手机性能测试是一项复杂的工作，包括几个过程，每一个过程都是潜在的导致测试不稳定的原因。这一节我们阐述其中的部分原因。主要重点是用户的身体造成的影响，包括头和手，或者人体模型的其他仿真部分。也给出了一个估计它们影响的最常见的方法。结果还指出了辐射模式的抽样网格和密度，同一频率带宽的不同信道，参考天线和波的传播（适用于MEG）。最后，给出了全面测试和可重复性的一般性分析。

1.头部、手和身体

手机天线性能测试的一个重要部分是人身体的模型，即所谓的人体模型。人体模型模拟终端用户的手机天线辐射特性的真实效果。它的基本结构是用来模拟人体组织的电学特性和用户身体的物理性状。手机天线测试时的人体模型，提出如下3个问题:

1）人体模型仿真真实人体的效果有多好？

2）在天线测试过程中需要一个标准人体模型吗？

3）3G UE和更进一步的话，需要一个新的人体模型或者测试位置吗？

（1）人体模型和真实人体对_η和MEG的影响的相关性的量化

在参考文献［Boyl02a］和［Boyl03］中，分别在DCS1800和GSM900频段下估计几种商业双频移动手机的效率和MEG。测试的时候使用了真人和人体模型的头和手。研究中使用的人体模型是Schmid＆Partner工程AG（Schmid＆Partner Engineering AG，SPEAG）通用的头部模型。所有的测试频段安排在这样的频段:GSM 0.88～0.96GHz、数字蜂窝系统1.71～1.88GHz。特别注意的是牵扯到的不同损耗原因，比如偏差和空间滤波，以及不同身体部分造成的损耗。三维辐射模式整合的测试方法基于用户和手机周围的快速近场测试。报回的MEG值是平均XPR 7dB的7条不同的传播环境的平均值。总的来说如果使用志愿者，不同手机/天线类型的效率和MEG的测试会更准确些。进一步，在GSM和DCS带宽使用15个用户时，这两个参数的平均值会集中在1dB内，而标准差集中在2dB内。图5.4表明了典型的收敛性。使用人体模型也可以测量效率和MEG。但是，损失的量取决于手的位置，所以人体模型中手的位置很重要。为了让这个结果更具有代表性，人体模型的手应该放在一些与真实应用相像的典型位置。但是，拿起手机的方式某种程度上说与手机的机械设计有关系。这样就很难设计出一种适合所有手机的人体模型的手的位置。在DCS中，用户的存在不会明显地影响频率平均偏差。但在GSM中，用户的存在对频率平均偏差会有很大的影响。进一步，对一些频率来讲匹配得非常糟糕，反射系数大于0.7。另外，头和手被视为是耦合系统，所以在DCS中，损耗会比独立的手和头的附加损耗更大。在GSM中这种损耗似乎比较广泛。许多情况下头和手的损耗近似相等（多少受手机类型的影响）。对所有测试的商业手机，身体的出现造成总的效率下降。

图5.4 DCS1800平均总效率与用户数量的平均关系

对GSM来说平均效率是-12.8dB（人体模型的是-11.3dB），对DCS来说平均效率是-11.1dB（使用人体模型是-10.0dB）。平均人体损耗在GSM和DCS下分别为11.1dB（使用人体模型是9.7dB）和8.3dB（使用人体模型是7.1dB）。很明显，平均来说，人体模型是人体的一个很好的替代，但是略微地低估了人身体造成的损耗。手机的平均MEG比平均效率低。DCS情况下平均MEG是-14.6dB（比平均效率低了3.5dB）。GSM情况下，平均MEG也是-14.6dB（比平均效率低了1.8dB）。

在GSM情况下，如果考虑带宽内的所有频率平均，预期的MEG应该会稍微低一点（效率也是这种情况）。这部分降低的主要原因是手机使用时主要都是水平极化特性和辐射有时候不能支持传播路径。不同的手机/天线类型有着不同的损耗特性。使用螺旋天线的手机与头部就损耗和偏离来说有着最大的相互影响。当天线的近场比与手机印制电路板（Printed Circuit Board，PCB）有联系的场，这种情况尤其在DCS1800下更明显。但是，对一些方面进行补偿可以在一定程度上降低相互的影响。“flip”手机与手的影响最大，因为有很大可能手掌完全覆盖了手机。同样的，不算手机印制电路板提供的屏蔽，这类手机似乎没有特别低的头部损耗。但是，它有良好的MEG性能，尤其是在DCS1800下。手机测试中的一项，基于PIFA的手机就全身体损耗来说表现最好。基于PIFA的手机表现出相比较而言较大的手的损耗，但是，很重要的是头部损耗很小。因为高水平的辐射，它在DCS1800下的MEG表现不好。使用这种测量方法，所有的商业手机测试结果都没有大的差别，所有手机的MEG都在3.3dB偏差范围内。在测试中基于PIFA的手机表现出最好的总体性能。这种手机是唯一一种所有用户两手都可以获得良好匹配的手机。这种特性会带来更好的无线电性能。

