组合式非周期缺陷接地结构中FDTD应用研究

组合式非周期缺陷接地结构(CNPDGS)是从光子带隙结构发展而来的,它是在微波电路的金属接地平面上人为地蚀刻出非周期性的“缺陷”,改变接地电流的分布,从而改变传输线的频率特性。与光子带隙结构(PBG)一样,具有明显的禁带特性。文中利用时域有限差分法(FDTD)研究了由CNPDGS结构构成低通滤波器的频率特性,并在此基础上研制了带宽可调节的低通滤波器,测量结果与数值分析一致性很好,进一步验证了FDTD分析的正确性,CNPDGS低通滤波器的研制,为该类型滤波器的设计提供了依据。最后讨论了FDTD方法中完全匹配层(PML)对电路特性分析的影响,给出了电路特性随PML层数变化的曲线。这对FDTD法分析缺陷接地结构时PML的选取具有一定的参考价值。

组合式非周期缺陷接地结构的RBF神经网络模型

组合式非周期缺陷接地结构(CNPDGS)是由光子带隙结构(PBG)发展而来的,它具有结构简单、电路尺寸小、插入损耗小、设计参数少等优点。本文采用RBF神经网络建立了CNPDGS的神经网络模型。神经网络训练成功后,在其学习范围内,该模型能立刻给出任意尺寸结构的准确可靠的传输系数(S21)。结果证明神经网络建模的方法具有快速、准确、可靠等优点,具有很高的实用价值。

组合式非周期缺陷接地结构的滤波特性研究

提出了一种新型的具有双阻带特性的组合式非周期性缺陷接地结构 (CNPDGS) ,利用时域有限差分法(FDTD)对其滤波特性进行了电磁仿真 ,研究了其结构尺寸变化对阻带特性的影响 ,研制了带宽可调节的双阻带滤波器 ,测量结果与仿真结果一致性很好 ,此结构的双阻带中心频率位置及它们之间的间隔随着结构参数的变化而变化 ,两阻带之间的间隔可从 3.5GHz到 12GHz.这种新型结构可有效地抑制信号中的低端和高端干扰 ,具有较好的带通滤波特性 .

一种新型的组合式非周期缺陷接地结构

提出了一种新型的耦合开环形组合式非周期缺陷接地结构(CNPDGS),该结构具有很好的双阻带特性,可用来抑制高次谐杂波,从而展宽阻带.利用有限元法研究了CNPDGS结构单元的尺寸对其传输特性的影响,并用该结构设计了一个截止频率为2.4 GHz的低通滤波器,其传输特性进一步验证了该CNPDGS结构的优越性.

非周期缺陷接地结构在低通滤波器中的应用

利用时域有限差分法对非周期缺陷接地结构(CNPDG S)进行了电磁仿真。分析了在原有的低通滤波器的基础上加入了非周期缺陷接地结构后对滤波特性的影响。并将分析结果与实际测量作了比较,吻合较好,从而验证了这一方法和计算的正确性。

新型非周期缺陷接地结构微带线及其应用

提出了两种新型缺陷接地结构(DGS)单元,分析了它们的频率特性,建立了等效电路模型并提取了电路参数。将两种组合式DGS应用于双频微带天线两个端口,形成基于组合式非周期DGS(CNPDGS)的双频微带天线,并实际制作了电路。仿真和测试结果表明,基于CNPDGS的双频微带贴片天线有效地抑制了高次谐波,提高了端口隔离度。

一种新型螺旋式缺陷接地结构及其应用

提出一种新型的螺旋形组合式非周期缺陷接地结构(CNPDGS),该结构具有良好的阻带特性与可调性.对该结构的参数变化进行分析与总结,发现根据其特性级连不同尺寸的结构并应用到低通滤波器中,可以加大滤波器带内抑制度,增强其衰减陡峭度.通过微波仿真软件HFSS仿真验证,此结构能够可调地提高低通滤波器的性能,证明该螺旋式CNPDGS结构的可行性与实用性.

一种新型缺陷接地结构的BP神经网络模型

组合式非周期性缺陷接地结构(CNPDGS)是在微波电路的接地金属平面上人为地蚀刻出特殊形状的非周期性"缺陷",改变接地电流的分布,从而改变传输线的频率特性。本文针对一种新型的具有双阻带特性的CNPDGS,在场分析的基础上建立了其BP神经网络模型,将其结构尺寸和频率作为输入样本,传输系数参数作为输出样本,采用贝叶斯正则化算法对神经网络进行训练。神经网络训练完成后,在学习范围内将其结构尺寸和频率输入到神经网络模型,从输出端立即得到准确的传输系数。最后通过了实验验证,进一步说明了神经网络模型的正确性和有效性,为DGS的分析和设计提供了新的有效途径。

基于神经网络的新型缺陷接地结构优化设计

应用人工神经网络与单纯形优化算法相结合的方法,对一种新型组合式非周期性缺陷接地结构(CNPDGS)进行优化设计。与电磁场数值分析方法相比,以神经网络模型作分析单元,可以在保证精度的基础上大大提高分析速度,因此在优化设计中可用来替代FDTD分析方法作为结构分析的计算单元。本文中以所要求的传输系数为期望目标,以可以使误差函数达到极小化的结构尺寸为输出,经单纯形优化算法寻优,进行该具有双阻带特性CNPDGS的优化设计。仿真设计和实验的对比结果表明了这一方法的有效性。

动量VLBP神经网络在缺陷接地电路中的应用

采用一种改进的人工神经网络反向传播算法(BP算法),将动量方法和可变学习速度的BP算法(VLBP算法)结合,并且在每个样本点更新权值和偏置值,这种算法称为动量VLBP算法。用C语言实现该算法,并将其运用到对一种新型组合式非周期性缺陷接地结构(CNPDGS)低通滤波器的神经网络建模之中。以CNPDGS的结构尺寸和频率为输入样本,传输系数参数为输出样本,建模成功后,在样本范围内输入结构尺寸和频率能够很快得出准确的传输系数。结果表明应用动量VLBP算法的神经网络相对于FDTD分析方法可以节省大量的时间,并且与基本的BP算法相比,可以加速算法收敛、减少训练时间。

ACO-BP算法对开口环形CNPDGS的优化

组合式非周期缺陷接地结构(CNPDGS)是通过在微带电路的接地金属平面上人为地蚀刻出缺陷图案,来改变接地电流的分布,从而改变微带电路的频率特性,具有明显的禁带特性。本文讨论了蚁群算法和BP算法相结合的ACO-BP算法对开口环形CNPDGS单元进行优化设计,体现了该算法在全局优化方面的优越性。

CNPDGS在特定长度并联传输线滤波器中的应用

微带线滤波器是射频、微波电路中的重要组成部分。特定长度并联传输线滤波器具有低通和带通滤波特性,但是阻带衰减较小。为了在不增加电路面积的情况下提高并联传输线电路的阻带衰减,使其具有更高的实用价值,本文将一种“哑铃”式组合式非周期性缺陷接地结构应用于特定长度并联传输线滤波器,改善了滤波特性。利用时域有限差分法对微带线构成的特定长度并联传输线滤波器及缺陷接地结构电路进行了仿真,并实际制作了电路。通过实验测量,仿真结果与测量结果一致性较好,基本满足了设计要求。