多输出高斯过程研究及在复杂天线设计上的应用

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天线在无线通信产业中有着广泛的应用。在进行天线的设计和优化时,传统的全波电磁(Electromagnetic,EM)仿真软件成本高、计算代价大。为了提高天线的设计效率,目前比较新颖的方法是基于代理模型(Surrogate-based optimization,SBO),如人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),但是该方法用来分析电磁问题时,需要用到大量电磁仿真数据,这个过程非常费时,且ANN结构难确定。本文基于高斯过程模型对复杂天线进行快速优化设计,主要研究包括:1、根据高斯过程(Gaussian Process,GP)模型的原理,利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)替代了共轭梯度算法,解决了求解GP超参数过程中容易陷入局部最优的问题。以微带天线谐振频率预测为例进行仿真实验,结果表明该方法可以提高模型的预测精度。2、研究了渐进高斯过程(Progressive Gaussian Process,PGP)的建模方法,其特点是在建模过程中,筛选出GP预测结果的方差较大的样本放入EM软件中,使其得到的结果作为新的样本进一步训练GP模型。该方法不仅增加了可信的训练样本,而且提高了模型的泛化能力。采用此建模方法对两种单极子天线进行了优化设计。结果表明,在优化时间减小的前提下,满足了天线的设计指标,证明该方法的有效性。3、首次将多输出高斯过程(Multiple-Output Gaussian Process,MOGP)模型应用在天线设计中。MOGP模型使用光滑核函数和高斯过程的卷积为每个输出端口建模,多个输出端口之间通过共享相同的高斯过程来模拟端口之间的相关性。利用高频结构仿真(High Frequency Structure Simulator,HFSS)软件参数化圆极化天线得到实验数据,进行天线的驻波比、反射系数和辐射增益的建模研究。结果表明,相比于单输出GP模型,MOGP能有效提高天线性能的预测能力。
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