М.М. Мигалин1, В.А. Обуховец2

1,2 Институт радиотехнических систем и управления, Южный федеральный университет (г. Таганрог, Россия)

1 migalin@sfedu.ru

Постановка проблемы. Синтез антенн может быть выполнен с помощью одного из многочисленных алгоритмов оптимизации, например, с применением генетического алгоритма (ГА) для конструкционного синтеза печатных антенн, возбуждаемых микрополосковой линией. Современные САПР позволяют внедрить ГА для такого синтеза за счет применения скриптов на языках VBA или IronPython, однако возможности этих языков по обработке матричных данных ограничены. Применение скрипта среды MATLAB [MM1] могло бы объединять возможности MATLAB и САПР для электромагнитного моделирования и позволило бы генерировать хромосомы особей заданной длины, строить модели антенн в САПР, отражающие генетический код особей, обрабатывать результаты моделирования в MATLAB, проводить кроссинговер и мутации с заданной вероятностью для получения патч-антенн, обеспечивающих заданное пользователем значение целевой функции.

Цель. Предложить скрипт в среде MATLAB, позволяющий полностью автоматизировать конструкционный синтез микрополосковых антенн в связке MATLAB - САПР с помощью ГА, а также исследовать влияние метода селекции особей на результаты работы этого алгоритма.

Результаты. Разработан скрипт в среде MATLAB, объединяющий возможности САПР для электромагнитного моделирования и среды MATLAB по обработке матричных данных для полностью автоматизированного конструкционного синтеза патч-антенн, возбуждаемых микрополосковой линией. Показано, что предложенный скрипт случайным образом генерирует начальную популяцию, создает соответствующую каждой особи модель в САПР, определяет значение целевой функции для каждой особи, производит кроссинговер и мутации, после чего итеративно повторяет вышеперечисленные действия пока не будет удовлетворено условие сходимости ГА. Установлено, что при применении ГА важную роль в скорости его сходимости играет выбор метода селекции особей перед кроссинговером. Сформулированы рекомендации по выбору метода селекции. Приведены результаты синтеза микрополосковой антенны с полосой частот, в 5,2 раза превышающей полосу частот эталонной антенны.

Практическая значимость. Представленный скрипт позволяет объединить возможности САПР для электромагнитного моделирования и MATLAB для полной автоматизации процесса конструкционного синтеза микрополосковых антенн с заданными частотной характеристикой и направлением главного лепестка диаграммы направленности.

Мигалин М.М., Обуховец В.А. Особенности применения генетического алгоритма для синтеза печатных антенн // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 5. С. 129−135. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202405-15

1. Каменсков А.Е. Искусственные нейронные сети для проектирования и анализа антенн // Сб. науч. трудов II Междунар. науч.-практич. конф. «Инфокоммуникационные технологии: актуальные вопросы цифровой экономики» (г. Екатеринбург, 26–27 января 2022 г.). 2022. С. 117–122.
2. Бородулин Р.Ю., Лукъянов Н.О., Сосунов Б.В. Конструкционный синтез широкополосного плоскостного излучателя генетическим алгоритмом // Информация и космос. 2014. № 4. C. 4–8.
3. Tung L., Manh L., Ngoc C., Beccaria M., Pirinoli P. Automated design of microstrip patch antenna using ant colony optimization // 2019 International Conference on Electromagnetics in Advanced Applications. 2019. P. 0587–0590. DOI: 10.1109/ICEAA.2019.8879031.
4. Абдрахманова Г.И. Моделирование СШП-антенн на основе алгоритмов оптимизации // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=9849 (дата обращения: 11.10.2023).
5. Goudos S., Boursianis A., Mohamed A., Salucci M., Koulouridis S., Christodoulou C. Wideband Antenna Design for 5G mmWave Applications Using Enhanced Adaptive Differential Evolution // 2022 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation and USNC-URSI Radio Science Meeting. 2022. P. 63–64. DOI: 10.1109/AP-S/USNC-URSI47032.2022.9886187.
6. Mounir B., Reddaf А., Kacha А., et al. Design and optimization of miniaturized microstrip patch antennas using a genetic algorithm // Electronics 11. 2022. № 14. P. 2123.
7. Мигалин М.М., Кошкидько В.Г., Демшевский В.В. Применение макросов для автоматизированного выполнения однотипных операций при моделировании в САПР Ansys HFSS волноводно-щелевых антенн, построенных по SIW-технологии // Антенны. 2023. № 1. С. 63–77. DOI: https://doi.org/10.18127/j03209601-202301-04.
8. Balanis C.A. Antenna theory: analysis and design. Wiley. 2016. 1095 p.
9. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы: Учебник. Изд-е 2-е, испр. и доп. М.: ООО Издательская фирма «Физико-математическая литература». 2010. 366 с.
10. Migalin M., Obukhovets V. MM-wave patch antenna synthesis using genetic algorithm // 2023 Radiation and Scattering of Electromagnetic Waves. 2023. P. 212–215. DOI: 10.1109/RSEMW58451.2023.10202070.
11. Haupt R., Werner D. Genetic Algorithms in Electromagnetics. Hoboken. NJ. USA: Wiley. 2007.
12. CST_App [Электронный ресурс]: github. URL: https://github.com/hgiddenss/CST_App (дата обращения: 11.10.2023).