平面天线演化优化的研究

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1、南京邮电大学硕士学位论文平面天线演化优化的研究姓名：戴晨阳申请学位级别：硕士专业：电磁场与微波技术指导教师：薄亚明2011-03南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要摘要平面天线有着剖面薄、体积小、重量轻、易构造等特点，使其在通信领域得到了广泛的应用。随着电磁学计算机辅助设计技术的发展，通过遗传算法等演化算法来进行天线优化是当前研究热点。本文提出了一种Python程序结合HFSS仿真软件用于天线优化的外挂优化器。利用团队进步算法（TPA）作为相关优化算法。建立了以优化天线阻抗带宽为目的的目标函数，实现了对特定天线带宽的优化。针对仿真软件仿真分析耗时较长的问题，建立了可替代调用仿真软

2、件的误差反向传播神经网络（BPNN），以建立天线结构参数和性能参数之间的非线性映射关系。针对特定的天线模型，由HFSS提供BPNN的训练样本，来确定神经网络的权值系数，调用TPA与训练后的BPNN来进行天线的快速优化，提高天线优化计算的效率。利用外挂优化器、仿真软件和BPNN优化了两种超宽带印刷单极子天线。经优化后，其中一种天线在其工作频带内的回波损耗更小；另一种天线则通过不同的目标函数实现了不同要求的优化。通过这些天线优化实例，验证了优化方法的可行性。本文所提出的外挂优化器和BPNN，为借助于商用软件HFSS和用户优化算法实现天线优化提供了技术途径。I南京邮电大学硕士研究生学

3、位论文AbstractAbstractAntennaswithplanarstructureareextensivelyutilizedinmodernwirelesscommunicationsystemsbecauseoftheirattractivefeaturesincludinglowprofile,smallsizeandlightweight.Withthedevelopingofelectromagneticscomputer-aideddesigntools,optimizingthedesignofantennasusingevolutionalgorith

4、ms,suchasgeneticalgorithms,isafocus.Aplug-inoptimizerbasedonPythonprogrammingandHFSSsimulationsoftwareforantennaoptimizationispresentedinthisthesis.Andteamprogressalgorithm(TPA)isusedasoptimizationalgorithm.Theobjectivefunctionisestablishedtooptimizetheimpedancebandwidthofsomespecificantenna

5、s.Toavoidusetime-consumingEMsimulatorHFSSinevolutionalgorithm,theerrorbackpropagationneuralnetwork(BPNN)isemployedtoestablishthenonlinearrelationshipsbetweentheantennastructureparametersandtheperformanceparameters.BPNNcanbetrainedbyusingsamplesgeneratedbyHFSS.Therefore,computationalefficienc

6、ycanbeobviouslyimprovedbythetrainedBPNNandTPA.Twoultra-widebandprintedmonopoleantennasareoptimizedthroughplug-inoptimizer,simulationsoftwareandBPNNinthisthesis.Onehaslowerreturnlossinitsworkingbandwidthafteroptimized,theotherachievesthedifferentrequirementsthroughdifferentobjectivefunctions.

7、Thefeasibilityoftheoptimizationmethodisprovedbythereantennaoptimizationexamples.Theplug-inoptimizerandBPNN,whichispresentedinthisthesis,provideatechnicalwaytooptimizeantennasusecommercialsoftwareHFSSandusersoptimizationalgorithms.II南京邮电大学学位论文原创性声明本