基于模拟退火算法的超宽带天线优化设计

天线在无线通信系统中起着重要的作用,超宽带(UWB)天线更是天线设计中的一种重要方式。针对UWB天线,可以通过模拟退火算法对其进行优化设计,该算法在精度和收敛速度方面有着较高的优点,能够优化UWB天线的性能,有效地减小电磁干扰。仿真结果表明:在2.05 GHz处时,S11小于-10 dB;在3.45 GHz时,S11小于-25 dB,在此频带,入射功率将以大于90%的效率被天线进行发射。同时,UWB天线的带宽覆盖基本在2.00~3.50 GHz的频段中,结果基本符合覆盖频段的要求;在2.45 GHz的工作频带中,仿真的增益结果为6.62 dBi,在YZ轴平面增益效果良好。经过模拟退火算法优化后的UWB天线,入射功率有了较大的提升,且符合覆盖频段的要求,信号保真效果良好。

基于TEM喇叭的电磁脉冲辐射天线优化设计

针对TEM喇叭天线终端反射大、低频辐射效率低的问题,对其进行了仿真优化设计。采用时域分析方法,分析了端部加载电阻与背部加载电阻的低频补偿方法,对TEM喇叭天线的尺寸、极板顶角等结构参数进行了优化,采用末端卷边结构,提升了辐射场的峰值场强与脉宽。根据仿真优化结果,研制了长度2.5 m、天线极板间张角45°、天线极板顶角45°的TEM喇叭天线,通过实测验证了仿真结果。结果表明,加载电阻可以有效降低反射,背部加载电阻方式的峰值场强和脉宽比端部加载电阻高,且采用4个电阻并联加载的效果较好;适当增加天线长度、极板顶角以及极板间夹角可以提高天线辐射性能。该研究结果为TEM喇叭天线在辐射式核电磁脉冲试验系统的应用提供了参考。

基于改进PSO算法的天线优化联合仿真技术

天线的联合仿真是天线参数优化的一种有效手段。针对经典平面贴片八木天线设计中的参数优化,介绍了Python-HFSS联合仿真方法在天线设计中的应用及优势。基于传统粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,详细阐述了联合仿真具体的实施步骤和逻辑实现,包括HFSS软件中脚本的录制、Python中对录制脚本的使用、PSO算法在优化天线时的算法逻辑以及改进点建议。进一步提出了一种改进型的适应度值预测粒子群(Fitness Estimate Particle Swarm Optimization,FEPSO)算法,并将其运用在天线优化当中。仿真结果表明,所提改进算法在精度相差不大的情况下,比传统的PSO算法减少了近一半在HFSS软件中的仿真次数,整体效率提升了40%以上。此联合仿真具有较好的应用价值,可以推广到其他类型天线的设计与优化当中。

神经网络算法加速天线优化设计

结合天线数值仿真,遗传算法等现代优化算法能够实现对天线优化设计,但优化设计过程中需要反复执行天线全波数值仿真,占据了绝大部分的优化设计耗时。探索利用神经网络算法预测代替部分天线全波数值仿真,加速天线优化设计。为避免神经网络算法预测误差对天线优化设计结果的不良影响,提出了一种新方法:在遗传算法优化设计天线初期仍采用全波数值仿真,为神经网络算法提供训练样本;由于遗传算法优化设计天线方向和结果主要由少量的高适应度值个体决定,在神经网络算法预测代替全波数值仿真后,对高适度值个体采用全波数值仿真进行验证,不仅保证优化设计的正确性,同时更新神经网络算法训练样本库,提高预测准确度。以一款微带双频偶极子天线的优化设计为例,与传统遗传算法优化设计相比,在设计的天线性能相当的情况下,能够节省设计过程中70%的全波数值仿真,后20代计算耗时减小为原来的30.6%。

基于双锥同轴馈电的吸顶天线优化设计

本文提出了一种基于同轴馈电微带天线的室内移动通信设计,在吸顶天线的基础上,优化天线的性能,完成信号的收发和速度的平滑处理。通过设置天线的物理特性,获得更多的增益,提升其发射性能,且不需要在电流上做更多复杂的处理。HFSS的仿真数据表明,该设计可以在4.0GHz的工作频率上得到更多的增益,也有各自的全方向半功率波束宽度。

