基于遗传算法的超宽带微带天线优化设计

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一种基于遗传算法的阵列天线方向图综合优化方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201610817665.0(22)申请日 2016.09.12(71)申请人哈尔滨工业大学地址 150006 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人宗华　张赫　刘北佳　(74)专利代理机构哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211代理人梁超(51)Int.Cl.G06F 17/50(2006.01)G06N 3/12(2006.01)(54)发明名称一种基于遗传算法的阵列天线方向图综合优化方法(57)摘要本发明提供了一种基于遗传算法的阵列天线方向图综合优化方法，以解决传统阵列天线方向图综合技术计算量大，寻优精度低的问题。

所述的方法包括天线阵模型建立步骤、最优权值获取步骤以及天线阵列方向图生成步骤。

本发明在阵列天线方向图综合技术中使用遗传算法，达到了对无线数字信号的高速时空处理，使信道容量增加、频谱效率提高的效果。

权利要求书2页说明书5页附图2页CN 106407549 A 2017.02.15C N 106407549A1.一种基于遗传算法的阵列天线方向图综合优化方法，其特征在于，天线阵模型建立步骤：N个COCO天线组成阵列，所述阵列包含N2个单极子天线，天线阵列采用均匀直线阵形式，天线阵元间距d≤λ，单元节边长为1/2介质波长：根据天线的工作中心频率f＝1.8GHz，基片材料的介电常数εr＝2.56，为使正反面微带段错落有致，产生适合的传输模式和辐射模式，需a≈b；同时介质板长度L是介质板宽度W的6.5倍，其中b为贴片单元间隔；最优权值获取步骤：步骤1、编码：从解数据的表现型到遗传空间的基因型串结构数据的映射称为编码，解空间Ω—分基因编码空间C；步骤2、初始种群生成：产生一组随机编码解P(k)∈C,k∈[1,2N]，其中N为天线阵元个数，由于遗传算法对应的解空间为各阵元的复数权值ωi，ωi分为实部和虚部，而遗传算法只能对实数进行运算，所以设置每一个初始染色体包含2N列，每列200个基因的数组，所述随机编码解构成原始种群，每个解为一个个体，种群个体数为2N；步骤3、适应度值评估：对种群中的每一个个体所代表的解计算相应的适值，评估解的优劣，并且会对评估后的解按一定准则排序；步骤4、选择：在P(k)和O(t)中按适值的大小优胜劣汰，选择2N个个体重新构成子代种群；按随机均匀分布法、锦标赛法或轮盘赌法挑选双亲；步骤5、重组：通过交叉、变异、再生和迁移操作产生新的后代个体群O(t)∈C,t∈[1, M],M≤2N，新个体组合并以一定概率随机改变了父辈串的特征，将群体内的各个个体随机搭配成对；步骤6、循环步骤3至步骤5，直到取得最优权值；天线阵列方向图生成步骤：利用获取的最优权值对天线阵模型进行验证，从而生成天线阵列方向图。

