稀疏正则化逆向神经网络在双陷波超宽带天线设计中的应用
Application of sparse regularized inverse neural network in design of dual-notch UWB antenna
辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
在双陷波超宽带天线的设计过程中，直接逆向神经网络模型精度较低，而BP逆向神经网络泛化能力较差，若单独使用HFSS仿真软件需要不断优化天线各参数增加了设计时间。针对以上问题，提出一种将HFSS与稀疏正则化逆向神经网络联合的方法。该方法在逆向神经网络性能函数中增加l1/2范数和l2范数，l1/2范数引入了新的权系数，扩充了输入样本向量，使网络更易得到稀疏性解，逆模型精度更高，l2范数能有效避免过拟合现象，使网络泛化能力更强。应用于双陷波超宽带天线设计中，采用在辐射贴片上开弧形槽的方式产生陷波特性，根据天线目标电压驻波比逆向求解对应的开槽尺寸。仿真实验结果表明，与BP逆向神经网络方法相比，求得的与天线电压驻波比对应的开槽角度相对误差减小了69.3%，开槽半径相对误差减小了88.7%，网络运行时间减少了15.9%；最终设计的天线带宽为2.4~11 GHz，实现了3.31~3.8 GHz和4.98~6.05 GHz的良好陷波特性，缩短了整个天线的设计周期。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61372058)
辽宁省高校重点实验室项目(LJZS007)
辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2015209)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0109
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 2473-2477,2482
文章编号: 1001-3695(2019)08-049-2473-05
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
南敬昌, 王梓琦, 高明明. 稀疏正则化逆向神经网络在双陷波超宽带天线设计中的应用 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2473-2477,2482. (Nan Jingchang, Wang Ziqi, Gao Mingming. Application of sparse regularized inverse neural network in design of dual-notch UWB antenna [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2473-2477,2482. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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