一种基于多维均匀采样与Kriging模型的天线快速优化方法
本文关键词： 天线优化 代理模型 Kriging模型 多维均匀采样 出处：《电子与信息学报》2014年12期 论文类型：期刊论文
【摘要】：天线优化设计中,由于经典优化算法一般需要对同一结构的成百上千组参数进行电磁仿真后才能得出最优结果,因此多参数、大范围的天线优化设计存在计算效率问题。该文利用Kriging模型拟合参数空间内样本点的电磁仿真数据,代替电磁仿真实现从结构参数到电磁响应的瞬时近似计算,通过初始阶段的多维均匀拉丁超立方采样算法(LHS-MDU)和优化循环中的新增采样策略,减少电磁仿真次数,提高优化设计效率。利用此方法调整矩形贴片天线的馈点位置和双频单极子天线的振子长度来优化工作频点与阻抗带宽,相比遗传算法,完成相同目标所需的电磁仿真次数分别减少了75%和84%。
[Abstract]:In antenna optimization design, because the classical optimization algorithm usually needs to carry on the electromagnetic simulation to hundreds or thousands of parameters of the same structure in order to get the optimal result, so the multi-parameter. In this paper, the Kriging model is used to fit the electromagnetic simulation data of the sample points in the parameter space. Instead of electromagnetic simulation, the instantaneous approximate calculation from structural parameters to electromagnetic response is realized, and the LHS-MDU algorithm in the initial phase and the new sampling strategy in the loop are optimized. By reducing the frequency of electromagnetic simulation and improving the efficiency of optimization design, this method is used to adjust the feed point position of rectangular patch antenna and the dipole length of dual-frequency monopole antenna to optimize the bandwidth of working frequency and impedance, compared with genetic algorithm. The number of electromagnetic simulations required to accomplish the same target was reduced by 75% and 84, respectively.
【作者单位】： 安徽工程大学电气工程学院;
【分类号】：TN820
【正文快照】： 1引言传统的天线结构优化算法如梯度法、遗传算法、粒子群算法等,需要在优化过程中对多组参数进行电磁仿真,而电磁计算过程运算量庞大,求解时间长,使得基于电磁模型的天线优化设计效率较低。近年来对经典优化算法或电磁算法的改进和替代成为研究热点[1-3]。空间映射法[4,5]在
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：1457461
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