用于天线优化的改进差分进化算法

提出了一种改进的差分算法(Improved DE,IDE),通过在现有变异策略DE/current-to-p-best/1的基础上加上群体中心对个体的差分,从而加快了整体算法的收敛速度;并采用一种简化的模拟退火选择策略,以兼顾收敛速度和寻找全局最优解的能力,避免了过快收敛而陷入局部最优解。此算法虽未采用自适应策略,经测试其优化结果比加入自变异策略的J.Zhang′s差分进化算法(JADE)更好。该算法无论经数学测试、还是应用于天线阵列的优化,都有非常好的鲁棒性。

中波广播天线系统的设计与优化

中波广播因其传播距离远、覆盖范围广等优势被广泛应用于城乡广播、应急广播等领域。为了优化中波广播天线系统设计,提高广播效率和信号质量。本文探讨了中波广播发射天线的布局与安装,强调了选址的物理因素、基座和支撑结构设计的重要性以及天线系统与发射设备的有效集成,提出了先进天线设计技术和优化策略,包括精准选址与结构强化、改善发射功率、系统维护加固、持续监控与性能优化以及能源效率与成本管理。

基于特征频率的天线替代模型优化方法

目前天线优化设计主要采用数值仿真方法来实现,设计过程主要依靠全波仿真,但其不仅仿真时间长而且耗费大量计算机资源.为提高天线设计效率,提出一种基于特征频率的天线替代模型优化方法,利用神经网络建立的替代模型代替耗时长的全波仿真模型进行优化,引入了特征频率技术作为替代模型优化辅助条件,可将特征频率移位至目标频率范围内,从而为优化的过程提供了更为直接的方向,加快了基于替代模型中的优化速度.此外,本文引入了信任区间更新算法,提高建模范围的有效性,减少优化次数.双频天线设计实例证明:所提出的替代模型优化方法仅用较少的迭代次数就可获得最优设计参数,缩短了天线设计周期.

基于蚁群优化算法的相控阵天线随机馈相方案的优化

为了降低相控阵天线的峰值副瓣电平,提高相控阵天线的抗干扰性能,以泰勒幅度加权的线阵为例,分析了随机馈相的数学模型,并基于蚁群优化算法提出了针对相控阵天线随机馈相的优化算法,并进行了仿真实验验证。仿真结果表明,采用优化后的随机馈相方案,相控阵天线的峰值副瓣电平相比优化前降低了8 dB以上。此外,所提出的优化算法经过200次左右的迭代即接近于最终的优化结果,具有较好的收敛性能。

一种基于多维均匀采样与Kriging模型的天线快速优化方法

天线优化设计中,由于经典优化算法一般需要对同一结构的成百上千组参数进行电磁仿真后才能得出最优结果,因此多参数、大范围的天线优化设计存在计算效率问题。该文利用Kriging模型拟合参数空间内样本点的电磁仿真数据,代替电磁仿真实现从结构参数到电磁响应的瞬时近似计算,通过初始阶段的多维均匀拉丁超立方采样算法(LHS-MDU)和优化循环中的新增采样策略,减少电磁仿真次数,提高优化设计效率。利用此方法调整矩形贴片天线的馈点位置和双频单极子天线的振子长度来优化工作频点与阻抗带宽,相比遗传算法,完成相同目标所需的电磁仿真次数分别减少了75%和84%。

多用户波束优化设计在智能天线系统中的应用

本文讨论了智能天线系统中的下行波束形成问题。智能天线可以通过阵列天线技术在同一信道中利用多个波束同时给多个用户发送不同的信号，以提高通信容量和质量。本文提出了蜂窝小区移动通信体制下波束形成的约束模型，并基于该模型利用Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ线阵实现多波束优化设计。理论分析及仿真结果表明，与目前其它方法相比，该方法具有空间分辨力高、计算量小、稳健性好等优点，有较强的实用性。

基于贝叶斯算法的天线端到端优化

在确定天线的拓扑结构以后,通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标,快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上,同时考虑天线的多个优化目标和限制条件,使用贝叶斯优化算法对天线进行端到端优化。基于在线更新的数据集,高斯过程估计出目标函数的后验分布,进而使用获得函数进行迭代。通过两种天线模型对提出的优化算法进行仿真验证,结果表明,由于建立了天线参数到综合目标函数的映射关系,整个优化过程以端到端的方式实现,与传统的优化方法相比,所提算法的优化结果和优化速度都具有明显的优势。

