Resumen

Este trabajo trata de la modelización analítica de la antena de parche microstrip (MSA) mediante una red neuronal artificial (ANN) utilizando los algoritmos de mínimos cuadrados medios (LMS) y mínimos cuadrados recursivos (RLS). Nuestra contribución en este trabajo es doble. En primer lugar, proporcionamos una exposición tipo tutorial de los aspectos de diseño del MSA y del marco analítico de los dos algoritmos, mientras que nuestro segundo objetivo es aprovechar la alta no linealidad del MSA para comparar la eficacia de los algoritmos LMS y RLS. Investigamos los dos algoritmos utilizando la optimización decente de gradiente en el contexto de la función de base radial (RBF) de la RNA. El análisis propuesto se basa tanto en el factor de dispersión estático como en el adaptativo. Modelizamos el lado delantero o síntesis de MSA mediante ejemplos trabajados y simulaciones. Los gráficos de contorno, las representaciones en 3D y las presentaciones en Tableau proporcionan una comparación exhaustiva de los dos algoritmos. Nuestros resultados apuntan a una mayor precisión en la aproximación para la síntesis de MSA utilizando el algoritmo RLS en comparación con el enfoque LMS; sin embargo, la complejidad computacional aumenta en el primer caso.

• Materias:Radiación Modelado Campos de tensión Nanohaces elásticos Termoelectromecánico
• Subjects:Radiation Modeling Strain fields Elastic nanobeams Thermoelectromechanical
• Palabras claves:MSA, algoritmos, factor de dispersión adaptativo, red neuronal artificial, aumenta la complejidad computacional, antena de parche microstrip, función de base radial, ANN, LMS, medios
• Keywords:MSA, algorithms, adaptive spread factor, artificial neural network, computational complexity increases, microstrip patch antenna, radial basis function, ANN, LMS, means