天线自动设计和"天基"系统

采用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）进行天线结构优化，利用矩量法（Method of Moments，MoM）完成天线数值仿真计算，结合并行计算技术提高计算效率，构建了“天基”天线自动设计并行软件系统。该软件系统通过对多类复杂结构天线进行计算机辅助自动设计，显示出比传统天线设计方法更大的灵活性和更强的设计能力。将“天基”天线自动设计并行软件系统移植到银河巨型机上，测试结果表明，该系统具备高效使用128个CPU进行并行天线自动设计的能力。     

应对移动通信天线系统挑战及天线自动设计技术

在当代移动通信中,天线系统面临着小型化、宽频带、多天线集成等一系列挑战,这也促进天线设计技术的进步。利用优化算法和天线数值计算方法实现对天线结构的自动设计(Automated Design)是一种全新的天线设计技术,也是现代天线发展的一个重要趋势,为应对移动通信中天线系统的挑战提供了有力的手段。经过多年研究工作,我们采用遗传算法(Genetic Algorithms)和并行计算技术编写了一套天线自动设计软件系统——"金沙"软件系统。该软件系统已成功地对多类复杂结构天线进行了计算机辅助的天线自动设计,显示出比传统天线设计方法更大的灵活性和更强的设计能力。     

遗传算法在天线设计中的应用

遗传算法（ＧＡ）是一种全新的全局优化搜索算法,它以达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程作为计算模型,具有简单通用,收敛性强等特点。本文将其加载天线综合与优化设计中,详细讨论了它的优化步骤及工作流程,对天线设计人员具有一定的参考价值。     

遗传算法天线设计中的应用

遗传算法(GA)是一种全新的全局优化搜索算法,它以达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程作为计算模型,具有简单通用,收敛性强等特点。本文将其应用于加载天线综合与优化设计中,详细讨论了它的优化步骤及工作流程,对天线设计人员具有一定的参考价值。     

改进型遗传算法在加载天线设计中的运用

遗传算法是一种全新的优化搜索方法，可以用来解决各种复杂的实际问题。针对简单型遗传算法的一些不足之处，介绍了一种改进型的遗传算法，并阐述了其在短波宽带集总加载天线优化设计中的运用。     

一种基于遗传算法的超宽带天线自动设计方法

提出了一种基于遗传算法的超宽带天线的自动设计方法,并利用此方法设计了一种紧凑型共面波导馈电超宽带天线。所设计的天线采用印刷电路板上的共面波导(CPW)进行馈电,利用遗传算法对天线的贴片形状轮廓进行自动化设计和优化,最后得到一种新颖的UWB 印刷缝隙天线。天线尺寸为32mm′32mm′0. 787mm。仿真结果和实验结果表现出良好的一致性。实验结果表明,该天线在2. 89 ~12. 6GHz 的频段内电压驻波比小于2,在整个UWB 工作频段范围内有稳定的增益和良好的辐射方向特性。     

基于遗传算法的超宽带天线设计*

利用遗传算法结合时域有限差分法对一款平面微带天线进行局部搜索,设计出了一种新型平面超宽带天线,该天线在3～11GHz频段内电压驻波比小于2,满足了FCC规定的指标要求.将天线加工成实物,对天线性能进行测试,实测结果、CST仿真结果和数值计算结果基本吻合,达到了设计要求.由天线的方向图和增益特性结果显示,该天线的设计方法正确有效,相较于全局搜索,提高了设计效率;所设计的天线性能优良,具有较高的实用价值.     

基于遗传算法的基站天线波束赋形设计

天线阵列俯仰面方向图的赋形设计在整个基站天线设计过程中是一项关键的技术。考虑互耦以及反射板影响的实际天线阵列,选择阵列中每个天线单元的馈电幅度和相位作为优化变量,采用遗传优化算法对天线阵列垂直面方向图的下半空间零陷填充和上半空间副瓣抑制等指标进行优化,结果满足要求,具有较强的实用性。     

基于最优延时和多天线的并行检测算法

循环平稳特征检测是一种在低信噪比时也能准确发现信号的盲检测技术,但其算法计算周期较长.针对此问题提出了一种改进的并行渐进最优卡方检测算法,通过识别循环谱特性和遍历循环自相关确定最优的循环频率和延时,用循环自相关以及渐进协方差矩阵构建检验统计量,并对二维向量和谱分量实部和虚部进行合并及迭代过程并行处理,仿真得到了检测概率和检测时间.同时,根据最大似然比统计量的有偏估计和渐进分布特性导出了检测概率的表达式,结果表明：最优延时的理论与仿真吻合得很好,多天线技术充分利用了空间分集,在干扰较强时仍然[JP2]具有较高的检测概率,且并行处理过程能有效减少检测时间.     

