超宽带阶梯形微带单极子天线的设计与研究

针对当前已有超宽带(ultra-wideband,UWB)微带单板子天线带宽窄、尺寸大等缺陷,设计了一款小型化UWB阶梯形微带单极子天线,采用开槽的矩形辐射贴片、阶梯形微带馈电线和缺陷地面结构(defected ground structure,DGS)实现良好的UWB特性.对天线的回波损耗、电压驻波比(voltage...     

一维卷积神经网络超宽带天线建模方法

为加快天线建模优化速度,提出了一种改进的一维卷积神经网络(1D-MCNN)模型。此一维神经网络的卷积核大小为2,将ReLU函数作为激活函数降低梯度弥散;利用Adam优化器与dropout技术结合,提高模型的特征学习能力和非线性函数逼近能力。本文使用1D-MCNN模型对超宽带微带单极子天线几何参数建模,以天线的8个几何参数作为特征输入,对天线的回波损耗值进行预测。实验表明,本文所提1D-MCNN模型与深层MLP网络模型、MLP网络模型、RBF神经网络模型相比,回波损耗值的平均误差分别减小了1.95%,120.27%,125.71%,拥有更高的准确度,预测能力更强,对优化超宽带天线建模可行且性能具有一定优越性。