微波天线设计中的遗传算法优化研究

微波天线设计中的遗传算法优化研究微波天线在通信、雷达、遥感、导航等领域中具有重要应用价值。

而微波天线的性能主要取决于其设计参数的选择。

传统的微波天线设计方法主要是基于经验公式、理论分析和试验等手段。

这些方法繁琐、耗时且容易陷入局部最优解的问题。

现在人们提出了许多新的优化算法来弥补传统算法的不足。

本文将探讨遗传算法在微波天线设计中的优化研究。

一、遗传算法概述遗传算法指的是一种模拟自然进化而来的优化算法，模拟了进化过程中的自然选择、交叉、变异等规律。

遗传算法具有全局寻优能力、并行性强等优点，在优化问题中得到了广泛应用。

遗传算法中的个体由一组参数所组成，并且对每个参数设定了上下界的约束条件。

个体的适应度函数则是问题的评估函数，用于衡量个体的优劣程度。

算法通过对适应度函数的优化，寻找到最优解。

遗传算法分为三个主要操作：选择、交叉、变异。

选择操作是根据适应度函数的值将群体中的一部分个体选择出来。

交叉操作是将选择出的个体进行随机交叉，产生新的后代个体。

变异操作是在随机的个体上进行单点变异操作。

遗传算法的主要特点是全局搜索能力强、有效性高、不易陷入局部最优解、并行性能好。

而且遗传算法也是一种易于编程和易于实现的优化算法。

二、微波天线设计中的遗传算法优化微波天线设计中的遗传算法优化旨在通过遗传算法寻找到天线的最优设计参数，从而获得最优的天线性能。

微波天线设计中的遗传算法优化通常由以下几个步骤组成。

1、设计参数确定微波天线需要根据应用环境和性能要求等因素确定设计参数，如天线类型、尺寸、形状、材料等。

2、建立模型根据设计参数建立微波天线的模型，可以采用理论计算、仿真计算等方法。

3、适应度函数构建适应度函数是对天线模型性能的评价函数，一般是关于微波天线的增益、带宽、辐射特性等方面的评价指标。

4、参数编码和变异根据设计参数制定变异方案和编码方式，并对编码后的参数进行变异操作，通过交叉处理得到遗传群体。

5、遗传进化通过对群体的选择、交叉、变异来迭代进化，并得到适应度更优的个体，最终获得最优的天线性能。

微带天线的优化与设计

ｐｅｅｔａｄｃｓｄｒｓｎｄｄｓｕｓ．ｅｎｉｅ
４
Ａｅｅｒｉｖｈｌｉｔｓｓａｔｅｍｎｅａｗｖｍｄｓｉｏｒｓｍｂｄｌｇｏｓｅｔｔｏｉｔｓｆｅｅｅｏｍｃｓｉｃｈｙｌｉｅｎｕｒｅｌａｕｃａｏｆｒｔｐｉｎａｈｂｉｒａｔｎｓｒｅｔ．ｒｕ，ｆｃｎｉｏａｔｎｓｉｒｓ．ｎｎａｉｐｓｅＡａｌｔｅｉｃｓｎｎａａｎｅｅｅｓｎｄｓｓｔｈｉｅｅｆｅｅｅｅｒｃａｄｅ
产口
从于ｌ陶瓷共烧（ｏＴｍｅｔｅｆｅＣｒｉ技术，低ＡＬｗｐｒｕＣ－ｄａｃｅａｒｏｉｅｍ）ｒ利用ＬＣ材｝和１ＴＣｚ一｝艺，设计ｒ一个｝＿作于２Ｇｚ１１微带大线阵，少９Ｈ的６６ｘ亡利用金属过孔技术提高微带人线队
ｓｂｔａｅｕｓｒｔ．
５
６
ＡａｄａｏＣＵｅｓｅｂａｐｉＳ（ａｅｐｉ）ｎｕｉｏｇｔｌＰｔｉａｄｐｌｎＭｐｃｍｐｇｔｈｉｅｔｒｅｆｉｓｅｍｖｙｙｇｓａｎｅｑｎｈｃｔｅｄｓｎｏｍｃｓｉａｔｎｓｈＥｍｄｌｃａｅｓｔｃｒ－ｔｇｄｔｅｉｓｉｏｒｎｎａＴｅｏｅｗｔｏｒｇｉ，ｕｅｉｉｑａｒｉｇｆｒｔｐｅ．ＭｉｈｓｒｈｖｆｎｕａｃｄｅｔｆｃｏａｄｃｖｙｄｌｕｅａｃａｅｄｌｉＳｔｈｉｅＴｅｇｓｕｔｎｔａｉｍｅａｓｓｒｍｅｎｅｎｕ．ｒｅａｄｎｉｎｈｅｔｏｒｄｏｓｏｓＭｃｑｅｈａｎｎｃｉｒｏａｐｃｔｎｏＳｔｈｉｅｄｃｓｄｒｅａｐｌａｏｓＭｎｕａｉｕｓ．ｔｉｆｉｉｆｅｑｒｓｅｃｅ

