14、天线特性、设计与优化:从通用到特定应用

天线特性、设计与优化:从通用到特定应用

1. 引言

天线在各类应用中起着至关重要的作用,其性能的优化对于提升系统整体效能意义重大。不同类型的天线具有各自独特的特性和设计参数,通过合理的优化可以满足特定应用的需求。接下来,我们将深入探讨几种常见天线的优化设计。

2. 常见天线类型及其优化
2.1 圆形蝴蝶结天线

圆形蝴蝶结天线是一种边缘呈圆形且采用中心馈电的平面蝴蝶结天线。其优化参数包括两个翼的总长度 (l) 和张角 (\varphi),阻抗匹配参考值为 50 Ω,需满足约束条件(S11 和 S21)。长度限制在 0.01 至 0.3 m 之间,张角在 10° 至 85° 之间,频率范围为 825 至 975 MHz。
优化目标为归一化体积、天线阻抗以及增益、方向性和带宽归一化值之和。采用矩量法(MoM)生成可能的解决方案集。通过 2D 投影的帕累托集可以看出多目标遗传算法(MGA)优化算法的有效性,但随着目标数量的增加,帕累托集的可视化会变得复杂,计算速度也会变慢。

2.2 阿基米德螺旋天线

阿基米德螺旋天线是一种中心馈电的平面天线,有两个臂。其优化参数包括螺旋匝数 (N)、内半径 (r_i) 和外半径 (r_o),阻抗匹配选择为 150 Ω。优化限制如下:
- 匝数:1.5 至 2.5 之间;
- 内半径 (r_i):4 至 5.5 mm 之间;
- 外半径 (r_o):37.5 至 50 mm 之间;
- 频率:825 至 975 MHz 之间。

优化得到的 3D 帕累托集与蝴蝶结天线的帕累托集相比,存在不光滑且有离群点的情况。这表明

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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