（2）人体模型头部说明和它对天线性能的影响

前面的章节阐述了人体模型可以非常准确地用来在天线测试中呈现人体的特性。现在讨论人体模型的几个方面，包括研究不同的人体模型的类型和形状。在SAR测试中使用的是特殊拟人人体模型作为标准模型（见参考文献［CENE01］）。为了增加SAR的协调性，SAM作为手机天线性能测试的标准模型。但是，值得讨论的是SAM是否包括肩部。另一点值得讨论的是其他一些典型的人体模型能否作为标准SAM来替代使用？此外，重要的是用来填充人体模型的脑组织液会造成什么影响？在SAR测试中不同的频率带宽使用了不同的液体，但是在天线测试中是否也需要这样做仍然不确定。

（3）肩部对TRP的影响

参考文献［Krog02a］中比较了使用人体模型头部和与其相似的但包括肩部的人体模型的天线测试的结果。实验在一个暗室中进行，使用了3个工作中的GSM手机和远场三维球面扫描系统，结果在图5.5a中显示。手机测试在GSM900和DCS1800 MT-TX带宽的中间信道进行。1号人体模型是SPEAG通用躯干模型V3.5（头加肩部），2号人体模型是通用人体头部模型V3.5，如图5.5b所示。在参考文献［CENE01］中定义的过去的测试位置是脸颊的左面。手机用带子固定在人体模型上。两个人体模型都有一个2mm厚的橡胶垫片模拟用户的耳朵。在TRP中人体模型头部和头部加肩部结果的最大区别是±0.2dB（在GSM900）和+0.3/-0.1dB（在GSM1800）。没能明显观察出这两种模型哪一种有更高的TRP值。与2号人体模型相比（仅有头部），1号人体模型峰值增益和指向特性高出1～2dB。从大方面来说两辐射图形没有明显的区别，在辐射图形细节上有一些差别，通常发生在较大的仰角下（θ＞140°）。

图5.5 测试中使用的球形扫描系统和SPEAC通用头部模型

参考文献［ChKn04］中，使用测试三维辐射模型研究了两种GSM手机对人体模型肩部的影响，分别为内置天线的直板手机和外置天线的翻盖手机。这个手机测试第一次使用了SAM头部模型，然后使用SAM躯干模型。手机放在脸颊左面的位置进行测试，只在手机的最低和最高的带宽（直板手机GSM 850/1900和翻盖手机GSM 900/1900）测试。每个带宽测试了3个信道，这两个手机的TRP在使用不同的人体模型时的最大变化是-0.1～0.4dB。

（4）不同人体模型头部类型对TRP和TRS的影响

参考文献［Krog02b］中给出了SPEAG通用人体模型头部和微波顾问有限公司（MCL）SAM头部的实验结果比较。比较两种模型的实验结果，在GSM900MHz下TRS的不同最大为1.2dB，TRP最大为1dB。在1800MHz下TRS的为1.4dB，TRP的为0.4dB。在仿真研究中，同样是参考文献［Krog02b］中，使用两种不同的手机模型（内置天线和外置天线手机模型）和3种不同的头部模型进行仿真（只有其中2个适用于外置天线模型）。这些头部模型在形状和尺寸上明显不同。头部模型的平均效率水平大概在40％范围内，效率的最大不同值在10％内。参考文献［Krog02b］中研究了使用仿真组织液和实心的头部模型效率测试结果的不同。实心头部模型和填充仿真组织液头部模型的效率的最大不同为1.5dB。不仅是材料，头部模型的形状也是不同的。

（5）不同的头部模型对MEG的影响

不同的头部形状对MEG的影响应该比对TRP的影响要大，因为MEG也要考虑到辐射模式和极化性的影响。为了研究这个，λ/2偶极子天线相关的MEG测试了4个被动模式的双频手机:3个GSM手机和1个AMPS手机（见参考文献［Glaz04a］）。考虑两种人体模型，在900MHz和1800MHz下使用5L仿真SAR组织液的Schmid＆Partner V3.5头部模型，和使用1.44g/L浓度的盐水22.2L填充的Schmid＆PartnerV2.2人体模型（头部加肩部）。在测试室里根据“特里亚散射场测量方法”（见参考文献［OlLa98］）结合虚拟散射进行测试（见参考文献［Glaz04e］）。为了保证测试的数量在一个合理的水平上，每一个带宽只选择高、中、低3个频率。结果显示测量的两种模型的身体损失的平均不同很小（约0.3dB）。另一方面，不同手机的最高和最低损失的值最大为4dB。

