Resumen

La antena microstrip ha sido recientemente uno de los campos más innovadores de las técnicas de antena. La principal ventaja de este tipo de antenas es la sencillez de su fabricación, su escaso peso, su perfil estrecho y la facilidad de integración de los elementos radiantes con la red de sistemas de alimentación de los generadores. Como resultado de la utilización de conjuntos formados por antenas microstrip, es posible disminuir el tamaño y el peso y también reducir los costes de producción de los componentes, así como de los sistemas de aplicación completos. En este trabajo se presentan las posibilidades de utilizar redes neuronales artificiales (RNA) en el proceso de formación de un haz de antenas microstrip complejas radiantes. Los algoritmos que se basan en las redes neuronales artificiales utilizan un alto paralelismo de acciones que da lugar a una considerable aceleración del proceso de formación del patrón de la antena. La selección adecuada de las constantes de aprendizaje permite obtener teóricamente una solución que se aproxima al tiempo real. Este trabajo presenta el algoritmo de la red neuronal de entrenamiento con la selección de la estructura óptima de la red. El análisis anterior se realizó en el caso de seguimiento de la fuente de emisión, poniendo a cero el patrón de dirección de la interferencia esperada, y siguiendo la fuente de emisión en comparación con dos interferencias constantes. La simulación informática se realizó en el entorno MATLAB sobre la base de Flex Tool, un programa que crea redes neuronales artificiales.

• Materias:Redes de telecomunicaciones Radar Teoría de Antenas Onda electromagnética Redes Inalámbricas
• Subjects:Telecommunications networks Radar Antenna theory Electromagnetic waves Wireless Networks
• Palabras claves:red neuronal artificial, antena microstrip, fuente de emisiones, algoritmo de red neuronal, coste de los componentes, paralelismo de la acción, sistema de alimentación del generador, facilidad de integración, patrón de direcciones, red del generador
• Keywords:artificial neural network, microstrip antenna, emissions source, neural network algorithm, cost of components, parallelism of action, generator power system, easiness of integration, pattern of directions, net of generator