Resumen

Se propone un modelo de diseño asistido por ordenador basado en la red neuronal artificial (RNA) para obtener directamente las dimensiones físicas del parche de la antena microstrip circularmente polarizada (CPMA) de una sola alimentación con un entrehierro para aplicaciones de banda ancha. Para tener en cuenta el efecto del entrehierro, se introduce una permitividad relativa equivalente y se adopta para calcular la frecuencia de resonancia y el factor Q de las antenas microstrip cuadradas para obtener los conjuntos de datos de entrenamiento. Se comparan arquitecturas de RNA que utilizan perceptrones multicapa (MLP) y redes de funciones de base radial (RBFN). Además, se utilizan seis algoritmos de aprendizaje para entrenar las MLP para su comparación. Se comprueba que los MLP entrenados con el algoritmo de Levenberg-Marquardt (LM) son mejores que las RBFN para la síntesis del CPMA. Se consigue un modelo preciso utilizando un MLP con tres capas ocultas. El modelo se valida mediante la simulación electromagnética y las mediciones. Es enormemente útil para los ingenieros de antenas para facilitar el diseño de la CPMA de una sola alimentación con un hueco de aire.

• Materias:Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Radar Teoría de Antenas Dieléctricos
• Subjects:Telecommunications networks Radio frequency Radar Antenna theory Dielectrics
• Palabras claves:entrehierro, conjunto de datos de entrenamiento, antena microstrip cuadrada, permitividad relativa equivalente, red neuronal artificial, modelo de diseño asistido, antena microstrip polarizada, red de funciones básicas, mlps, feed cpma
• Keywords:air gap, training data set, square microstrip antenna, equivalent relative permittivity, artificial neural network, aided design model, polarized microstrip antenna, basis function network, mlps, feed cpma