（6）不同实验室和人体模型间的头部损失的比较

在奥尔堡（丹麦城市）（SMP AAL）使用西门子移动手机获得的头部损失的平均值（即开阔地带测得的功率减去使用人体模型进行谈话时测得的功率）在表5.1中所示（见参考文献［ChKn04］）。同一个表中，也显示了奥尔堡大学使用同样研究方法得到的研究结果（见参考文献［PeNi02］，［Krog02b］）和诺基亚RC（见参考文献［Krog02a］）。在诺基亚RC中，采用的人体模型是SPEAG头部模型V3.5。AUU的测试SPEAG头部模型和MCL SAM头部模型均有使用，它们的结果是两个结果的平均值。SMP AAL的TRP测试结果包括了支架的影响，使用支架得到的值比不使用支架高了约1dB。如果使用预期考虑的附加损失修正SMP AAL的结果，得到的结果与NRC获得的结果相符得很好（圆括号里的是修正后的SMP AAL的结果）。900MHz带宽下SMP AAL和诺基亚RC的头部损失的平均值（修正后）和AAU结果有将近1dB的不同。1800MHz带宽下的不同有0.3dB。注意到不同的测试手机在3个实验室使用。最终，在测试中忽略人体模型肩部的影响似乎比较合理，因为它对850～2000MHz带宽下移动手机的TRP结果影响不大。造成的TRP不同范围在0.5dB内。而对MEG的影响，有时就比较大。同样，SPEAG头部模型和MCL SAM头部模型间的比较表明TRP的不同不是很大，但是比肩部造成的影响要大。这样，推荐使用SAM头部模型来降低总的测试的不确定性，也能提高SAR测试的统一性。

（7）使用不同身体设定的人体模型的TRP测试

对于那些可以支持互联网和视频应用的移动手机，必须使用新的用户人体模型设定来评估用户对天线性能的影响（近场耦合和阴影）。参考文献［Krog02b］中调查了一些新安装的人体模型的设定。在GSM900下（62信道）和GSM1800下（698信道）使用不同的人体模型投影设备测试了6部工作中的GSM手机。6部商业手机在GSM900下（62信道）和GSM1800下（698信道）也是用不同的人体模型投影设备进行测试。测得的TRP结果在表5.2内。人体模型的手被排除在整体设备之外，除非在所谓的浏览的位置，此时用人体模型的手臂模仿用户的手。一些测试设备标有“显示离开模型”，指的是测试的天线直接对着身体。事实上，这些都是非预期的使用情况，代表了最坏的情况。在许多人体模型的设备测试中，身体损耗比传统的谈话时的损失略大。但这里传统的通话位置并不包括用户手的影响。在一些设定下MEG预期要相对地低一些，尤其是在腰的位置，此时DUT是水平方向的。在900MHz就TRP来说表现最好和最坏的手机之间的范围比传统通话位置和开阔地带的要大一些。1800MHz下表现最好和最坏的手机间的不同并不是那么大，与人体模型的设定有关。对6个测试的GSM手机来说，通话位置人体模型头部造成的身体损失的平均值在900MHz下约为5dB，1800MHz下约为2dB。

表5.1 不同实验室的基于TRP测试得到的头部模型损失平均值（SMP AAL（见参考文献［ChKn04］中使用了手机支架进行测试） （单位:dB）

表5.2 参考文献［Krog02b］中使用不同身体设定的人体模型测试得到的TRP平均值

（8）仿真的组织液对TRP的影响

参考文献［Krog02a］中研究了用来填充人体模型的组织液的电学参数对测试的影响。1号液体是根据配方配的以糖为基础的模拟液体，准备用来做1800MHz的SAR测试（见参考文献［Schm99］）。2号液体和1号液体相似，但用来做900MHz的测试。表5.3给出了1号液体和2号液体的电学参数。使用SPEGA通用人体头部模型（见图5.5b）来测试液体特性的影响。人体模型先填充1号液体，然后是2号液体，这样测试在“正确”和“错误”的带宽进行。3个DUT（在两个带宽）下不同液体的TRP的最大不同（峰峰值）很小，为+0.2/-0.1dB。这与测量值的重复值很接近。峰值增益和方向性的不同也很小，这两个液体的辐射图案的形状也很相近（见参考文献［Krog02a］）。参考文献［Krog05b］中对一些简化的手机天线模型（使用了SAM头部模型）使用FDTD仿真，进一步研究了液体特性的影响。仿真结果与测试结果比较匹配。但是，仿真结果还显示了使用不标准液体（比如简单的盐水）可能会导致TRP误差1dB或者更多，尤其是在900MHz下。简单的盐水可能适用于天线R＆D测试，但是不推荐用它来做标准测试。可以得出总结在人体模型内的仿真组织液不需要随不同的频率而改变。例如，一种液体在900MHz和1800MHz下都可以使用得很好。但对SAR测试来说是另一种情况，因为仿真组织液的电学参数（尤其是电导率）相比较而言对SAR测试和总的测试不确定性的影响更大些。这也是为什么在测试标准中使用指定的液体配方（见参考文献［IEEE03］）。这些结果主要是对人体模型头部来说的，而对人体模型的手来说材料的电学特性需要比头部模型更精确。

表5.3 脑仿真组织液体1号和2号的电学特性（圆括号里的值是目标值）（见参考文献［Krog02a］）

（9）模型头部的两边对_η、MEG和极化状态的影响

参考文献［Krog02b］中可以看到位于通话位置的人体模型头部的左边比右边造成TRP的不同通常要小，但是MEG的情况却不是如此。参考文献［KSLK02］中在1800MHz下对人体模型头部的左边和右边进行一个天线测试（一个工作状态的手机），从测试得到的三维辐射图案计算出的MEG的不同最大有4.5dB。为了进一步研究这种效果，对简化的手机天线模型（使用SAM人体头部模型）进行FDTD仿真（见参考文献［Krog05a］）。在MEG计算中得到模型的XPR是14dB。对这4个测试情况，1800MHz下人体模型头部左边和右边的MEG的最大不同约为2dB，效率的最大不同为0.5dB。最大的MEG不同发现于移动手机的金属盒子模型的底部（对一个单极模型）。很明显，一个具有更复杂极化特性的手机模型，如图5.6所示会导致更大的MEG不同，和参考文献［KSLK02］中的天线测试一样。这样如果MEG被用于表示性能测试，头部模型两边的测试看上去是必需的。

