Nahfeldmessverfahren haben einige Vorteile gegenüber Antennenmessungen (z.B. ALSE Antennenmessung nach CISPR-25 [1]). Einzelne Feldstärkewerte, welche mit einer Antenne in größerem Abstand aufgenommen wurden, können bei der Ursachenanalyse kaum helfen. Der hohe Platzbedarf und die hohen Kosten der Antennenmessumgebung müssen dabei auch beachtet werden. Ist das elektromagnetische Feld in einer Ebene oberhalb einer Quelle bekannt, können auch alle Felder oberhalb dieser Ebene berechnet werden [3]. Da die Größe der Messebene, die Genauigkeit der Messungen und die Genauigkeit der Nahfeld-Fernfeld-Transformation praktischen Einschränkungen unterliegen, kann eine vorherige Bestimmung der Feldquellen für die Fernfeldberechnung attraktiv sein. Damit können auch direkt Konzepte zur Störungsunterdrückung entwickelt werden. Die Bestimmung der Feldquellen ist ein inverses Problem, bei dem aus einer elektromagnetischen Feldverteilung auf eine verursachende Stromverteilung geschlossen werden muss. Amplitude und Phase der Stromverteilung müssen bestimmt werden, wobei die Phasenbestimmung eine besondere Herausforderung darstellt. Im Folgenden wird davon ausgegangen, dass eine Platine (PCB) die Störquelle bildet. Auf Nahfeld-Scan-Daten basierende Abstrahlmodelle können in zwei Hauptgruppen unterteilt werden. Die erste Gruppe bilden die auf Feldamplituden basierenden Modelle. Hier muss mit zusätzlichen Annahmen die Phase rekonstruiert werden. Da mit steigender Frequenz die Bestimmung der Phase maßgeblich fehlerbehaftet ist, versuchen entsprechende Methoden die zugehörige Phaseninformation mathematisch wiederherzustellen [4] oder die äquivalenten Ströme unter Vernachlässigung der Phase zu identifizieren [5][6][7]. Diese Verfahren verwenden zumeist Optimierungsalgorithmen, welche die Position, Orientierung, Amplitude und Phase der approximierenden Ströme modifizieren, bis die Nahfeld-Verteilung des Modells und des DUTs übereinstimmen. Obwohl diese Methoden oft gute Ergebnisse erzielen, unterliegen sie der Gefahr der Konvergenz in Richtung lokaler Minima. Des Weiteren sind sie oft mit langen Rechenzeiten verbunden. An dieser Stelle können bekannte physikalische Eigenschaften der abstrahlenden Ströme in das Verfahren der Modellerstellung integriert werden, um die Modellgenauigkeit zu erhöhen. Damit können die Zahl der freien Modellparameter und die Stabilität des Modells gegenüber Rauschen verbessert und die Genauigkeit der resultierenden Felder außerhalb des Messbereichs erhöht werden. In [7] wird angenommen, dass die Leiterbahngeometrie bekannt ist (Layout-Daten) und die örtliche Verteilung der Strompfade begrenzt werden kann. Weiterhin können die Stromphasen miteinander korreliert werden. Diese Verbesserungen führen zu einer reduzierten Berechnungszeit und erhöhter Modellgenauigkeit. Der zweite Typ ist das auf komplexen Felddaten basierende Modell [8][9]. Hier werden die Quellen aus Amplitudenund Phaseninformation des gemessenen Nahfelds und durch das Lösen eines linearen Gleichungssystems bestimmt. Dieses System kann sehr anfällig für Störungen und die Lösung damit fehlerbehaftet sein. Regularisierungsmethoden zur Störunterdrückung können in solchen Fällen angewendet werden [8][10]. Außerdem kann eine Vorkonditionierung, mittels a-priori Wissen (Layout-Daten) des Gleichungssystems durchgeführt werden, um eine optimierte Datengrundlage zur Stromidentifizierung zu erhalten. In diesem Beitrag wird eine Methode zur Stromidentifikation auf PCBs, basierend auf der Kenntnis der Layout-Daten und unter Verwendung von Regularisierungsverfahren, vorgestellt. Dieses Verfahren führt zu einem äquivalenten Abstrahlmodell mit verbesserter Genauigkeit und erhöhter Stabilität. Zuerst wird eine Analyse eines Nahfeld-Datensatzes durchgeführt und anhand dessen die Notwendigkeit der Störunterdrückung aufgezeigt. Die Verbesserungen werden mittels Simulationsdaten und einer Rauschanalyse aufgezeigt und die Methode später auf reale Messdaten angewendet.