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基于遗传算法的超宽带天线设计优化

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简介:
本研究运用遗传算法对超宽带天线进行优化设计,旨在提升其频带宽广度及性能稳定性,为无线通信技术的发展提供新的解决方案。 为解决传统超宽带天线设计中存在的辐射脉冲波形拖尾振荡问题, 提出了一种基于遗传算法的优化方法。该方法通过采用保真系数和回波损耗作为适应度函数,形成目标函数,并在此基础上对确定结构进行参数调整以实现时域辐射波形的改进。 具体而言,在设计过程中采用了以下步骤: - **加权目标函数**:将天线输出波形与理想模型之间的相似程度(即保真系数)和信号传输效率(回波损耗)相结合,作为遗传算法优化过程中的指导标准。 - **参数调整策略**:通过编码技术将关键的几何尺寸等转换为可以被遗传操作处理的形式,并运用选择、交叉及变异的操作来不断改进天线设计以达到最优目标函数值。 实验结果表明: - 采用上述方法所设计出的一款单极锥超宽带天线,其在高低平面内的辐射波形一致性良好。 - 相较于传统设计方案而言,在优化后的天线上观察到了显著减少的拖尾振荡现象,这证明了该技术的有效性。 此外,通过仿真验证(使用时域有限差分法),还展示了优化后单极锥超宽带天线在阻抗特性和辐射方向图等方面的优越性能。综上所述,本段落提出的方法为解决传统UWB天线设计中的波形拖尾振荡问题提供了一种有效途径,并且具有重要的工程应用价值。

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    本研究运用遗传算法对超宽带天线进行优化设计,旨在提升其频带宽广度及性能稳定性,为无线通信技术的发展提供新的解决方案。 为解决传统超宽带天线设计中存在的辐射脉冲波形拖尾振荡问题, 提出了一种基于遗传算法的优化方法。该方法通过采用保真系数和回波损耗作为适应度函数,形成目标函数,并在此基础上对确定结构进行参数调整以实现时域辐射波形的改进。 具体而言,在设计过程中采用了以下步骤: - **加权目标函数**:将天线输出波形与理想模型之间的相似程度(即保真系数)和信号传输效率(回波损耗)相结合,作为遗传算法优化过程中的指导标准。 - **参数调整策略**:通过编码技术将关键的几何尺寸等转换为可以被遗传操作处理的形式,并运用选择、交叉及变异的操作来不断改进天线设计以达到最优目标函数值。 实验结果表明: - 采用上述方法所设计出的一款单极锥超宽带天线,其在高低平面内的辐射波形一致性良好。 - 相较于传统设计方案而言,在优化后的天线上观察到了显著减少的拖尾振荡现象,这证明了该技术的有效性。 此外,通过仿真验证(使用时域有限差分法),还展示了优化后单极锥超宽带天线在阻抗特性和辐射方向图等方面的优越性能。综上所述,本段落提出的方法为解决传统UWB天线设计中的波形拖尾振荡问题提供了一种有效途径,并且具有重要的工程应用价值。
  • 线研究.pdf
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    本文探讨了在微带天线设计中应用遗传算法进行参数优化的方法,分析了其有效性和优越性,并通过实例验证了该技术的应用前景。 遗传算法应用于微带天线优化设计的研究表明,通过使用遗传算法对矩形微带天线进行优化,并结合贴片开槽技术可以取得良好的效果。文章详细介绍了遗传算法的原理及其在该领域的应用过程。
  • 混合阶梯阻抗变压器.doc
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    本文提出了一种结合混合遗传算法对宽带阶梯阻抗变压器进行优化设计的方法,以实现更优的电气性能。 本段落提出了一种混合遗传算法,结合了标准遗传算法与确定性方法的优势,旨在优化宽带阶梯阻抗变换器的设计过程。该算法有效解决了传统遗传算法效率低下以及确定性方法易陷入局部最优解的问题。 混合遗传算法的一个显著优势在于它能够同时探索全局和局部的最优点,从而提高搜索效率并避免陷入局部极小值陷阱。具体而言,此算法首先利用标准遗传算法进行初步筛选,随后采用确定性技术对结果进行精炼优化。这种方法既规避了传统遗传算法的随机特性又克服了确定方法容易收敛于非全局最优解的问题。 在本研究中,我们应用混合遗传算法来优化宽带阶梯阻抗变换器的设计,并分别探讨了负载为纯实数和复数值两种情况下的设计表现。实验结果表明,在电阻性负载条件下,该算法的计算效果与经典的Chebyshev综合方法一致;而在复杂阻抗负载情况下,则明显优于传统的网络合成技术。 作为一种常用的微波电路及天线系统中的阻抗匹配元件,宽带阶梯阻抗变换器的设计通常涉及两种主要策略:基于理论模型的传统网络综合法和数值优化法。虽然经典Chebyshev综合提供了最优的解决方案,但其应用范围仅限于纯实数负载且各段传输线路长度固定的场景,因此具有一定的局限性。 相比之下,数值优化方法包括确定性和非确定性两类技术。前者在优化过程中确保目标函数稳定下降;后者则表现出不同程度上的随机特性,并不能保证这一稳定性。混合遗传算法通过结合这两种策略的优点,成功克服了各自的缺点,从而提升了整体性能表现。 从实际应用角度看,基于混合遗传算法的宽带阶梯阻抗变换器设计方法可广泛应用于各类微波电路及天线系统中,以提升系统的效能和可靠性。此外,在机器学习、数据挖掘等领域内同样可以找到该技术的应用前景。 总之,本段落介绍了一种新颖的设计策略——即利用混合遗传算法优化宽带阶梯阻抗变换器的结构参数设置,这种方案克服了标准遗传算法与确定性方法各自的不足之处,并且能够显著提高搜索效率和避免陷入局部极小值的问题。这种方法不仅适用于微波电路及天线系统的改进设计,还具有在其他技术领域内推广使用的潜力。
  • Plane_amplitude_phase_TX_SM.rar_线_线幅度相位_线_幅度
