[发明专利]基于支持向量机(SVM)的人工电磁材料电磁参数提取方法无效

专利信息
申请号: 200910164412.8 申请日: 2009-07-27
公开(公告)号: CN101655525A 公开(公告)日: 2010-02-24
发明(设计)人: 肖怀宝;逯贵祯 申请(专利权)人: 肖怀宝;逯贵祯
主分类号: G01R27/26 分类号: G01R27/26;G01R33/12;G06N1/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100024北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 支持 向量 svm 人工 电磁 材料 参数 提取 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及人工电磁材料等效电磁参数测量的领域。更具体地,本发明致力于一种将支持向量机法(SVM)与计算电磁学方法相结合的测量人工电磁材料等效电磁参数的方法。

背景技术

人工电磁材料具有独特电磁特性和潜在的应用前景,对于它的研究开创了一个全新的领域。随着它的发展,无线通信技术、雷达技术、纳米技术以及微电子技术等应用领域都将产生新的技术突破。因此,人工电磁材料设计制作方法的研究、参数测试方法的研究、应用的研究一直是国内外的热点研究领域。

电磁参数随频率变化的周期性结构的人工电磁材料等效电磁参数提取方法的研究在目前还没有取得根本性的突破:同轴线结构的传输线电磁参数测量方法,只能用于TEM波的单模情况,不适用于对左手材料的测量,并且该方法不能直接用于波导中多模方式下的测量。针对波导测量中多模特性,本发明将传输与反射算法扩展至波导传输线的测量方法中,解决波导中的多模激励和多模传输问题,从而可以对人工材料等效电磁参数进行测量,并降低待测材料样品加工的难度。在多模传输时,散射参数S11和S21与待测样品的相对磁导率和相对介电常数关系复杂,得不到相对磁导率和相对介电常数与散射参数S11和S21的简单函数关系。在所有已知的传输反射方法中存在以下问题:

第一,会出现传输系数的相位误差问题,该问题虽然在一定程度上得到解决,但是在半波长频率点还是会出现一些误差;

第二,材料样品难于制作,尤其在同轴线测量模型中,测试材料需要很高的加工精度,而且会对材料本身造成破坏,因此,一些具有复杂周期性结构的材料往往很难加工成测试样品;

第三,在使用波导进行测量时,由于多模传播频段的各种模式之间存在相位的不同,在激励源的设置上存在很多问题,这也是在多模传输频段得到较为准确的电磁参数需要解决的核心问题。

但国内外现状显示,等效电磁参数的提取是人工电磁材料应用的重要基础,因而世界各国也投入了大量的人力物力进行攻关研究。人工电磁材料的出现已经引起诸多科学研究者的兴趣,它在科技和工程应用上必将发挥着巨大的作用。而等效电磁参数的提取能够为人工电磁材料在通信技术、雷达技术、纳米技术、微电子技术以及医学成像技术等领域应用提供关键依据,研制一套成熟的应用范围广的精度高的电磁参数提取方法,是人工电磁材料工程应用的基础和前提,必将大力推动人工电磁材料在信息科学技术方面的应用。

因此,需要提供另选的且更有效的测量方法来测量人工电磁材料的等效电磁参数。

发明内容

本发明致力于解决如下问题,即提供另选的且更有效的方法来适合测量人工电磁材料的等效电磁参数。

本发明采用将支持向量机算法与计算电磁学方法结合的方法,利用计算电磁学的数值计算方法FEM和FDTD计算被测材料的传输与反射系数,将相应计算结果作为训练序列对支持向量机进行训练。当支持向量机经过充分训练以后,可以通过输入传输与反射系数的测量值,计算得到被测材料的等效介电常数和等效磁导率。因此本发明内容分为有限元计算和支持向量机训练两部分。

第一部分:

在传输与反射系数测量方法中,相位引起的多值性是影响参数提取的重要问题。为了解决这个问题,采用了计算群时延或计算S参量的导数消除复介电常数中计算公式出现多值分支的现象。将单模式的公式推广到波导结构的多模式中,要考虑波导中各个模式对传输与反射系数的贡献,因此需要分析多模传输中各个模式之间幅度和传输相位之间的关系,建立适用于多模式条件的传输与反射测量方法。分析过程主要包括:

用计算电磁学的数值方法计算不同参数样本材料的传输与反射系数,每个计算样本反映了材料参数与传输、反射系数之间的函数关系;且该函数关系用已知材料进行验证。在完成大量样本的计算以后,用这些样本对支持向量机进行训练,训练后的支持向量机可以用于材料电磁参数的提取。

第二部分:

利用计算电磁学方法计算传输与反射系数,对支持向量机进行训练,由经过充分训练的支持向量机,根据测量传输与反射系数计算被测材料的等效介电常数和等效磁导率。计算电磁学的方法通常是一个正向问题的求解过程。而对于参数提取的逆问题,即根据已测量的S参数来获得材料的介电常数、磁导率,通常是一个非线性的、病态的问题,很难得到明确的函数关系。支持向量机方法在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,而且可以推广到函数拟合等机器学习问题中,从而能够得到稳定的参数提取过程。

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