（10）头部的影响和手机MEG的定位

用户通话时不会把手机一直放在一个位置。为了研究头部移动对MEG估计的影响，两种数字手机模型放于一个介质不均匀的头部旁边，采用FDTD（时间域有限差分）方法测试。在表5.4中标为T₁，T₂（见参考文献［CoDW03］）。这个手机-头部模型系统围绕x轴和y轴进行大角度的转动，如图5.7a所示。然后计算所有这些位置的MEG。考虑5个环境模型，如图5.7b所示:各向同性的模型;有垂直极化接收天线（VP）或者交叉极化接收天线（XP）的，城市地区同样使用垂直极化接收天线（VP）和交叉极化接收天线（XP）。对城市地区来说考虑用双指数函数来定义角度分布，农村地区模型使用经典的高斯分布。使用VP天线的模型其XPR是20dB，而使用XP天线模型其XPR固定在0dB。结果表明不同位置下MEG的变化很明显。一个大的移动（90°的转角）可以使MEG的变化高于10dB。小一点且更现实一点的头部转动（±20°）仍然可以造成MEG的变化大于4dB，见表5.4。把这个与1.4dB的环境变化相比，采用传统的设置（头部竖直和头部与垂直线为55°）。这样，为了提供用MEG表示的实际的通信性能，应该考虑几个手机位置。但这一点并不意味着需要更多的测试，因为辐射图案可以用后处理移动。

图5.6 1800MHz通用的手机（在一个金属盒子上的单极天线）使用SAM头部模型的仿真辐射图案和极化椭圆（见参考文献［Krog05a］）

（11）人体模型手的定义和手部模型的影响

多数情况下，用户的手造成了最大的身体损耗，这样选择一个有代表性的手部模型成为关键。但是因为手的自由度非常高，所以这种选择非常复杂。

表5.4 对两个商业手机模型在不同环境下测试，头部模型围绕x轴和y轴进行小范围的转动（±20°）的最大MEG变化（见参考文献［CoDW03］） （单位:dB）

图5.7 手机-头部模型的移动说明和MEG计算的环境模型（V代表考虑垂直极化的 接收天线，X代表考虑交叉极化的接收天线）（见参考文献［CoDW03］）

参考文献［CoDW04］和［CDWC04b］中展现了手的位置的统计研究和手部模型带来的后续影响。为了获得语音应用下手的典型位置，27名志愿者参加了这个非正式调查。一个长100mm，宽40mm的网格图画在商业直板手机的背后，如图5.8a所示，而一个长150mm（70+80），宽40mm的网格画在商业翻盖手机的背后，如图5.8b所示。每一格的大小是10mm×10mm。网格的整体尺寸是用来代表2003年提出的欧洲商业手机。

图5.8 对不同类型手机的手持位置估计网格（见参考文献［CoDW03］，［CoDW04］）

这个调查显示大部分人都用同样的方式拿手机，用3个手指抓住手机，用第四根手指试图开上面的盖。手指和手掌的位置参数化如下:

1）手指暗色x轴的位置，代表量化的手指接触背面的高度。

2）手指暗色y轴的位置，代表手指接触背面距中心的偏离。

3）手指暗色部分的大小，代表手指覆盖手机的面积大小。

4）拇指的位置量化了拇指的高度。

5）手指侧面位置，量化了手指接触手机侧面的高度。(www.daowen.com)

表5.5总结了结果，应和图5.8结合起来看。

表5.5 直板手机和翻盖手机的手部位置统计特性（见参考文献［CoDW04］）

在“浏览位置”，用户会用拇指接触键盘。这样，手通常会在中间位置覆盖手机背面的大部分。沿着这一思路，TRP和MEG在典型通话和浏览位置进行估计，如图5.9所示。这些测试中使用的人体手部模型采用有弹性的材料制作，目的是可以适应每一个手机。用SAR测试用过的仿真组织液填充这个“手”（见参考文献［CENE01］）。在最早的研究中（见参考文献［CoDW04］），对12个不同的手机在混响室进行TRP测试。在第二个研究中（见参考文献［CDWC04b］），计算了两个手机的MEG，用一个暗室测试出三维辐射图案。

图5.9 手机位置估计（见参考文献［CoDW04］）

第一个测试的结果在表5.6中显示，表明1800MHz下通话位置的手部损耗比900MHz下的高出1～2dB，和头部损耗正好相反。可以解释这点的事实是因为当前商业手机的大小-波长比值（10cm长），900MHz下的辐射图案没有方向性，而1800MHz下的辐射图案有方向性。可以预计的是对3G手机来说，手部损失也会是主要问题，且会成为相关性的一个问题。

