| 基于显卡的微带天线谐振频率神经网络建模 |
| |
| 引用本文： | 田雨波,陈风. 基于显卡的微带天线谐振频率神经网络建模[J]. 电波科学学报, 2015, 30(1): 71-77. DOI: 10.13443/j.cjors.2014022401 |
| |
| 作者姓名： | 田雨波 陈风 |
| |
| 作者单位： | 江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江,212003 |
| |
| 基金项目： | 船舶工业国防科技预研基金 |
| |
| 摘 要： | 谐振频率是微带天线(Microstrip Antennas,MSA)设计过程中最重要的一个参数.针对粒子群神经网络(Particle Swarm Optimization-Neural Network,PSO-NN)对矩形MSA谐振频率建模所面临的计算时间过长以及模型精度不高等问题,提出一种基于图形处理单元(Graphic Processing Unit,GPU)技术的并行处理解决方案.该方法使用粒子与线程一一对应的并行策略,通过并行处理各个粒子的计算过程来加快整个粒子群的收敛速度,从而减少NN的训练时间.在统一计算设备架构下对矩形MSA谐振频率进行了PSO-NN建模,数值计算结果表明:相对于CPU端串行PSO-NN,GPU端并行PSO-NN在寻优稳定性一致的前提下取得了超过300倍的计算加速比;在GPU端大幅增加粒子数,能在运行时间增加极为有限的情况下大幅降低建模的网络误差.
|
| 关 键 词： | 微带天线 谐振频率 粒子群优化 神经网络 图形处理器 |
Modeling resonant frequency of microstrip antenna using GPU-based neural network |
| |
| TIAN Yubo,CHEN Feng. Modeling resonant frequency of microstrip antenna using GPU-based neural network[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2015, 30(1): 71-77. DOI: 10.13443/j.cjors.2014022401 |
| |
| Authors: | TIAN Yubo CHEN Feng |
| |
| Affiliation: | TIAN Yubo;CHEN Feng;School of Electronics and Information,Jiangsu University of Science and Technology; |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | microstrip antennas (MSA) resonant frequency particle swarm optimization (PSO) neural network (NN) graphic processing unit (GPU) |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