小型化超宽带与极宽带印刷天线

小型化超宽带与极宽带印刷天线一、本文概述随着无线通信技术的飞速发展，超宽带（UWB）和极宽带（EBW）技术已成为当前研究的热点。

作为无线通信系统的关键组件，天线的设计和性能直接影响到整个系统的性能。

本文将对小型化超宽带与极宽带印刷天线进行深入研究，探讨其设计原理、实现方法以及性能优化等方面的内容。

本文将介绍超宽带和极宽带技术的基本概念和特点，以及它们在无线通信领域的应用场景。

然后，重点讨论小型化超宽带与极宽带印刷天线的设计方法，包括天线结构的选择、材料的选择、尺寸优化等方面。

同时，还将探讨天线性能的评价指标，如带宽、增益、效率等，以及如何通过优化设计提高天线的性能。

本文还将关注小型化超宽带与极宽带印刷天线在实际应用中的挑战和解决方案。

例如，如何在保证天线性能的同时实现小型化，以及如何降低天线成本等。

通过深入分析和研究，本文旨在为天线设计工程师提供有益的参考和指导，推动超宽带和极宽带印刷天线技术的进一步发展和应用。

本文将总结小型化超宽带与极宽带印刷天线的研究现状和发展趋势，展望未来的研究方向和应用前景。

二、超宽带与极宽带印刷天线的基本原理超宽带（Ultra-Wideband, UWB）和极宽带（Extreme-Wideband, EWB）印刷天线是近年来无线通信领域的研究热点，它们的主要优势在于能够在极宽的频带范围内实现高效、稳定的信号传输。

这些天线的设计原理主要基于电磁波的辐射和传播特性，以及印刷电路板（PCB）上的电流分布和阻抗匹配。

电磁波辐射与传播：天线作为电磁波的发射和接收装置，其性能与电磁波的辐射与传播特性密切相关。

超宽带和极宽带印刷天线通过合理设计天线的形状、尺寸和馈电方式，使得天线能够在极宽的频带范围内产生有效的电磁波辐射和接收。

电流分布与阻抗匹配：印刷天线通常由金属导体印刷在介质基板上构成，当电流通过金属导体时，会在导体表面形成电流分布。

超宽带和极宽带印刷天线的设计需要优化导体表面的电流分布，以实现宽频带内的阻抗匹配，从而提高天线的辐射效率和接收灵敏度。

基于遗传算法的微带天线阻抗匹配设计

基于遗传算法的微带天线阻抗匹配设计
周子成;卢晓鹏;姚雨帆
【期刊名称】《电子信息对抗技术》
【年(卷),期】2016(031)003
【摘要】根据传输线理论,结合遗传算法的全局搜索优势,提出智能阻抗匹配的微带天线设计方法.可自动匹配微带/带状线、同轴、共面波导、共面/异面双线等传输线馈电的天线单元,可显著减少宽带天线单元设计中的全波仿真计算量.利用该方法设计了带宽37％,驻波比不高于1.5的微带振子天线,仿真表明优化得到的S参数曲线与HFSS仿真结果基本吻合.本方法还可优化多端口激励的天线单元及相控阵的宽带宽角阻抗匹配.
【总页数】4页(P68-71)
【作者】周子成;卢晓鹏;姚雨帆
【作者单位】中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥 230088;孔径阵列和空间探测安徽省重点实验室,合肥 230088;南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016;中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥 230088;孔径阵列和空间探测安徽省重点实验室,合肥 230088;中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥230088;孔径阵列和空间探测安徽省重点实验室,合肥 230088
【正文语种】中文
【中图分类】TN822
【相关文献】
1.基于遗传算法的传输线阻抗匹配设计 [J], 李文宬;刘兴;杨斐
2.基于数学软件新算法的Γ型阻抗匹配设计 [J], 罗本进
3.基于CST仿真软件的阻抗匹配设计教学实验 [J], 廖臻;廖志斌;刘宇平
4.基于Smith圆图的吸波材料阻抗匹配设计 [J], 陈鑫;刘祥萱
5.基于负载阻抗激励的换能器串联调谐匹配设计 [J], 杨亚丽;刘寒冰
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超宽带tem喇叭天线阵列的微遗传算法优化