表5.6 通话位置和浏览位置下的手部损失，取12个商业手机的平均值（见参考文献［CoDW04］）

第二个研究（见参考文献［CDWC04b］）的目的是弄清楚在不同信道模型下手部对TRP和MEG的影响的不同。作为前面的解释，为了估计MEG，测试了两个不同手机的三维辐射图案（T₃使用螺旋天线，T₄使用平板天线），使用每次3°的仰角和15°的方位角。为了估算MEG，考虑了先前定义的相同的5种环境模型，结果在表5.7中显示。为了分析手机极化性变化和指向性失真造成的损失的比例，可以使用统一的到达角环境来估计MEG。表5.8给出了结果。对城市V模型来说，因为手产生的MEG损失和TRP损失或者身体损失有很大不同，见表5.8。事实上，因为手的影响，手机极化特性不会明显改变，甚至方向性图案扭曲得很厉害，这种改变不会明显的影响MEG，见表5.8。参考文献［CoDW04］，［CDWC04b］中给出的使用手部模型得到的手部损耗，与参考文献［Boyl02a］和［Boyl03］中使用真人得到的相匹配得很好。使用真人得到的手部损耗在900MHz下是2.1dB，在1800MHz下是3.5dB（见参考文献［Boyl02a］，［Boyl03］）。而使用人体手部模型得到的手部损耗900MHz下是1.7dB，在1800MHz下是3.7dB（见参考文献［CoDW04］，［CDWC04b］）。

表5.7 实际手的位置下平均手部损失（从40°～70°）

表5.8 由城市V模型得来的因极化性变化和方向扭曲造成的手部损失的比例（见参考文献［CoDW04］）

（12）手机撑架的可能影响

SPEAG SAM V4.5人体头部模型包括一个塑料的支撑架作为标准配件，可以直接安装在模型上，用来在辐射图案测试时支撑手机在需要的位置上。在参考文献［ChKn04］中，在脸颊的左边位置总共7个手机在两个带宽下测试（GSM 850/1900或者GSM 900/1900），都在使用或者不使用支撑架两种情况下研究可能的影响。如果不用支撑架，用双面胶来把手机固定在人体模型上。使用撑架在通话位置下获得的TRP结果和有撑架的相比最大偏离了1.2dB。没有预料到的是，使用撑架的结果多数情况下比没使用的要高一点。这个塑料撑架的阻抗调谐作用被认为是一个潜在原因。即使这个结果只是用两个手机测试得来的，但是它很明显地表示特定的支撑架会在一个不可接受的程度影响测试结果，应该在某些绝对测量，比如TRP和TRS的测量中不使用。类似的测试建议使用其他的手机撑架。

（13）标准手机测量的手部模型

在参考文献［KrMo05］中，给出了包括标准测量中手的影响的方案和执行方法。理论上，这个方案包含3个步骤:第一步是确定手部模型的物理特性、尺寸规格和电学特性;第二步是确定在统计上代表大部分终端用户的名义上的握法，第三步是做一个手的模型和程序使得这些参数在测试中能对任何手机使用。参考文献［KrMo05］给出了手指尺寸的平均值。几个人的手的RF电学特性由参考文献［KrMo05］给出，用一个填充各种特性的仿真组织液的手部模型和真实的手之间的比较得到的。在测量它的S₁₁时，一个人的手和手部模型可选择置于波导的开放端。决定好的同类型的人体手部模型的值在表5.9中显示。2170MHz下的值是由835MHz下和1910MHz下结果推出的经验数据。

表5.9 同类型人体手部模型的电学特性

测试中的手型握具的具体的定义（即，手的位置和头上的手机相关的手指）也许是最麻烦的一个方面，因为任何数量的不同握具可以说是一些用户的代替品。对两种形状的手机（直板的和翻盖的），手型握具的位置的人的因素分析（在耳旁等正常使用位置），在参考文献［KrMo05］中给出。观察用户的数量是184，手机模型的数量是14。发现在两种情况下，通过选择两种形状的握具模拟了近70％～80％用户握手机的位置。

两个手部模型的实现符合参考文献［KrMo05］给出的要求。第一，一个薄壁玻璃纤维管骨架构建合适尺寸的有关节的手指和指间可活动的关节。安装一个乳胶手套完成手的装配，然后填充一种合适的手的仿真组织液，用一种具体的握具将手的模型置于手机和头部模型旁边。经过训练的测试工作人员发现这个方案的重复性（在测试下的手机的TRP测试中）在±0.75dB。第二步制造成手部模型（使用有需要的电学特性的材料），固定在对将要测试的每一个手机模型都合适的握住手机的位置（或者也许是手机模型的每一种宽度的范围）。这样可以最大化测试的可重复性。对等待认证的新的手机模型，做一个手部模型的CAD模型，在使用位置握住手机。一个工业的合理的CAD模型提供了附加的益处，即使用相同的手的定义进行的方便的电磁仿真，最终在测试中使用。

