델링 방법이 관측된 판독 범위를 정확하게 예측할 수 있는 것으로 간주 하였습니다.

안테나 설계 및 최적화

이제 우리는 개발된 COMSOL Multiphysics 모델과 논문의 물리적 시험 데이터를 비교 하였으므로, 다양한 판독기와 판독기 안테나 시스템의 조합에서, 다른 칩이나 안테나를 설계를 위한 태그의 판독범위 예측에 사용 하는 것에 충분한 확신을 가지게 되었습니다. 우리가 완전하게 만족하지 못하는 판독범위의 경우, 우리는 판독범위를 극대화 하기 위하여 최적화 할 수 있습니다.

이 예에서, 태그 안테나 설계 예제의 판독 범위를 찾기 위해 유명 공급업체의 특정 칩, 판독기 그리고 판독기 안테나를 활용합니다. 설계 예제는 최대 75×45 mm 풋프린트 면적을 필요로 하고 내구성이 강한 태그를 위한 상감 안테나 설계의 “Murata-A3”를 기반으로 했습니다. 아래 그림은 예시 태그 안테나 설계와 “Murata-A3” (95×15 mm)안테나를 비교하여 도시 하였습니다.

알려진 공급업체의 특정 칩, 판독기, 판독기 안테나 :

• Murata MAGICSTRAP® component (Murata Manufacturing Co., Ltd., Japan)
  - Chip frequency: 866.5 MHz
• OBID i-scan® LRU1002 UHF Long Range Reader (FEIG Electronic GmbH, Germany)
  - Reader Power: 1W (mid-range value)
• OBID i-scan® UHF Reader Antenna (FEIG Electronic GmbH, Germany)
  - Reader Antenna: ID ISC.ANT.U.270/270
  - Reader Antenna Gain: 9 dBi
  - Chip Impedance: 15-45 j ω
• Tag Substrate Material: FR4 (250 mm thick)

이 모델을 실행할 때, 0.303 및 1.59미터의 전력전달 계수 τ 및 판독 범위를 각각 얻었습니다. 판독범위는 손에서 사용되는 응용을 위해 요구되는 2미터에 비해 약간 낮은 것으로 간주 됩니다. 2m보다 큰 판독범위를 주는 최적 안테나 설계를 찾기 위해 최적화 모듈을 사용할 수 있습니다.

최대 판독 범위를 얻기 위하여 분석 작업을 단순화 할 수 있고, 태그 설계, 최대 전력전달 계수 τ, 최적화 한 다음 판독기 시스템과 조합한 식(2)에 기초하여 판독 범위를 결정 합니다. 아래 도시된 바와 같이 안테나 최적화 프로세스에 관련된 변수들은 34개의 길이와 폭 파라미터를 포함합니다.

75 x 45mm의 풋 프린트 영역 내에 안테나 설계를 유지하는 제약 이외에 asubcontractor로부터 얻은 허용 제조 오차뿐만 아니라 가능한 길이와 폭에 대한 몇 가지 제약이 포함 되었습니다.

최적화 솔버
우리는 이 작업에서 이차 근사 방법에 의한 범위 최적화(BOBYQA) 방법과 Monte Carlo 방법을 사용했습니다. 목적 함수는 제어 변수에 대해 미분될 필요가 없고, 문제의 정의와 기하학적 관계 그리고 구속조건이 불연속일 것이므로, 전통적인 hill Climbing 최적화 방법을 부적합 하게 만들기 때문에 이러한 것들이 선택 되었습니다.

최적화된 솔루션과 결과

두 개의E5649 (2.53 GHz) Xeon® 프로세서와32 GB RAM의 PC를 사용하여, BOBYQA와 Monte Carlo 방법 모두를 직렬로 사용하여, 안테나의 최적설계를 찾는 시뮬레이션의 실행 시간은 총 42시간 23분이 걸렸습니다.

최종적으로 찾은 목표값 0.675는 초기 0.303에 대해 폭넓게 개선 되었습니다. 이것은 우리에게 OBID i-scan® LRU1002 UHF Long Range Reader와 OBID i-scan® UHF Reader 안테나를 사용할 때 우리의 최소 요구사항 2m보다 0.38m 큰 2.38의 판독범위를 줍니다.

최적화된 태그 안테나 설계의 기하학적 특성은 아래 그림에 자세히 설명되어 있습니다. 이 최적화된 안테나 설계는 최종 솔루션이 가용 공간을 큰 비율로 채우는 극적인 설계 방식을 가지는 것이 솔루션초기 설계와 크게 다릅니다.

이 외에도, 판독기 전원설정 및 사용 판독기 안테나의 종류를 변경 함으로 써, 상이한 판독기 시스템 사양 역시 평가 할 수 있습니다. 따라서, 예를 들면, 2W로 판독기를 증폭하고 600/270OBDI i-scan ® UHF판독기 안테나를 이용하여, 판독 범위를 4.23m까지 증가 시킬 수 있습니다.

지역적 태그 응답 요구사항
이 최적화된 설계로, 다양한 지역에서 요구하는 주파수 영역에 걸쳐 태그의 응답 또한 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 산업 과학 그리고 의학(ISM)의 유럽 라디오 밴드 요구 범위는 865-868MHz이며, 이러한 것이 미국에서는 902~928MHz입니다.

그럼, 같은 태그 디자인이 미국에서 어떻게 응답할 것인가? 우리는 쉽게 COMSOL Multiphysics 모델로 시험할 수 있습니다. 동력 전달 계수 τ 및 판독 범위 r의 결과는 800Hz에서 1000Hz까지의 범위에서 태그 설계를 위해 아래 그림에 그래픽으로 표시 되었습니다.

그림에서 볼 수 있듯이 미국에서 태그의 최소 판독 범위는 928MHz에서 0.73미터 입니다. 따라서, 이 디자인이 미국에서 성공할 수 없다는 것을 알 수 있고 미국 시장에 대한 설계 최적화를 할 필요가 있습니다.

COMSOL Multiphysics 가 수동RFID태그 설계의 판독 범위를 찾는 것을 도울 수 있을 뿐만 아니라, 이상적으로 일치 하는 칩 및 특정 요구 사항과 세계 지역에 대한 판독범위를 최대화하는 더 좋은 안테나의 설계를 지원할 수 있음을 알 수 있습니다.

참고 도서 목록

• Hsieh et al., Key Factors Affecting the Performance of RFID Tag Antennas, Current Trends and Challenges in RFID, Chapter 8, 151-170, Prof. Cornel Turcu (Ed.), InTech (2011).
• N. D. Reynolds, “Long Range Ultra-High Frequency (UHF) Radio-frequency Identification (RFID) Antenna Design“, MSc Thesis, Purdue University (2005).
• Serkan Basat et al., “Design and Modeling of Embedded 13.56 MHz RFID Antennas“, Antennas and Propagation Society International Symposium, IEEE (2005).
• Rao et al., “Impedance Matching Concepts in RFID Transponder Design“, Fourth IEEE Workshop on Automatic Identification Advanced Technologies (2005).
• Yeoman et al. “The Use of Finite Element Methods & Genetic Algorithms in Search of an Optimal Fabric Reinforced Porous Graft System“, Annals of Biomedical Engineering, 37 (2009).