超宽带tem喇叭天线阵列的微遗传算法优
化
超宽带TEM喇叭天线阵列是一种新型的天线技术，它具有宽带、高增益、低剖面等优点，被广泛应用于雷达、通信、遥感等领域。

然而，天线阵列的优化设计是一个复杂的问题，需要考虑多个因素的影响，如天线元件的位置、大小、形状等。

为了解决这个问题，微遗传算法被引入到天线阵列的优化设计中。

微遗传算法是一种基于遗传算法的优化方法，它通过模拟自然界的进化过程，不断优化天线阵列的设计参数，以达到最优化的效果。

具体来说，微遗传算法将天线阵列的设计参数编码成一组二进制串，然后通过交叉、变异等操作，不断生成新的个体，直到找到最优解为止。

在超宽带TEM喇叭天线阵列的优化设计中，微遗传算法可以考虑多个因素的影响，如天线元件的位置、大小、形状等。

通过不断优化这些参数，可以使天线阵列的性能得到最大化，从而提高雷达、通信、遥感等领域的应用效果。

微遗传算法是一种有效的优化方法，可以在超宽带TEM喇叭天线阵列的设计中发挥重要作用。

未来，随着天线技术的不断发展，微遗传算法将会得到更广泛的应用，为各种领域的应用带来更高的性能和效率。

基于遗传算法的微带天线优化

基于遗传算法的微带天线优化
瞿培华;汪巍;刘波波
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2013(026)010
【摘要】微带天线具有质量轻、体积小和易于制造等优点,已广泛应用于个人无线通信中.文中将遗传算法和HFSS-Matlab-API接口程序应用到微带天线优化中,设计了一套基于遗传算法和HFSS的天线优化方案.针对微带天线带宽窄的缺点,成功利用该方案优化出了一种宽带E形微带天线的尺寸以及馈电位置,带宽由一般微带天线约5％展宽到30％左右.
【总页数】3页(P16-18)
【作者】瞿培华;汪巍;刘波波
【作者单位】西安电子科技大学理学院,陕西西安710071;西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071;西安电子科技大学理学院,陕西西安710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6;TN822
【相关文献】
1.基于曲流技术和遗传算法的局部放电检测微带天线 [J], 田妍;刘宇舜;熊俊;李鹏飞;钟少泉;周文俊
2.基于遗传算法的超宽带微带天线优化设计 [J], 孙思扬;吕英华;张金玲;喇东升;赵志东;阮方鸣
3.基于遗传算法的单层宽频带微带天线优化设计 [J], 欧阳骏;杨峰;聂在平;赵志钦
4.遗传算法在微带天线优化中的应用 [J], 杨帆;张雪霞
5.遗传算法在优化设计宽频微带天线中的应用 [J], 陈文俊;黎滨洪;谢涛
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基于进化算法的超宽带TEM喇叭天线阵列优化概要

基于进化算法的超宽带TEM喇叭天线阵列优化超宽带雷达、超宽带通信、超宽带成像和超宽带电磁脉冲武器等领域的飞速发展,成为推动超宽带天线研究的巨大动力,并对超宽带天线提出了越来越高的要求。

在众多形式的超宽带天线中,TEM(transverseelectromagnetic)喇叭天线及其变形天线是常用的高功率超宽带天线,工作于TEM模,定向辐射能力较强,易于工程实现,在超宽频带内具有恒阻抗特性,可以有效辐射时域窄脉冲信号。

由于馈源、尺寸和功率等因素的限制,宜于采用阵列技术,以方便控制天线的辐射特性,减小波束宽度、降低副瓣电平和提高辐射功率,在诸如雷达系统、电子对抗、地下传感等众多军事和民用领域也有着非常广阔的应用前景。