（14）模态方法估计用户身体和人体模型的影响

与先前的类似工作相比（见参考文献［KuBa92］，［VOKK02］，［DeBL04］），参考文献［DeBo05a］）给出的方法，提供了一种更具有一般性和解析的方法来定性用户和手机的互动性。这个技术第一次应用于人体模型的功率吸收，但也可以用于检测用户或者用户手机的辐射性能。基本上，人体模型的功率积存用从等效发电机转移到微波连接点/多级负载的能量来描述，特点由散射矩阵给出。这个等效的节点/电路模型，由一个近似的n阶模式的电磁场入射出射的模态扩展衍生出来，允许引入可用的来源和散射辐射的功率和负载概念。电磁场可用功率和负载的概念提供了一种新的有意义的工具来描述在反应场区域的功率损失机制，可以分辨来源和人体模型对模型吸收的能量的影响。

一个基于最小圆柱（R=100mm）的计算实例是暴露在均匀的线源下的SAM头部模型。在图5.10a中显示，它给出了总的消耗功率以及来源和圆柱体间的距离d的关系（模型最明显的参数）。图5.10a表明，在辐射场相互作用的区域，当来源位于模型旁边时，最低阶模式并不一定是最消耗功率的。这个可以由图5.10b来解释，它给出了低阶模式下负载因素和kR的关系。所给模型的负载因素代表了从相应的模型等效发电机到等效节点的功率转移的效率。它只取决于人体模型的几何特性和电学特性以及波形数量k（没有其他因素）。在图5.10b中观察到模型阶数越高，相应的负载因子越低。这样，如果所有的模式都被同样激活（即有相同的可用功率），则最低阶数的模式消耗功率最大。但是，参考文献［DeBo05a］表明，可用功率随着阶数明显提高，而且当来源与人体模型接近时提高得更大。这样做的结果是在线源的近场（或者移动手机），高阶的模型可以产生明显的吸收。最终，对SAM模型（R=100mm，900MHz下kR≈1.8），负载因子都小于它们的半径限制，与正常到达用仿真组织液填充的半空间的平面波的功率传播系数相对应。在这里考虑的情况下，最大的负载因子约为44％，独立于模式阶数。当前的工作表明有许多进一步的方法用于描述真实的情况，比如手机贴近人的头部。此外，一些将要出版的刊物如［DeBo05］，［DeBoon］，表明对任何人体模型配置，等效节点的方法已经获得被人体模型吸收的功率的最小和最大界限。

2.采样网格

现在已经有3个用来确定手机功率的、相当精确的方法，并对它们进行比较和局限性评估。这些方法的主要目的包括最小的三维采样速率，使其能够确定辐射功率和MEG达到要求的准确度。实践中当估计因为采样数有限而引入的全部问题时需要考虑许多问题，比如反射、测量误差、位置造成的错误和校准误差。

第一个是（见参考文献［LVKK03］）对1800MHz下的手机使用FDTD计算，其应用了人体模型头部和上躯干。这种模式作为参考模型与傅里叶变换、球形波展开技术和数值积分法相比较，在远场球体表面的984个位置做计算。一些使用了充分复杂的辐射场知识，而其他的只考虑辐射场强度。这个工作基于移动手机的4个计算机仿真。这个工作的主要结果是，总体上看，利用辐射场每个测试方向的幅度和相位信息的场定性技术，提供某些相对少量的测量方向，与那些反利用幅度信息进行的预测相比这种技术更能提高预测的精度。此外，球面波展开，总体上优于傅里叶展开。这个结果也为选择手机和人体头部模型的辐射场的测试方向提供了指引。当使用球面波展开时，30次测量给出的偏差就低于0.05dB（只使用幅度信息和全信息），而傅里叶展开和数值积分需要60次以上的测试。

图5.10 消耗功率和距离的关系以及负载因子和模型的关系（见参考文献［DeBo05a］）

第二个是参考文献［LiVC04］，使用一个更粗略的手机和身体模型，只是使用了由两个偶极子天线阵列产生的心形图样，用一个20cm×50cm的完美导电反射来仿真位于天线后四分之一波长的身体。这个参考图样在900MHz下用64800点的矩量法计算。只使用一个球形波展开，但是使用傅里叶正交技术来确定展开系数，结果明显与前面的情况相同:45°的方位角和仰角测量中（或者32球形测量）在整体（头部加身体）的功率估计中可以给出低于0.05dB的准确度。这个贡献也给出了一个很精准的理论，来确定测量设备的不精确对某些参数的影响，比如功率、阵列的辐射图案，或者小反射的天线接收信号。这个是基于复平面上的不准确形状的转变。

最后一个方法（见参考文献［NiPe05］）给出了5个GSM手机球形辐射图样的测试的MEG的计算。这个图样用10°×10°（仰角×方位角）的网格取样。MEG的计算使用了两种不同的移动环境，包括各向同性的环境，上行和下行链路中各自的TRS和TRP计算。如预期的一样，发现基本上各向同性的MEG计算使用的模型，与使用两种基本的、不是各向同性的功率分布模型得到的MEG值相比，降低抽样密度带来的影响比较小。考虑所有的环境模型，一个10°×20°的抽样网格导致最大0.4dB的误差和0.1dB的标准差。如果没有使用HUT模型，可以选择20°×20°的抽样网格，此时最大的误差为0.5dB，其标准差为0.2dB。在各向同性的环境下，如果使用30°×30°的抽样网格，TRP和TRS的最大误差为0.5dB。从测量可以发现，TRP和TRS重复波动在0.1～0.2dB之间。但是，需要提到的是实际测量得到的结果并不是使用球形波展开得到的，而是更简单测量结果的数值积分，就像CTIA认证文件规定的一样。

