基于机器学习和多目标算法的天线优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习和多目标算法的天线优化方法，对双频微带阵列天线进行优化，通过机器学习技术对四个参数R<subgt;1</subgt;、R<subgt;4</subgt;、O<subgt;x</subgt;、O<subgt;y</subgt;和对应的天线性能之间所隐含的非线性函数关系的学习和分析，建立基于四个参数R<subgt;1</subgt;，R<subgt;4</subgt;，O<subgt;x</subgt;，O<subgt;y</subgt;构成的输入激励以及反射系数和传输系数这两种天线性能构成的输出响应之间所隐含的数学关系的代理模型，然后将代理模型作为目标函数，使用多目标粒子群优化算法迭代寻优，即寻找代理模型中所隐含的最优的输出响应，该输出响应对应的输入激励即为最优结构参数；优点是优化过程简单，优化成本较低，且优化效果好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及天线优化方法，尤其是涉及一种基于机器学习和多目标算法的天线优化方法。

技术介绍

1、在设计天线时，当天线结构设计完成后，还需要对天线结构参数进行调整来优化天线，以使天线性能达到预期目标。传统的天线优化方法主要通过人工反复使用hfss仿真软件来调整天线结构参数来调整天线性能，从而实现天线优化。

2、现有的一类双频微带阵列天线，通常包括矩形的介质基板、结构相同的两个贴片天线和缺陷地结构，两个贴片天线附着在介质基板上表面上，两个贴片天线分别用于在预设的两个目标频点上谐振，产生两个工作频段，实现双频工作，而由于两个贴片天线均为微带结构，很容易产生耦合效应影响天线性能，故设置缺陷地结构来降低两个贴片天线之间的耦合效应。现有的缺陷地结构主要包括矩形金属地以及缺口结构，矩形金属地附着在介质基板的下端面上，尺寸与介质基板的下端面一样，将介质基板的下端面完全覆盖住，缺口结构通过在矩形金属地上开设同心的两个圆弧形槽实现，介质基板的下端面再两个圆弧形槽处暴露出来。两个圆弧形槽间隔设置，将两个圆弧形槽从内到外称为内环和外环，将内环的内径记为r1,内环的外本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习和多目标算法的天线优化方法，对双频微带阵列天线进行优化，所述的双频微带阵列天线包括矩形的介质基板、结构相同的两个贴片天线和缺陷地结构，两个贴片天线附着在所述的介质基板上端面上，两个贴片天线分别用于在预设的两个目标频点上谐振，产生两个工作频段，所述的缺陷地结构用于降低两个贴片天线之间的耦合效应，所述的缺陷地结构包括矩形金属地以及缺口结构，所述的矩形金属地附着在所述的介质基板的下端面上，且将所述的介质基板的下端面完全覆盖住，所述的缺口结构通过在所述的矩形金属地上开设同心的两个圆弧形槽实现，所述的介质基板的下端面在两个圆弧形槽处暴露出来，两个圆弧形槽间隔设置，将两个圆弧形槽...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习和多目标算法的天线优化方法，对双频微带阵列天线进行优化，所述的双频微带阵列天线包括矩形的介质基板、结构相同的两个贴片天线和缺陷地结构，两个贴片天线附着在所述的介质基板上端面上，两个贴片天线分别用于在预设的两个目标频点上谐振，产生两个工作频段，所述的缺陷地结构用于降低两个贴片天线之间的耦合效应，所述的缺陷地结构包括矩形金属地以及缺口结构，所述的矩形金属地附着在所述的介质基板的下端面上，且将所述的介质基板的下端面完全覆盖住，所述的缺口结构通过在所述的矩形金属地上开设同心的两个圆弧形槽实现，所述的介质基板的下端面在两个圆弧形槽处暴露出来，两个圆弧形槽间隔设置，将两个圆弧形槽从内到外称为内环和外环，将内环的内径记为r1，内环的外径记为r2，外环的内径记为r3，外环的外径记为r4，两个圆弧形槽的圆心到介质基板下端面的重心的水平距离记为ox，竖直距离记为oy，水平距离指的沿左右方向的距离，竖直距离指的沿前后方向的距离，其特征在于通过机器学习...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘诗雅，张子洋，许嘉颖，赵宇鑫，陈益，陈振中，许高明，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：