本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA的矩形微帶貼片天線諧振頻率預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：微帶天線具有剖面低、重量輕和易于與載體共形等特點,在通信領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。矩形微帶天線是微帶天線最基本的形式,諧振頻率是微帶天線的重要技術(shù)指標(biāo)。通過已知微帶天線的結(jié)構(gòu)參數(shù)快速獲取其諧振頻率,是現(xiàn)代天線設(shè)計方法研究的一個熱點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行數(shù)據(jù)處理和自適應(yīng)等優(yōu)點,在很多工程設(shè)計領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本研究首先利用高頻電磁仿真軟件HFSS獲取大量矩形微帶天線樣本,并將其作為訓(xùn)練樣本。然后合理設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),借助MATLAB軟件建立起能夠反映矩形微帶天線結(jié)構(gòu)參數(shù)與諧振頻率間的非線性數(shù)學(xué)關(guān)系模型,通過輸入天線的尺寸即可快速計算出對應(yīng)微帶天線的諧振頻率。由于BP算法是一種基于梯度的計算方法,其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練受初始值和樣本數(shù)量等因素影響較大,容易陷入極小值陷阱,進(jìn)而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練失敗。為解決上述問題,本研究引入了建立在優(yōu)化群體基礎(chǔ)上的具有全局搜索能力的遺傳算法(GA),并將BP算法和GA算法有機結(jié)合,較好地解決和彌補了單純BP算法在微帶諧振頻率快速計算中帶來的問題。高頻電磁仿真軟件HFSS、BP算法和GA算法結(jié)合用于微帶天線諧振頻率的快速計算,其一般過程包括:(1)通過對微帶天線尺寸的微調(diào)并使用HFSS逐個進(jìn)行仿真,得到天線的訓(xùn)練樣本;(2)合理設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù),建立起結(jié)構(gòu)為4-45-1型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)天線諧振頻率預(yù)測模型;(3)使用GA對已建立好的模型參數(shù)實施優(yōu)化,獲得更優(yōu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值;(4)將優(yōu)化得到的權(quán)值和閾值賦予BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)諧振頻率預(yù)測。研究表明:使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立微帶貼片天線諧振頻率預(yù)測模型時,GA優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在樣本數(shù)較少的情況下獲得更高的天線諧振頻率預(yù)測精度。使用少量樣本建立了基于GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矩形微帶天線諧振頻率預(yù)測模型,計算出一定尺寸變換范圍內(nèi)對應(yīng)矩形微帶天線的諧振頻率,并根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)設(shè)計了一款微帶天線參數(shù)快速查詢軟件,實現(xiàn)通過已知矩形微帶天線頻率快速查詢對應(yīng)結(jié)構(gòu)參數(shù)功能。HFSS仿真實驗表明,該軟件查詢結(jié)果的速度快,精度滿足微帶天線的工程設(shè)計要求,具有一定的應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：微帶天線諧振頻率預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：廣西科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP183;TN822
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 課題的背景和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 遺傳算法在天線設(shè)計領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀10
• 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文的研究目的與內(nèi)容11-12
• 第二章 矩形微帶貼片天線基本理論12-15
• 2.1 微帶貼片天線12-14
• 2.1.1 微帶天線的基本結(jié)構(gòu)12
• 2.1.2 微帶天線的優(yōu)缺點12-13
• 2.1.3 矩形微帶天線的諧振頻率13-14
• 2.1.4 微帶天線的饋電形式14
• 2.2 傳統(tǒng)微帶天線諧振頻率的分析方法14
• 2.3 本章小結(jié)14-15
• 第三章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微帶天線諧振頻率預(yù)測15-30
• 3.1 神經(jīng)元模型15-16
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)16-17
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型16
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)16-17
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法17-22
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立過程17-18
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷及改進(jìn)18-22
• 3.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微帶天線諧振頻率預(yù)測的實現(xiàn)22-29
• 3.4.1 訓(xùn)練樣本的獲取22-24
• 3.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定24-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 第四章 遺傳算法30-50
• 4.1 遺傳算法的理論基礎(chǔ)30-33
• 4.1.1 模式定理30-31
• 4.1.2 模式定理分析31-32
• 4.1.3 建筑模塊假設(shè)32-33
• 4.2 遺傳算法的實現(xiàn)33-39
• 4.2.1 遺傳編碼33-35
• 4.2.2 適應(yīng)度函數(shù)35
• 4.2.3 遺傳算子35-38
• 4.2.4 初始群體的設(shè)定38
• 4.2.5 控制參數(shù)和選擇38-39
• 4.3 遺傳算法與其他搜索技術(shù)的比較39-40
• 4.4 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40-49
• 4.4.1 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理40-41
• 4.4.2 遺傳算法參數(shù)設(shè)置41-43
• 4.4.3 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)43-48
• 4.4.4 結(jié)果分析48-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 天線諧振頻率快速預(yù)測在天線設(shè)計中的應(yīng)用50-55
• 5.1 天線諧振頻率快速預(yù)測在天線設(shè)計中的應(yīng)用原理50
• 5.2 平面天線參數(shù)計算器的設(shè)計和開發(fā)50-54
• 5.2.1 平面天線參數(shù)計算器設(shè)計的意義50-51
• 5.2.2 矩形微帶天線參數(shù)計算器的設(shè)計實現(xiàn)51-54
• 5.3 本章小結(jié)54-55
• 第六章 結(jié)論與展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 附錄60-65
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明65-66
• 致謝66

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  本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GA的矩形微帶貼片天線諧振頻率預(yù)測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：328148