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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明致力于解决加工误差对天线方向图造成的畸变问题，为此提出了一种基于序贯优化的天线方向图稳健设计方法。该方法引入了天线方向图稳健性指标，创新性地考虑了加工误差对于天线方向图的影响。我们假定稳健结构参数在结构参数初始设置值的附近，序贯优化可得。首先，确定受加工扰动的天线结构参数以及加工误差范围，建立该天线结构参数与天线方向图的神经网络代理模型；其次，我们提出了一种衡量天线方向图稳健性的统计指标，利用代理模型预测天线的方向图，在天线结构参数的加工误差范围内进行序贯稳健性寻优；最后，利用电磁仿真软件对所得稳健解进行仿真验证，若未达序贯优化最大次数，则继续优化，直至循环停止。

主权项：1.一种基于序贯优化的天线方向图稳健设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采样选择受加工误差扰动的天线结构参数，在其正负两倍加工误差区间内拉丁超立方采样，并利用待优化的天线全波仿真模型经过电磁仿真软件计算获得天线的方向图响应数据，构建训练集和测试集；步骤2：建立神经网络代理模型以天线的结构参数作为神经网络学习的输入参数，主极化方向图的实部和虚部作为输出参数，利用神经网络学习算法训练得到天线主极化方向图的代理模型；步骤3：基于粒子群算法在结构参数加工误差范围内进行稳健性寻优采用粒子群算法在天线结构参数的加工误差范围内进行方向图稳健性寻优；通过步骤2中训练的神经网络预测不同结构参数在加工误差范围内采样所得的天线主极化方向图，计算其天线方向图稳健性指标，避免直接调用电磁仿真软件而耗时巨大；所述步骤3中的天线方向图稳健性指标，具体可表述为：设结构参数向量为xi＝[x1x2…xD]T，该向量中的每个元素代表一个维度的结构参数的取值，D表示结构参数的最大维度；用来在衡量在第k个采样角度下xi对应的天线方向图与该结构参数在其加工误差范围内采样所得的天线方向图的误差 其中，M表示加工误差范围内采样个数，θk表示第k个采样角度，Eθk；xi为结构参数取值为xi时第k个采样角度下所对应的方向图值，Eθk；xj为在加工误差范围内采样到结构参数取值为xj时第k个采样角度下所对应的方向图值；当综合考虑所有采样角度时，天线方向图稳健性指标表述如下： 其中，N表示方向图数据长度；步骤4：带入电磁仿真软件进行仿真验证；对步骤3中所得稳健解对应的结构参数组合在加工误差范围内采样并进行全波仿真，判断是否达到最大序贯优化次数，如未达到最大优化次数，则在所得解的加工误差范围内重复步骤1到4，进行序贯优化，直至循环停止。

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百度查询： 电子科技大学 一种基于序贯优化的天线方向图稳健设计方法