基于蝙蝠算法的天线阵列优化

随着时代的发展,无线通信技术得到了越来越广泛的应用,对阵列天线的要求也越来越高。其中,主波束形状、低旁瓣、高效率、窄波束等是阵列天线的重要技术指标,文章主要针对波束赋形、高效率、低旁瓣等进行优化设计。蝙蝠算法(BA)是一种搜索全局最优解的高效算法。由于天线阵列的方向函数由阵因子和元因子组成,而天线的阵因子是阵列排布形状和激励相位的函数,可以通过改变单元间距来优化阵因子从而调整天线的方向图,所以可以通过蝙蝠算法对阵因子进行优化从而提高天线阵列的效率并减小它的旁瓣。

球面共形微带天线的优化设计

针对球面共形微带天线带宽窄的缺陷,采用自适应差分进化算法结合矩量法成功实现对球面共形微带天线的优化设计。对自适应差分进化算法中的种群初始化、控制参数的选择等方面进行了详细的讨论。在搜索过程中,提出一种"先测向后定位"的搜索策略,首先采用粗优化方式找到控制天线性能基因的大致位置,然后在找到的位置进行细优化,进一步提高天线的性能。这种粗、细优化相结合的方式在保证优化效果的情况下,大大降低种群的数量,提高了优化效率。最后,分别优化出宽频带以及工作在双频点的球面共形微带天线,优化结果与仿真软件对比,验证了本文分析处理的正确性与有效性。

基于粒子群算法的分布式MIMO系统圆形小区天线位置优化研究

本文研究分布式MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统圆形小区基站侧天线端口的位置优化问题.论文首先建立了包含小尺度Nakagami衰落、阴影衰落和路径损耗的复合衰落信道模型,然后在收发端皆配置多根天线、移动台于小区内具任意概率分布、发射和接收端分别实施选择性传输和最大比合并方案下,在高信噪比条件下推导出圆形小区下行平均遍历容量的近似闭型表达式;随后通过对小区进行相应的区域预划分,采用粒子群算法而非传统遗传算法以快速搜索当前区域内天线端口的最佳位置,并最终根据小区天线端口位置的整体搜索结果确定天线优化布局.仿真结果表明,本文所推导的平均遍历容量近似表达式能较好地反映分布式MIMO系统性能,且所采用的基于粒子群算法的小区最优天线端口位置搜索结果也能较好地接近理论最佳位置.

多小区分布式发射天线位置优化

在分布式发射天线的多小区环境下,分析了多层同频干扰对小区平均遍历容量及天线位置的影响,给出了分布式天线位置选择与小区平均遍历容量的关系.数值分析和仿真结果表明外围的第一层同频小区干扰能量决定了分布式天线的最佳位置摆放,在半径1000m的小区中,各天线距离小区中心450m附近时,小区的平均遍历容量达到峰值.

基于容量和发射机预调零的全双工天线位置优化研究

同时同频全双工系统中,考虑直射路径自干扰信号抵消,通常采用发射机天线预调零技术,但是该方法不仅会降低远端接收机的信号功率,还会形成零陷区域。产生此问题的主要原因是没有考虑本地接收机天线工作在发射机天线的近场区域,而采用平面波模型进行设计。因此该文采用具有更高自由度的球面波模型,在保证发射机预调零的情况下,以零陷区容量最大化为原则,优化本地接收机天线位置,给出了最优位置的求解方法。仿真结果表明,在保证预调零的情况下,能够减小零陷区域功率衰减值;当发射机天线间隔为半个波长时,与平面波优化方式相比,零陷区系统容量随着信道相关性增加而有一定增加。

相控阵天线外监测系统电磁关系分析及优化设计

本文分析了相控阵天线外监测系统中的电磁关系 ,介绍了影响电磁关系的各种因素及其优化设计。给出的数值结果表明 ,系统优化设计后 ,监测信号源输出功率和幅相测试仪的动态范围可降低 15～ 2 5dB。

室内分布发射天线STBC系统的发射天线位置优化

该文针对室内环境下分布发射天线STBC系统,在考虑了路径损耗、阴影衰落和莱斯衰落的基础上推导了室内的平均误符号率(AASER),通过使室内的平均误符号率最小得到了优化的发射天线位置。理论分析表明最优的发射天线位置与房间的长、宽、高以及移动台的高度有关。仿真结果验证了理论分析的正确性。

基于遗传算法的车载天线布局优化

基于遗传算法变换车载天线的位置坐标,可以产生大量截然不同的高性能设计方案,保证了天线布局设计的多样性,有效的克服了传统方法中的人为因素。并在此基础上结合机车顶上的实际情况提出了车载天线布局优化的目标函数,详细讨论了如何利用Matlab数学工具建立数学模型得到优化布局的天线位置坐标,并通过三维电磁仿真软件验证了天线布局的正确性,为实际的天线布局提供了理论依据。