对超宽带天线阵列的分析存在一定难度,而对它的综合或优化将更具有挑战性,由于超宽带天线阵列中的优化变量与优化目标呈强烈的非线性关系,传统的优化方法往往无能为力--尽管如此,研究较为完善的适合于超宽带天线阵列优化的方法却是非常必要和迫切的,它将直接影响到超宽带天线阵列的各项性能指标以及阵列快速优化设计的实现。

本文将以时域有限差分法(Finite-Difference Time-Domain Method,FDTD)为电磁辐射正问题的求解基础,以全局优化算法--微遗传算法、改进微遗传算法及其多目标进化算法分别处理天线及其阵列的优化问题(逆问题)。

因此,论文首先对应用于超宽带TEM喇叭天线分析的数值方法--时域有限差分方法的特点和算法基本设置进行了简单介绍;对天线辐射问题的相关设置以及应用于超宽带TEM喇叭天线馈电的一维传输线馈电模型进行了描述;详细论述了获取天线远场信息的近-远场外推算法,对天线辐射问题应用改进的快速近-远场转换算法,对等效面近场数据在时域或空域上进行抽样,以尽量少的近场数据,实现不失真的远场转换,节约了计算时间,并给出了计算实例。

论文接着介绍了描述超宽带天线时域特性的参数定义以及天线建模方法,并对其正确性进行了验证;详细论述了超宽带TEM喇叭天线的辐射特性。

基于遗传算法的宽带高增益全介质透镜天线优化设计

基于遗传算法的宽带高增益全介质透镜天线优化设计
张中南;喻伟晟;吴晓华;彭麟
【期刊名称】《电波科学学报》
【年(卷),期】2022(37)5
【摘要】提出一种基于多目标遗传算法的透镜天线优化方法,将透镜天线的增益和1-dB增益带宽作为优化目标,通过算法改变透镜的拓扑结构来实现优化.设计了一款宽带、高增益的全介质透镜天线,并利用3D打印技术对透镜进行加工,降低了加工成本.实测结果表明在6~18 GHz内馈源天线的增益提高了6.4~10 dB,在
18GHz该透镜天线增益达到了23.8 dBi,最大口径效率为51.9%,1-dB增益带宽为40%.验证了该设计方法的有效性,同时也为透镜天线的优化设计提供了一种快捷、便利的方法.
【总页数】7页(P817-823)
【作者】张中南;喻伟晟;吴晓华;彭麟
【作者单位】四川九洲空管科技有限责任公司;桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN822
【相关文献】
1.基于遗传算法的高增益宽带拉曼放大器的设计
2.基于相位梯度超表面的高增益透镜天线设计
3.介质谐振器与锥形反射器组合宽带高增益天线的设计
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5.介质透镜加载的高增益超宽带TEM喇叭天线设计
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基于微遗传算法的超宽带天线(阵)优化

文章编号：２８２２（０７０－４－４０５－７４２０）１００００
基于微遗传算法的超宽带天线（）化阵优
覃延明，廖成，卫涛
（南交通大学电磁所，四川成都６０３）西１０１
摘
ａｔｎｎｎｔｍｅｄｍａｎｗａｌｏａｑｉｅｎｅａｉｉｏｉｓａｓｃｕｒｄ．Ｔｈｅｆｒａｃａａｔｒｒａｃｌｔｄｂｓｄｏｈｅｅｐｒｏｍｎｅｐｒｍｅｅｓｗｅｅｃｌｕａｅａｅｎｔａｑｉｅｎｏａｉｎ，ｎｏｌｗｅｎｒｌａｉｎ．Ｔｎｒａｉｅｐｅｏａｃｐｒｍｅｅｓｃｕｒｄｉｆｒｔｏａｄｆｌｍｏｄｂｙｏｍａｉｔｚｏｈｅｏｍｌｄｚｆｍｒｒｎｅａａｔｒｗｅｅｒ
维普资讯
第４２卷
第１期
西
南
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ．２Ｎｏ．１４１
２００７年２月
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＵＴＯＨＷＥＳＩＴＴＪＡＯＯＮＧＵＮＩＶＥＲＩＹＳＴ
Ｆｂ０７ｅ．２０
Ａｂｓｒｃ：Ｔｏｍｅｔｄｆｅｅｔｄｅｉｎｎｇｒｑｒｍｅｔｎｍｐｏｅｔｆｉｉｎｙｏｎｅｎｓｇｔａｔｅｉｒｎｓｇｉｅｕｉｅｎｓａｄｉｒｖｈｅｅｃｅｃｆａｔｎａｄｅｉｎ，ａｆ

