[发明专利]基于神经网络的天线设计方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的天线设计方法，包括构建天线初始模型；初始化RBF神经网络和PSO算法参数；选取若干组天线设计参数值输入天线初始模型得到对应的天线模型响应；计算RBF神经网络参数的适应度函数值及算法最优值；得到最优的RBF神经网络参数；对RBF神经网络模型进行测试和优化；利用优化后的RBF神经网络模型作为天线代理模型模拟天线设计参数响应，完成天线的设计。本发明能够有效提高神经网络的预测精度和收敛速度，利用最佳神经网络作为代理模型拟合天线设计参数样本的电磁仿真数据，代替耗时巨大的电磁仿真实现从天线结构参数到电磁响应的瞬时近似计算，减少电磁仿真次数，降低计算成本，提高天线设计效率。

主权项

1.一种基于神经网络的天线设计方法，包括如下步骤：S1.根据天线设计需求，构建天线初始模型；S2.初始化径向基函数神经网络和粒子群优化算法的参数；S3.在天线设计空间中随机选取若干组天线设计参数值作为输入样本，输入到步骤S1得到的天线初始模型中，并得到各个输入样本所对应的天线模型响应；S4.在步骤S3得到的输入样本中，选取若干组输入样本与各输入样本所对应的天线模型响应，计算RBF神经网络参数的适应度函数值及算法最优值；S5.对步骤S4得到的适应度函数值进行判断，从而得到最优的RBF神经网络参数；S6.在步骤S3得到的输入样本中，选取除步骤S4选中的输入样本外的剩余的输入样本，对步骤S5得到的RBF神经网络模型进行测试和优化；S7.利用步骤S6得到的优化后的RBF神经网络模型作为天线代理模型，对天线设计过程中的天线设计参数的响应进行模拟，从而完成天线的设计。