基于ELM和MA的微型四频天线设计

发布时间：2018-03-25 16:02

  本文选题：四频天线　切入点：回波损耗　出处：《电子学报》2014年09期

【摘要】：提出一个基于极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)和文化基因算法MA(Memetic Algorithm)的微型四频(0.92/2.4/3.5/5.8GHz)天线设计算法AntMA-ELM.为了提高天线的性能,算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer)全局搜索和DSCG(Davies,Swann,and Campey with Gram-schmidt)局部搜索,用于确定天线的几何参数.同时,建立ELM回归模型用于直接评估MA优化的适应值函数.实验结果表明,ELM回归模型能够根据输入参数正确估算天线的回波损耗,使MA算法有效提高设计性能和加速优化过程.天线在四个目标频段的回波损耗值均优于-10dB,满足设计要求.
[Abstract]:An antenna design algorithm AntMA-ELM-based on extreme learning machine (ELM(Extreme Learning Machine) and cultural gene algorithm (MA(Memetic algorithm) is proposed in this paper. The global search based on CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm optimizer and the local search based on DSCG CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm optimizer and Campey with Gram-schmidt are introduced in MA framework to determine the geometric parameters of the antenna. The ELM regression model is established to directly evaluate the fitness function of MA optimization. The experimental results show that the ELM regression model can correctly estimate the antenna echo loss according to the input parameters. The MA algorithm can effectively improve the design performance and accelerate the optimization process. The echo loss of the antenna in the four target bands is better than -10 dB, which meets the design requirements.
【作者单位】： 深圳大学信息工程学院;深圳市嵌入式系统设计重点实验室;深圳大学计算机与软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61171125,No.60872125,No.61201042) 深圳市海外高层次人才创新创业专项资金(No.KQC201108300044A) 深圳市战略性新兴产业发展专项资金项目(No.JCYJ20120613173154123) 国家-广东省联合自然科学基金(No.U1201256)
【分类号】：TN822

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1663839