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第26卷第1期2011年2月电波科学学报CH INESE JO URNAL OF RADIO SCIENCEVol.26,No.1Febru ary,2011文章编号 1005 0388(2011)01 0062 05基于遗传算法的超宽带微带天线优化设计孙思扬1 吕英华1 张金玲1 喇东升1 赵志东1 阮方鸣2(1.北京邮电大学电子工程学院,北京100876;2 贵州师范大学物理电子学院,贵州贵阳550001)摘要将遗传算法应用于超宽带微带天线设计。

建立了基于遗传算法和高频电磁仿真软件(H FSS)的优化工程。

在此基础之上,优化设计出了一款超宽带微带天线。

讨论了该优化工程的操作流程,并对天线特性进行了研究。

研究结果表明:所设计天线在3 1~10 6GH z频段内的回波损耗小于-10dB,具有良好的超宽频带特性。

关键词遗传算法;超宽带天线;优化;H FSS中图分类号 TN82 文献标志码 A1 引言自从美国联邦通讯委员会(FCC)将3 1~10 6 GH z之间的频段分配给超宽带(UWB)无线通信业务使用之后,超宽带技术以其高传输速率及较强的抗多径干扰能力在短距离高速无线通信领域引起了全球范围的广泛关注。

在U WB系统中,结构紧凑,低成本,易于集成的UWB天线的研究设计成为最近几年研究的一个热点。

研究者们提出了许多不同形状的超宽带平面单极子天线来满足超宽带通信系统的需求[1 5]。

遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。

它最早由美国密执安大学的H olland教授提出,起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。

作为一种全局优化搜索算法,遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理等显著特点,在图像处理、组合优化、自动控制等众多领域获得了成功的应用[6]。

随着微带天线设计理论与技术的不断发展,遗传算法开始引入到微带天线设计中来[7 11]。

通过遗传算法对天线的结构参数进行全局优化,得到满足某些性能要求的微带天线。

本文成功地将遗传算法应用于超宽带微带天线设计,建立了基于遗传算法和H FSS(hig h fr equency simulatio n so ftw are)的优化工程以执行参数优化任务。

在此基础上,优化出了一款具有超宽频带特性的平面单极子天线。

为了获得超宽带的频率特性,采用圆环形辐射贴片,并通过在接地板上蚀刻缝隙以改善阻抗匹配。

对所设计天线的输入端反射特性及辐射方向图进行了仿真分析。

结果表明:该天线在3~11GH z频段内的回波损耗小于-10dB,完全可以覆盖FCC分配给UWB 业务的3 1~10 6GH z频段。

2 遗传优化策略本文建立了基于遗传算法和H FSS(high fre quency simulation softw ar e)的优化工程以执行参数优化任务,并对其编程实现。

该工程包含两个功能模块:遗传算法模块和适应度模块,如图1所示。

遗传算法模块实现参数优化功能,如图2所示。

它执行以下三个步骤1)产生每个个体的结构参数,并将其传递给适应度模块;2)接收由适应度模块计算并传递来的个体的适应度值;3)对接收来的个体适应度值进行循环终止条收稿日期:2010 02 12基金项目:教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(编号:200700130046);国家自然科学基金资助项目(编号:60771060,60971078)联系人:孙思扬E mail:ssybupt@g mail com件判断,若符合条件,则已找到满足要求的解,程序退出循环并显示结果。

