А.П. Павлов 1, А.В. Бахмуцкая 2, И.Е. Кащенко 3

1-3 Омский научный центр СО РАН (Институт радиофизики и физической электроники) (Омск, Россия)

Постановка проблемы. Время согласования антенно-фидерного тракта при использовании коммутируемого антенносогласующего устройства напрямую зависит от числа переключений элементов согласующего контура в соответствии с алгоритмом согласования. Поэтому важно свести число переключений коммутационных реле к минимуму, который можно достигнуть, например, при использовании расчетных алгоритмов. Однако это может привести к ухудшению согласованности антенно-фидерного тракта после завершения работы процедуры согласования, так как работа расчетных алгоритмов основана на идеализированных аналогах реальных элементов согласующего контура. По этой причине разработка алгоритма, обеспечивающего минимальное число итераций и учитывающего параметры реальных элементов контура, на данный момент является крайне актуальной.

Цель. Провести анализ эффективности согласования антенно-фидерного тракта коротковолнового диапазона радиоволн с применением коммутационного антенно-согласующего устройства на базе нейронной сети.

Результаты. Рассмотрен алгоритм согласования антенно-фидерного тракта на базе обученной нейронной сети с прямой связью. Проведена оценка эффективности использования нейронных сетей для согласования антенно-фидерного тракта в составе коммутационного антенно-согласующего устройства на основе данных, полученных с динамической модели антеннофидерного тракта. Представлены численные результаты работы алгоритма согласования антенно-фидерного тракта с применением нейронной сети на примере данных, полученных с реальных антенн декаметрового диапазона радиоволн.

Практическая значимость. Представленные результаты могут быть использованы при разработке антенно-согласующих устройств.

Павлов А.П., Бахмуцкая А.В., Кащенко И.Е. Согласование антенно-фидерного тракта коротковолнового диапазона радиоволн с применением коммутационного антенно-согласующего устройства на базе нейронной сети // Электромагнитные волны и электронные системы. 2021. Т. 26. № 4. С. 67−74. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202105-08

1. Бабков В.Ю., Муравьев Ю.К. Основы построения устройств согласования антенн. Л.: ВАС. 1980. 240 с.
2. Ковалевич Д.А., Листопад Н.И., Батура М.П. Оптимизация расчетного алгоритма работы для автоматических согласующих устройств коротковолнового диапазона // СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии. 2020. № 1−2. С. 215−216.
3. Ковалевич Д.А. Способ автоматического согласования антенны и выходных каскадов передатчика // Доклады Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники. 2021. Т. 19. № 3. С. 31−39. DOI 10.35596/1729-76482021-19-3-31-39.
4. Ермолаев В.В., Жуков В.М. Сокращение времени настройки цифрового автоматического согласующего устройства с помощью вычислительного метода // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2013. Т. 19. № 3. С. 544−552.
5. Колодин А.И., Ермолаев В.В., Жуков В.М. Синтез алгоритма работы цифрового автоматического антенно-согласующего устройства // Материалы II Междунар. научно-практической конф. «Перспективное развитие науки, техники и технологий». Курск. 17 октября 2012 г. В 2 томах. Ответственный редактор А.А. Горохов. Курск: Закрытое акционерное общество «Университетская книга». 2012. С. 168−170.
6. Филатова Т.В. Применение нейронных сетей для аппроксимации данных // Вестник Томского государственного университета. 2004. № 284. С. 121−125.
7. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. Изд. 2-е. М. Вильямс. 2006. 1105 с.
8. Cybenko G. Approximation by superpositions of a sigmoidal function // Math. Control Signal Systems 2. 1989. 303−314.
9. Павлов А.П., Кащенко И.Е. Согласование антенн-фидерного тракта коротковолнового диапазона радиоволн с применением различных методов оптимизации // Техника радиосвязи. 2020. № 4(47). С. 77−86.
10. Transtrum M.K., Sethna J.P. Improvements to the Levenberg-Marquardt algorithm for nonlinear least-squares minimization. URL: https://arxiv.org/pdf/1201.5885.pdf (дата обращения 21.07.2021).
11. Хайкин С. Преимущества и ограничения обучения методом обратного распространения // Нейронные сети. М.: Вильямс. 2006. С. 304−314.