PSO-RBF神经网络优化一种标签缝隙天线

发布时间：2018-09-04 15:31

【摘要】：为天线匹配阻抗与结构参数之间的优化设计,提出RBF神经网络用于建立对称弯折缝隙天线匹配阻抗与几何结构参数之间的多变量、非线性模型;解决了使用全波分析工具计算所耗时间长的问题。进而采用粒子群算法对不同类型的阻抗,快速的找出小型化的尺寸结构,实现匹配阻抗与几何尺寸的智能优化。优化的结果基于HFSS软件测试,实际效果满足设计要求。为天线开发者提供了一种简洁易懂、操作简单方便的优化方法,以提高天线的设计效率;从而实现了计算机辅助一类标签天线的智能优化设计。
[Abstract]:In order to optimize the design between antenna matching impedance and structural parameters, RBF neural network is proposed to establish a multivariable, nonlinear model between the matching impedance of symmetrical bending slot antenna and geometric structural parameters. The problem of using full wave analysis tool to calculate the time is solved. Then the particle swarm optimization algorithm is used to find out the miniaturized size structure quickly for different types of impedance and to realize the intelligent optimization of matching impedance and geometric size. The results of optimization are based on HFSS software test, and the actual results meet the design requirements. In order to improve the efficiency of antenna design, a simple and convenient optimization method is provided for antenna developers, and the computer aided intelligent optimization design of a kind of tag antenna is realized.
【作者单位】：嘉兴职业技术学院机电与汽车分院;嘉兴佳利电子股份有限公司;
【基金】：浙江省科技厅公益技术研究工业项目(2014C31029) 嘉兴市科技计划项目(2013AY11026) 浙江省教育厅访问工程师校企合作项目(FW2013144) 嘉兴职业技术学院科研重点项目(jzyz201303)
【分类号】：TN823.24

【参考文献】

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【共引文献】

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