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神经网络在天线和滤波器中的应用

王书新  
【摘要】: 本文核心介绍利用马刺线抑制天线谐波和两种SRR(Split Ring Resonator)滤波器设计及它们的神经网络建模。研究内容涵盖了马刺线抑制天线谐波特性分析,天线设计和神经网络建模,SRR特性分析,SRR滤波器设计及其神经网络建模。实验表明马刺线的确可以很好的抑制天线的谐波,使天线工作在主模状态,提高了天线的辐射效率。SRR在滤波器设计时发挥其特性使得滤波器尺寸减少,提高滤波器的性能。然而这些结构的物理参数和它们的输出特性之间是一种非常复杂的非线性映射关系,一般很难用解析表达式表示,此时运用神经网络将会是一种非常好的选择。 电磁干扰是微波电路系统中的一个重要问题,而且这种干扰多数情况是由于谐波的辐射引起的。为了避免这一问题经常需要在天线和功放之间加入一个抑制谐波的滤波器,这样就会增加整个系统的尺寸,更重要的是新增加的滤波器还可能会引起额外的干扰。本文提出了一种马刺线抑制天线谐波的方法,马刺线蚀刻在馈线上面不会增加整个电路板的尺寸。最后把所设计的马刺线天线的几何参数和输出特性之间的复杂的非线性关系进行了神经网络建模。 SRR是Pendry等人提出的一种人工结构,由于SRR具有左手传输线的特性而被广泛应用在各种微波器件中。SRR结构设计简单、运用方便,可以用在各种平面电路中。本文正是根据SRR特点设计了两款SRR滤波器,并给出了集总参数的等效电路。由于SRR的分析非常复杂,因此利用神经网络对所设计的滤波器进行了建模,这样滤波器几何参数和输出特性之间的非线性复杂关系就用神经网络清晰的表示出来了。 本文是对新现象新问题的初步研究,尚存在很多问题需要进一步探索。


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