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题名基于神经网络的滤波天线单元优化技术研究
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作者
陈俊达
武杰
赵加宁
卢佩
杨若洋
张海川
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机构
桂林理工大学计算机科学与工程学院
桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
中国航天电子技术研究院
电子科技大学长三角研究院(湖州)
湖州市太赫兹集成电路与系统重点实验室
西北核技术研究所高功率微波技术重点实验室
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第15期6-10,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(62101149)
湖州市太赫兹集成电路与系统重点实验室项目基金(HKLTICY23KF02)。
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文摘
在滤波天线单元的设计中,由于涉及多维参数优化,传统的电磁仿真方法不仅求解速度较慢,而且难以在复杂的参数空间中快速找到全局最优解,这在一定程度上限制了设计的精度和性能提升。为解决这些问题,文中提出一种结合正向预测与逆向优化设计的方法。该方法利用神经网络对天线单元的性能进行预测,并结合遗传算法在多参数空间中对滤波天线单元进行全局优化。仿真计算结果显示,优化后单元S21参数在通带11.5~16.5 GHz的平均值提高了82.65%,并具有均匀的带内响应。此外,S21在中心频率14 GHz的传输幅值的平均值优化后提升了87.5%,显著提升了传输幅度,并使传输相移更加线性。优化后仿真结果表明,这些改进显著提升了天线的整体性能,尤其是在传输效率、频率响应方面的改善,为滤波天线的进一步发展提供了有价值的参考和借鉴。
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关键词
神经网络
遗传算法
正向预测
逆向优化
滤波天线
S参数
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Keywords
neural network
genetic algorithm
forward prediction
inverse optimization
filtering antenna
S-parameter
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分类号
TN822.4-34
[电子电信—信息与通信工程]
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