一种新型超宽带端射微带天线的自动设计

采用遗传算法和时城有限差分算法(FDTD),结合并行计算技术成功地构建了一套天线自动设计软件系统:"天基"天线自动设计系统.运用该天线自动设计软件系统,对一种采用泪滴状偶极振子和平面套筒结构的微带天线进行了超宽带和高端射增益的自动设计.根据设计结果制作了实际天线并进行了测试,测试结果表明该天线具有良好的超宽带性能,S11<-10 dB的频带超过了2.5倍频程(1.3～3.4 GHz),在此工作频带中,天线辐射为端射,最大端射增益达到了9.2 dBi.     

一种八木天线的优化设计方法

介绍了基于矩量法的NEC分析八木天线的原理和单纯形法的基本原理．并将两者结合起来提出了一种适合工程中使用的优化设计方法。数值结果表明该方法是行之有效的。     

基于并行遗传算法的图像匹配系统设计

为了能够在工程应用现场准确实现图像匹配问题,结合目前现场处理中应用较多的TMS320C6201芯片的内部并行结构特点,设计硬件并行遗传算法进行寻优.实验结果表明系统整体方案具有一定的可行性.     

载体微带八木天线的优化设计

八木天线在被用作弹体引向天线时,由于一侧柱体反射的影响,天线增益恶化严重。利用NEC 软件,考虑了一侧柱体的影响,对工作在L 波段的微带八木天线的增益进行了优化,使得天线增益达到15dB,并用CST 仿真其结果。     

基于遗传算法的天线结构优化

遗传算法具有算法简单、不要求函数连续、导数存在,并能收剑到全局最优解特点,采用遗传算法对环梁式空桁天线结构进行优化,设计变量为取离散值的各杆截面积,优化目标;追求最佳吻合抛物面法向位移均方根偏差最小。设计实例表明,使用遗传算法对复杂的结构优化问题能获得较好的优化结果,该算法具有很强的适应性。     

遗传算法在微带天线优化中的应用

本论文将遗传算法成功地应用到微带天线的优化中.论文中详细讨论微带天线采用遗传算法进行优化的一些基本问题,如基因串的定义,遗传算法与矩量法的结合,适应度函数的设计以及控制参数的选择等.最后,论文成功地应用遗传算法,优化出宽带天线,带宽由初始5%展宽到16.6%;并优化出双频工作天线,双频比为1∶1.31,而且具有同向的线极化.     

Automatic Synthesis of VFs and VMs by Applying Genetic Algorithms

An automatic synthesis method is introduced to design voltage followers (VFs) and voltage mirrors (VMs) by performing evolutionary operations. It is shown that the nullor element is useful to introduce a new genetic representation to codify the behavior of the VF by a chromosome divided by four genes: small-signal (genSS), synthesis of the nullor by MOSFET (genSMos), bias (genBias), and synthesis of current mirrors (genCM). Further, it is shown that the behavior of the VM can be codified by evolving the chromosome of the VF. The proposed synthesis method uses SPICE to evaluate the fitness of the VF and VM. Finally, we show the synthesis of several VFs and VMs which are designed using standard CMOS technology of 0.35 μm. The applications and evolution of the VF and VM to synthesize more complex devices such as current conveyors (CCs) and inverting CCs are briefly discussed.     

背负式短波天线宽带匹配网络的设计

介绍了结合实频数据法和直接优化法的思想，利用一个简单的CAD工具——Smith圆图工具，来构建宽带匹配网络的综合方法。并将该方法应用于工程设计中，设计出一个应用于2．4m天线的宽带匹配电路。从效率的角度出发，我们将频带分为2段，一段为6～10MHz，另一段为10-30MHz，并进行了工程实现和测试，在6～30MHz内VSWR〈3，天线的效率和增益均达到了所要求的指标。     

基于遗传算法的MF-HF天调调谐算法

介绍了对分搜索算法、Hooke&Jeeves算法和Powell算法等基于直接搜索的MF-HF天调调谐算法,指出了其容易陷入局部最优解的问题。提出基于遗传算法的天调调谐算法,对算法的基本流程进行了介绍。结合近似计算和邻域搜索的思想,对调谐算法进行了改进,减少变量个数,缩小算法搜索空间。通过对4m鞭状天线进行调谐仿真,验证了遗传算法作为调谐算法的有效性,同时改进后的算法在调谐速度和匹配精度上获得了明显的改善。     

遗传算法在阵列天线方向图综合设计中的应用

本文采用遗传算法来完成阵列天线方向图综合的优化设计。