典型文献
基于GA-BP算法的双频带天线设计
文献摘要：
针对传统天线设计效率的问题,提出机器学习辅助优化天线设计.首先通过电磁仿真软件HFSS获取天线训练样本,然后合理调整BP神经网络的参数,借助MATLAB软件建立起能够反映天线结构参数与谐振频率间的非线性数学关系模型,通过输入天线的尺寸即可计算出对应天线的谐振频率.由于BP算法网络训练受初始值和样本数量等因素影响容易陷入极小值陷阱,导致网络训练失败.引入了具有全局搜索能力的遗传算法,并将BP算法和GA算法有机结合,为双频双T形单极天线提供了一个高效、可靠的自动化的设计模型,最终在2.4～3.0 GHz和5.15～5.6 GHz频段内实现了最佳性能.
文献关键词：
微带天线谐振频率预测;BP神经网络;遗传算法;双频带天线
中图分类号：
作者姓名：
梁昕楠;龙军祥;李平辉;刘涵
作者机构：
陆军工程大学通信工程学院,江苏 南京 210001
文献出处：
引用格式：
[1]梁昕楠;龙军祥;李平辉;刘涵-.基于GA-BP算法的双频带天线设计)[J].科技与创新,2022(02):67-69,72
A类：
微带天线谐振频率预测
B类：
GA,双频带天线,天线设计,设计效率,电磁仿真软件,HFSS,训练样本,线结,关系模型,可计算,应天,法网,网络训练,初始值,样本数量,极小值,陷阱,全局搜索,搜索能力,单极,设计模型,GHz,频段
AB值：
0.29277
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