3.频率

由移动手机的球形辐射图样测试得到的MEG估计，尤其是不同测试频率下MEG的变化在参考文献［NiPe02a］中给出。在暗室中测试了5个不同手机的全部球形辐射图样。这个测试使用了GSM1800系统的中心信道和两个边缘信道下的BS仿真器。然后计算3个不同环境下手机的216个方位的MEG。考虑所有手机方位，边缘频带MEG和中心信道的MEG有最大为1.7dB的差异。此外，在这个工作中，建议使用一种方法减少测试的数量。假设频率变化主要存在于总的功率接收和天线的传播，辐射模式是标准的，理论上得到的独立频率和标准的MEG。使用总的功率标准的MEG可以缩放到任何频率。这样，频率依赖的总功率可以使用全部球形辐射图样的子集估计MEG到分数级dB。如果使用建议的方法，功率归一的辐射图案必然导致频率独立于MEG。从测试结果发现对所有手机方位来说归一化的MEG对频率的变化最大到0.8dB。MEG的这个引入误差应该与大概3～7dB的现实环境中不同手机方位的MEG变化比较。

4.传播环境

前面已经解释过，应该考虑天线的MEG，目的是包括传播信道特性对天线性能的影响。由MEG引入的两个数据是每个极化的功率角度分布和信道的XPR。这一小节的内容就是给出功率角度的模型和在MEG计算上的影响。

（1）入射波的角功率谱分布

在参考文献［KSLK02］中，给出了在2.15GHz不同无线环境下MT视角看到的仰角的角功率谱分布和信道的XPR。发现双指数模型与测量的功率谱符合得很准确。既然移动天线的方位角是等概率分布的，那么假设方位角的功率分布统一。测试在5个不同的无线环境中进行:室内微微蜂窝、室内连接室外、3个BS的市区微蜂窝、一个城市宏蜂窝和一条公路。在每种环境下，测试的主要部分是在非视距条件下完成的（平均77％）。

在所有环境下，测试GSM手机在开阔地带和人体模型（有躯干）的脸颊两侧两种情况下的平均MEG。观察到的是只要评估中包含传播环境，它对天线性能的影响不像手机本身那么明显。效率（不包含传播环境影响）和真实环境中MEG的结果相比较完全不同。这个结果是与从测试集计算得到的MEG相比较得到的。基于模型的结果和基于测试的结果大多数情况下差别的绝对值小于0.5dB。尽管如此，这个差别比一般双指数模型要小。这样，对精确MEG估计，不需要非常精确的功率分布模型。

（2）信道的交差极化

在参考文献［CoWi05］中，建议使用了在法国网络77GSM/DCS系统中测试抽取的信道XPR模型。这些测试数据来自77个系统的245个分布位置［152个城市位置（103个室内和49个室外），73个郊区位置（45室内和28室外），20个农村位置（12个室内和8个室外）］。每个电场分量测试使用了一个具有开关的三轴探头和一个测试广播控制信道（BCCH）信号的幅度分析仪。测试采用了9点网格，保证分散在足够的距离来确保研究频率（大于925MHz）下测试的相对独立性。采用的解析带宽是300kHz。每一个电场分量平均有50个采样。结果表明，极化角遵循高斯法则，平均取决于基站天线的倾斜。此外，所有位置的极化角变量是可比较的，大多数情况下在15°～20°内。

计算两个置于均匀头部模型旁边的数字手机的平均MEG，表5.10给出了所有的XPR值，对每个MEG用相应的XPR概率密度函数加权。结果表明MEG标准差变化小于0.01dB。此外，MEG平均极化角的变化小于0.2dB。因此，一个平均的模型就足够了。

表5.10 不同配置的极化角平均值和标准差（见参考文献［CoWi05］）

5.参考天线

在移动手机天线测试中单极和偶极天线经常作为参考天线。特别地，它们在替代类型的测试中经常作为参考天线使用。在这些测量中，基本思路是通过用已知增益或者效率特性的天线来替换DUT来校准室内的传播损失。使用替代天线得到的数据，由DUT得到的原始数据可以转变为绝对功率（对天线增益）数据。因为增益校准的不精确是一个导致三维图样测试的不稳定的最大的因素，因此参考天线非常重要。当为了定性一个暗室或者其他为了手机测试的测试房间的安静区，单极和偶极天线也经常作为测试天线使用。