否则,基于适应度值,将选择、交叉、变异算子作用于当前种群,从而产生下一代种群。

在选择算子中,引入最优保存策略以保证所采用的遗传算法的收敛性。

上述流程循环进行,直到满足循环终止条件为止。

适应度模块实现计算适应度值的功能,如图3所示。

它执行以下三个步骤图3 适应度模块结构图1)接收个体的结构参数并解码,调用H FSS 软件计算个体的电特性参数;2)将H FSS 计算得到的电特性参数,如回波损耗,代入所设计的适应度函数计算个体的适应度值;3)将得到的适应度值返回遗传算法模块以进行遗传操作。

本文的目的是利用遗传算法对天线的结构参数进行优化,从而得到超宽带的频率特性。

目标频段为3~11GH z,要求在此频段上的回波损耗小于-10dB 。

基于上述考虑,适应度函数定义为在目标频段上回波损耗值(S 11)的平均值。

P (x )=1N Ni =1Q(fi)(1)Q(f i )=10S 11<-10S 11(f i )S 11 -10(2)上述方程中,f i 为目标频带内的抽样频率。

如果这些抽样频率处回波损耗值(S 11)的平均值小于-10dB,则认为达到设计目标,程序跳出循环并显示结果。

在本设计中,抽样频率f i 均匀分布于3~11GH z 频段,间隔500MH z 。

3 天线结构设计本文所设计的超宽带平面单极子天线结构如图4所示。

天线的辐射单元为一内外半径分别为R 2,R 1的圆环型薄片,印制于42mm 30mm(L W )的FR4介质板之上。

接地板位于介质板的另一侧,采用矩形结构,其上蚀刻有尺寸分别为L 1 W 1,L 2 W 2的矩形缝隙,用以调节阻抗匹配。

此外,间距L 3用于调节圆环形辐射贴片与接地板之间的电磁耦合。

图4 天线结构示意图在本设计中,缝隙尺寸(L 1,W 1),(L 2,W 2),圆环内外半径R 2,R 1,辐射贴片与接地板之间的间距L 3为影响天线阻抗带宽的重要参数,因此,利用第二节所建立的优化工程,对其进行全局优化。

4 结果分析在上述分析的基础上,本节利用遗传算法对所设计天线的结构参数进行全局优化,并对天线性能进行了仿真分析。

遗传算法优化之后所得到的天线63第1期孙思扬等:基于遗传算法的超宽带微带天线优化设计的结构参数如表1所示(单位:mm )。

表1 所设计天线结构参数的优化结果结构参数L 1W 1L 2W 2R 2R 1L 3优化值7314 26 5131 7利用电磁仿真软件H FSS 对优化得到的天线的电特性进行仿真。

图5所示为天线输入端回波损耗的频率特性曲线。

由图可见,天线输入端的回波损耗在3~11GH z 频段范围内均小于-10dB,频带宽度约为3 7:1,完全可以覆盖FCC 分配给UWB 业务的3 1~10 6GH z频段。

图5 天线输入端回波损耗的频率特性曲线为了研究天线的辐射特性,本文对天线的辐射方向图进行了仿真研究。

选择的三个频点分别为3 5GH z,8GH z,10 4GH z 。

图6中(a)~(f)分别给出了上述三个频点处天线的E 面和H 面的方向图。

由图可见,在整个频带内,该超宽带天线在H 面内具有近似全向辐射的特性,只有在8GH z 附近H 面方向图出现分叉。

而对于E 面,在整个频段内,天线方向图基本呈形。

图6 不同工作频率下天线的方向图5 结论本文成功地将遗传算法用于超宽带微带天线设计。

建立了基于遗传算法和电磁仿真软件H FSS的优化工程。

在此基础之上,优化设计出了一款新型超宽带微带天线。

该天线在结构上采用圆环形辐射贴片,并通过在接地板上蚀刻缝隙以调节阻抗匹配。

研究结果显示:其在3~11GH z 频段内的回波损耗小于-10dB,且具有良好的辐射特性。

这充分说明了该优化工程在超宽带微带天线的设计优化中的有效性。

在今后的工作中,将新的遗传算子引入优化程序中,以提高算法效率。

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