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    本资源包含基于遗传算法进行天线幅度与相位优化的研究内容,适用于天线设计领域。通过模拟自然选择过程,该方法旨在提高天线性能和效率。文件内有详细代码及实验数据供参考学习。 该遗传算法能够优化天线的幅度和相位两个目标,并适用于多个参数的优化,效果显著。此方法可用于各种不同类型天线的优化工作。
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    本文探讨了利用遗传算法在MATLAB环境中对由16个阵元组成的天线系统进行参数优化的方法与应用,旨在提升天线性能。 使用Matlab编写遗传算法或粒子群算法程序,并应用于间距为半波长的均匀直线阵列综合设计。具体要求如下:阵元数16个;副瓣电平低于-30dB;增益高于11dB。需要撰写一份设计报告,内容包括所采用的算法的基本原理、目标函数的设计、各参数设置情况、源代码以及仿真结果(尤其是增益方向图)和参考文献。
  • LQR控制
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    本研究采用遗传算法对线性二次型调节器(LQR)进行参数优化,旨在提升系统的动态性能和稳定性,适用于复杂工程控制系统。 通过利用遗传算法的全局搜索能力,以主动悬架的性能指标作为目标函数来优化设计加权矩阵,从而提高LQR的设计效率和性能。
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    本研究提出了一种运用遗传算法(GA)优化技术设计的双频段六波束可切换微带可重构天线,实现了多频段与宽角度覆盖的有效结合。 领域:MATLAB, GA遗传优化 内容:一种基于GA遗传算法的双频段六波束可切换微带可重构天线设计。 用处:用于学习双频段六波束可切换微带可重构天线的设计编程和算法。 指向人群:适用于本科生、硕士生、博士生等教研人员的学习与研究使用。 运行注意事项: 1. 使用MATLAB 2021a或者更高版本进行测试。 2. 不要直接运行子函数文件,需要在主程序中调用这些子函数。 3. 运行时确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。
  • LQR控制器
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    本研究提出了一种运用遗传算法优化线性二次型调节器(LQR)控制器参数的设计方法,以改善控制系统的性能。通过模拟实验验证了该方法的有效性和优越性。 基于遗传算法的LQR控制器优化设计能够使控制过程更加迅速,并且相较于传统方法具有更高的性能。
  • MATLAB程序_改进__源码
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    本项目提供了一个基于MATLAB开发的遗传算法优化工具,重点在于实现和评估改进型遗传算法在各类问题上的应用效果。包含详细注释与示例代码。 改进型的GA寻优速度快,适用于电力系统潮流计算等方面。
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    本简介讨论了如何利用MATLAB软件平台实施遗传算法(GA)进行优化计算的方法与步骤。通过具体案例分析,展示了遗传算法在解决复杂问题中的高效性和灵活性。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计的高级编程环境。在优化计算领域,MATLAB提供了丰富的工具箱,其中包括遗传算法(Genetic Algorithm),这是一种模拟生物进化过程的全局优化方法。遗传算法以其强大的全局搜索能力和对问题的适应性,在解决多目标、非线性、约束优化问题中表现出色。 本资料主要讲解了如何在MATLAB中实现遗传算法进行优化计算,并通过实际案例验证其正确性和可行性。遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择、交叉和变异等步骤。我们需要定义问题的目标函数,即要优化的函数;然后,随机生成初始种群,这些个体通常表示为二进制或实数编码的解;接着,根据适应度函数评估每个个体的优劣;在选择阶段,优秀的个体有更高的概率被保留下来;在交叉和变异操作中,新的个体通过模仿优秀个体的特征生成,以保持种群的多样性。 在MATLAB中,可以使用内置的`ga`函数来实现遗传算法。该函数允许用户自定义适应度函数、编码方式、种群大小、交叉和变异概率等参数。例如,如果我们有一个目标函数`fitnessFcn`,我们可以这样调用`ga`: ```matlab options = gaoptimset(PopulationSize, 50, CrossoverFraction, 0.8, MutationFcn, @gaussmut); [x, fval] = ga(fitnessFcn, nvars, [], [], [], [], [], options); ``` 这里,`PopulationSize`定义了种群大小,`CrossoverFraction`是交叉概率,`MutationFcn`则是指定的变异函数。 实例部分通常会包含一个具体的优化问题,如函数最小化或者参数估计。例如,我们可能要解决的问题是找到使函数`f(x) = x^2 + y^2`最小化的x和y值。遗传算法将通过多次迭代寻找最佳解,并最终输出最优解和对应的函数值。 在相关章节中,可能包含了详细的MATLAB代码示例、算法解释以及结果分析。学习这部分内容可以帮助读者理解遗传算法的原理,掌握在MATLAB中实现遗传算法的具体步骤,并能应用到实际的优化问题中。同时,通过仿真验证,读者可以直观地看到算法的运行过程和优化效果,加深对遗传算法的理解。 MATLAB实现遗传算法优化计算是一个结合理论与实践的过程,它涉及到优化理论、概率统计和MATLAB编程等多个方面。通过学习和实践,我们可以利用这个强大的工具解决复杂优化问题,提高工作效率。