（1）单极参考天线

在参考文献［KrJI03］中，给出了为900MHz和1800MHz带宽设计的单极参考天线。设计和做成这些天线是为了校准和测试系统的比较测量。在3个实验室测量单极天线。实验室A和C使用三维模式集成方法（Pattern Integration Method，PIM）来测试，而实验室B使用惠勒帽方法（Wheeler Cap Method，WCM）。此外，在一个实验室内测试不同的校准信息来源。第一个来源是喇叭形天线制造商的增益值数据表，第二个来源是所谓的三天线法校准。不同实验室测试的总效率的不同在900MHz带宽单极的0.83～1GHz下约为1dB，从1800MHz单极的1.7～1.9GHz下约为1dB。低于830MHz区域上升至2.3dB，主要原因是较大的喇叭形天线的具体增益的不确定性，而使用时用的是标准增益。WCM的优点是它测量中不依靠第二个参考/标准天线（将失配损失最小化），基本上是确定单极天线最精确的方法。建议单极天线可以用作“标准效率”天线。在校准过程中，要测试参考天线的三维图样，总的集成功率可能作为AUT/DUT的TRP（或者效率）的参考水平。这比只使用参考天线的峰值增益水平更精确。

（2）参考套筒偶极子和磁环天线

半波偶极子天线作为参考天线，在天线的测量/校准和对低增益天线的测试范围中广泛使用。图5.11给出了一个参考套筒偶极子的例子。这个设计是基于低损耗反馈套筒偶极子技术，使电缆和馈点的相互作用最小化。这个设计有个瓶颈，通过减轻从偶极子自然回归的电流来进一步降低电缆间的相互作用。参考文献［GaFo05］中讨论了手机天线测试中的参考天线。半波偶极子是一个相对的窄带天线，有大约10％的带宽和非常高的效率（～95％）。精细设计和构建的套筒偶极子作为一种参考天线，是蜂窝手机天线性能测试标准的校准过程中不错的选择。例如，UMTS的相对带宽是12％（1920～2170MHz），这样一个校准套筒偶极子可以近似地覆盖整个UMTS带宽。但是，不同的带宽比如GSM 900、DCS1800和UMTS带宽，需要不同的套筒偶极子。这样，测试中一般需要一系列校准用的套筒偶极子。通常在手机天线性能测试过程中，测试一般都需要两个正交极化。这样，校准过程也需要这两个正交极化方向。图5.11给出的磁偶极子或者磁环天线可以作为电偶极子的补充。这个天线由延面构造组成，产生了同轴电缆的下方开始反馈回的循环电流。该电缆是正交极化的，因此任何两者之间的互动将产生跨极辐射。这个设计有一个扼流圈来进一步降低电缆间的作用。磁偶极子的辐射图样和电偶极子的非常相似，除了正交极化。对电偶极子带宽和效率特性是可以进行比较的（在同一水平）。对套筒偶极子和磁环天线来说，可以用精心的设计和天线元件的高精密加工获得良好的方位格局对称。理论公式可以用来预测这些天线的性能，然而这些公式无法预测瓶颈的影响。这样，在实验室进行高精度天线校准前最好有准确的参考天线预校准。

6.测量的不确定性和重复性

就像所有测量一样，在手机天线性能测量中重要的是找出可能的测量不稳定来源，从而评估整体测量的不确定性。TRP测量过程可以分为两个方面:一是DUT的真实的三维图样测量;第二个是DUT测量结果的绝对水平的校准，通常用在感兴趣的频率下已知绝对增益的校准天线。TRP（效率）测量中最大的不确定性的来源非常典型:测量接收机的绝对水平的不确定，校准天线的绝对增益，暗室的反射水平和DUT指针的结构和与人体模型相关的不确定性。参考文献［KDPS04］中讨论了更多的细节，也给出了一个不确定性预算。例如，对一个典型的测量系统（见参考文献［KrJä05］），用不确定性预算估计了总体测量不确定性在95％的置信水平为±1.5dB。参考文献［KrJä05］也研究了测量的重复性，尤其是DUT抵抗人体模型的位置的不确定性。总结出当几个不同的用户进行TRP测量时由位置错误产生的不确定性相当可观。参考文献［NiPe05］中描述的工作研究了当人体模型设置错误的时候，进行手机的球形辐射图样测量得到的TRP、TRS和MEG的变化。使用了4种类型的手机的转变，对手机的底部/顶端的变化命名，纵向转变和横向转变。在GSM 900和GSM 1800的62信道和698信道分别对6个手机进行了测量。这个工作结果是用相当多的在人体模型上的手机转变获得的，通常从参考位置偏差了15mm。精确设定手机从正确位置微小的偏差可以导致结果的微小变化。一般来说可以发现TRS和TRP的值是相关的，所以因为转变造成的发射功率的增高和接收功率的增高有联系。进一步，这个结果在低频和高频带宽上显示了相似的影响。可以发现TRS和TRP的值的偏差一般在±0.5dB，而最小值大约为1.4dB。从基于所有手机的数据、链接方向、方位和偏移的计算的MEG值的统计来看，可以发现因为转变造成的平均MEG偏差通常很低，大约为0～0.2dB。进一步，对大多数手机来说有0.1～0.5dB的标准差和1.6dB的最小偏差，有一个例外最小值到了2dB。因为手机与人体模型的位置不正确导致的变化应该和因为测量系统和方法造成的不确定性进行比较。进行重复测量，发现MEG值一般重复在0.1～0.3dB内。另外，由位置错误引入的MEG变化，与手机在环境里一般方位观察到的MEG 6～8dB的变化相比比较小。而对TRP/TRS来说，不同类型的手机可以发现有3～4dB的不同。

图5.11 不同类型天线的举例（见参考文献［GaFo05］）