Resumen

Se propone un método evolutivo basado en el algoritmo de optimización de búsqueda de rastreo (BSA) para la síntesis de patrones de conjuntos de antenas lineales con nulos prescritos en las direcciones de interferencia. La anulación del diagrama se obtiene controlando únicamente la amplitud, la posición y la fase de los elementos del conjunto de antenas. La BSA es una técnica metaheurística innovadora basada en un proceso iterativo. Se presentan varios ejemplos numéricos de patrones de arreglos lineales con los anulados simples, múltiples y amplios prescritos para ilustrar el rendimiento y la flexibilidad de BSA. Los resultados obtenidos por BSA se comparan con los de los siguientes diecisiete algoritmos optimización por enjambre de partículas (PSO), algoritmo genético (GA), algoritmo de colonia de hormigas touring modificado (MTACO), método de programación cuadrática (QPM), algoritmo de forrajeo bacteriano (BFA), algoritmo de abejas (BA), algoritmo de selección clonal (CLONALG), algoritmo de simulación de crecimiento de plantas (PGSA), algoritmo de búsqueda tabú (TSA) el algoritmo memético (MA), el algoritmo de selección no dominante GA-2 (NSGA-2), la evolución diferencial multiobjetivo (MODE), la descomposición con evolución diferencial (MOEA/D-DE), el PSO de aprendizaje integral (CLPSO), el algoritmo de búsqueda armónica (HSA), el algoritmo de optimización del buscador (SOA) y la optimización del mapa de varianza media (MVMO). Los resultados de la simulación muestran que la síntesis del conjunto de antenas lineales utilizando BSA proporciona niveles de lóbulos laterales bajos y niveles nulos profundos.

• Materias:Propagación de ondas Electromagnetismo Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Teoría de Antenas
• Subjects:Wave propagation Electromagnetism Telecommunications networks Radio frequency Antenna theory
• Palabras claves:array de antenas lineales, bsa, síntesis de patrones de array, algoritmo de simulación de crecimiento, evolución diferencial multiobjetivo, elementos de array de antenas, nivel nulo profundo, algoritmo de colonia de hormigas, patrón de array lineal, algoritmo de selección clonal
• Keywords:linear antenna array, bsa, array pattern synthesis, growth simulation algorithm, multiobjective differential evolution, antenna array elements, deep null level, ant colony algorithm, linear array pattern, clonal selection algorithm