国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:南敬昌,王梓琦,高明明,
单位:辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105;
关键词:逆向神经网络,HFSS,l1/2范数,l2范数,双陷波超宽带天线,
基金: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);;
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。
来源:2019年第8期
《计算机应用研究》期刊编辑部