本文選題：四頻天線　切入點：回波損耗　出處：《電子學(xué)報》2014年09期

【摘要】：提出一個基于極限學(xué)習(xí)機ELM(Extreme Learning Machine)和文化基因算法MA(Memetic Algorithm)的微型四頻(0.92/2.4/3.5/5.8GHz)天線設(shè)計算法AntMA-ELM.為了提高天線的性能,算法在MA框架下引入基于綜合學(xué)習(xí)粒子群優(yōu)化算法CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer)全局搜索和DSCG(Davies,Swann,and Campey with Gram-schmidt)局部搜索,用于確定天線的幾何參數(shù).同時,建立ELM回歸模型用于直接評估MA優(yōu)化的適應(yīng)值函數(shù).實驗結(jié)果表明,ELM回歸模型能夠根據(jù)輸入?yún)?shù)正確估算天線的回波損耗,使MA算法有效提高設(shè)計性能和加速優(yōu)化過程.天線在四個目標頻段的回波損耗值均優(yōu)于-10dB,滿足設(shè)計要求.
[Abstract]:An antenna design algorithm AntMA-ELM-based on extreme learning machine (ELM(Extreme Learning Machine) and cultural gene algorithm (MA(Memetic algorithm) is proposed in this paper. The global search based on CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm optimizer and the local search based on DSCG CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm optimizer and Campey with Gram-schmidt are introduced in MA framework to determine the geometric parameters of the antenna. The ELM regression model is established to directly evaluate the fitness function of MA optimization. The experimental results show that the ELM regression model can correctly estimate the antenna echo loss according to the input parameters. The MA algorithm can effectively improve the design performance and accelerate the optimization process. The echo loss of the antenna in the four target bands is better than -10 dB, which meets the design requirements.
【作者單位】： 深圳大學(xué)信息工程學(xué)院;深圳市嵌入式系統(tǒng)設(shè)計重點實驗室;深圳大學(xué)計算機與軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61171125,No.60872125,No.61201042) 深圳市海外高層次人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)專項資金(No.KQC201108300044A) 深圳市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項資金項目(No.JCYJ20120613173154123) 國家-廣東省聯(lián)合自然科學(xué)基金(No.U1201256)
【分類號】：TN822

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1663839