【摘 要】
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微带天线在MEMS领域应用广泛,但是在设计一款微带天线时,通常需要借助公式计算得出天线尺寸的理论解,而理论解与实际做出的天线的尺寸之间存在一定的偏差,并且需要进行参数扫描分析才能得出最优天线尺寸值,所以本文提出了一种新的设计微带天线的思路,借助循环神经网络和RPSO-ELM网络算法基于实际天线尺寸数据集训练模型,能够迅速得出最优天线尺寸值,将有助于仿真人员预先熟悉天线特性,提高仿真效率,还可以用于
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微带天线在MEMS领域应用广泛,但是在设计一款微带天线时,通常需要借助公式计算得出天线尺寸的理论解,而理论解与实际做出的天线的尺寸之间存在一定的偏差,并且需要进行参数扫描分析才能得出最优天线尺寸值,所以本文提出了一种新的设计微带天线的思路,借助循环神经网络和RPSO-ELM网络算法基于实际天线尺寸数据集训练模型,能够迅速得出最优天线尺寸值,将有助于仿真人员预先熟悉天线特性,提高仿真效率,还可以用于对提出的新型天线模型进行验证。微带天线的设计与仿真这一过程中,往往需要大量的公式计算,所以本文尝试了一种新的方法和手段,使用循环神经网络和RPSO-ELM网络算法训练模型,利用它来确定在给出介电常数和谐振频率等数值下矩形贴片天线的尺寸值。本文对比了几种不同的算法,利用天线数据,其中90组数据用于训练,10组数据用于测试,最后选择RPSO-ELM网络进行模型的搭建、调优。在最后本文使用HFSS软件设计出一款矩形贴片微带天线,并对它进行了仿真测试,测试结果表明,设计出来的天线性能较好,然后本文使用设计得到的这款天线的介电常数等特征值投入RPSO-ELM网络模型中进行预测,最后将天线的实际尺寸值与模型得出的预测尺寸值进行比较,通过对比发现模型预测的误差小,准确率高,结果表明,使用算法模型不需要进行理论公式计算就可以高效地得出微带天线的尺寸值,大大降低了天线设计仿真过程的复杂度,而且训练出的模型简单易于使用,能够用于天线的设计与仿真过程。算法模型可以进一步封装成矩形贴片微带天线的优化设计尺寸推荐系统,只需要给系统指定的天线特征值,系统模型就会自动且准确地得出此天线的尺寸值,从而简化天线优化设计的过程。
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