细菌觅食算法在天线设计

文摘

一个简单的设计过程,实现了最优天线使用细菌觅食算法(BFA)提出。第一个天线被认为是虚构的。这个天线优化使用博鳌亚洲论坛和一个合适的适应度函数由考虑制定一些性能参数和最佳值。证明最优设计方法,一个12-element Yagi-Uda天线被认为是一个实验。优化天线使用优化算法获得的结果是较可行(传统的)结果相同的天线升值优化的重要性。

1。介绍

天线是一种不可或缺的电磁波辐射/接收设备在任何无线transreceiving通信系统。可以是单一的结构像磁单极子,偶极子,折叠偶极子,循环,螺旋,螺旋,等等,复杂的结构像这些单一的线性数组和平面阵列结构。这些单一的结构几乎没有和复杂的结构有很多输入参数称为设计参数和输出参数称为性能参数。的一些设计参数天线元素的长度(,),半径的元素(,),特定的相邻元素之间的间距(,和)、工作频率(),输入电源(或)和元素的取向。同样,一些性能参数的天线输入阻抗(),方向性(博士),支持比率(FTBR)面前,面前最大旁瓣水平(FSLL)在E -和H-planes,半功率波束宽度(HPBW) E -和H-planes和带宽(BW)。天线设计理论设计参数值,使用可用的课本,不提供所要求的性能参数值。可以实现所需的性能参数值,只有当相同的天线进行了优化,优化设计参数。软计算工具如遗传算法(GA),蚁群优化(ACO),模拟退火算法(SAA),粒子群优化(PSO),差分进化(DE),细菌觅食优化(拍频振荡器),布谷鸟搜索(CS),以及其他许多可以用来优化天线的设计参数(1- - - - - -13];只有当适当的天线的结构代码可用。此外,软计算工具的代码应该这样容易与可用的代码结构。在这方面,MATLAB应用软件非常适合开发的代码天线结构和软计算工具。

非常困难和费时的程序找出任何天线的参数使用简单的直觉、经验和实际测量(1]。得到最好的最小时间内天线的设计,各种优化技术如梯度下降学习(2],GA [1,3,4],ACO [5],SAA [5,6],PSO [7,8,德9,拍频振荡器10- - - - - -13可以使用),等等。优化的结果而言,收敛性好,以防细菌觅食算法(论坛)12),系统是足够强大的全局优化算法13]。论坛也适合实现多参数、多目标、非线性设计通过优化(12]。虽然论坛是用于设计各种V偶极子和Yagi-Udas解释(11,12),博鳌亚洲论坛在设计天线的具体实现考虑生物制剂的作用(细菌)被忽视。摘要一个适当的细化的论坛是由天线设计而言在一步一步的方式。博鳌亚洲论坛的生物制剂负责优化设计的天线,通过选择合适的适应度函数。

根据通过优化天线设计的要求,首先,我们考虑一些设计参数和性能参数被任意符号的一个虚拟的天线将由设计师在考虑修改一个真正的天线。一步一步的过程也是虚构的优化设计参数的描述天线来得到一些所需的性能参数。设计和性能参数的数量可以选择的设计师。在优化过程中,每次仿真后得到一个独特的健身价值为每个新设计。这个健身价值决定最好的设计和相应的最佳性能参数。获得一个健身价值为每个新设计一个合适的适应度函数是由设计师制定。制定适当的适应度函数考虑性能参数及其范围优化过程中有着重要的作用。事实上,每一个天线的性能参数是一个函数的所有天线的设计参数。期望的结果以及收敛无法实现,只有当适应度函数的选择是正确的,设计的范围以及性能参数是已知的,和性能参数的最佳值。适应度函数之间的一系列值和。如果我们想要减少适应度函数更好的设计,最好的设计生产健身价值接近反之亦然。

摘要组织七部分。后部分的介绍1,部分2描述了一些设计和性能参数及其范围一般为任何虚构的天线。部分3解释参数的选择适应度函数和后续优化的配方。部分4解释了博鳌亚洲论坛,它的重要性和具体要求优化。天线设计的论坛在部分说明5。部分6介绍了传统的设计和性能参数12-element Yagi-Uda天线和相同的参数相同的天线优化利用论坛来展示一些更好的性能。部分7总结了纸。

2。设计和一个虚拟的天线的性能参数

如有天线可以有许多设计参数和性能参数。例如,一个天线可能七等设计参数,,,,,,和八个性能等参数,,,,,,,。此外,一个设计参数,例如,可以是第n个元素的长度()的天线的性能参数可以方向性()相同的天线。节1一些重要的设计和性能参数已经提到。这些设计参数范围,并在其范围内特定值天线性能最好。同样,每个性能参数范围,和一般的最小或最大价值决定最佳的性能。例如,如果博士是最大的定向天线,那么它是一个更好的性能参数,如果辐射波瓣波束宽度的最小值,那么这也是一个更好的性能参数相同的天线。很少的参数,如输入阻抗,中点值范围内决定最佳的性能。

现在,让我们选择的范围和相应的最佳值高于天线的设计和性能参数如表所示1。这些设计和性能参数的具体单位没有提到因为天线认为这是虚构的。一旦被认为是真正的天线,随后其参数可以确定的单位也可以提到。节6真正的天线是12-element Yagi-Uda已经为优化考虑。在这节中,设计和性能参数的单位是解释和价值观也表所示2。

3所示。制定适应度函数

之前制定的适应度函数,首先应采取一个决定:是否最小化或最大化。如果是决定减少适应度函数,随后的最佳设计的健身价值适应度函数应该尽可能小。当一个适应度函数是制定优化的过程,总是被认为的性能参数。这是因为我们需要实现某种期望的性能参数考虑天线的一些特定的应用程序。进一步,以防任何天线的这些性能参数是一个函数的设计参数。因此,我们可以写

现在,我们看到从表1最佳性能参数,,,,,,,。考虑所有的性能参数和相应的最佳值(期望的性能参数)适应度函数可以制定如下: 在哪里,标量常数,其值是0.025,0.00277,0.00416,0.00833,0.00883,0.025,0.025,和0.00416,分别。这些值通过考虑平等weightage发现所有的八个目标函数和最坏情况下的八个性能参数值。在这种情况下的变化健身值在0和1之间。如果我们决定在特定的性能参数””更重要的是,我们感兴趣的给这个参数等50百分比weightage weightage的目标函数,然后上面所有的标量常数发生了变化。新值的标量常数,分别是0.01428,0.001587,0.01666,0.00476,0.00476,0.01428,0.01428和0.00238。在适应度函数考虑(2)将提供最好的设计或最坏的设计,当健身的健身价值函数接近0(零)或1(一),分别按论坛的算法。

4所示。细菌觅食算法和优化

细菌觅食算法(论坛)是一个功能强大的优化方法,通过考虑制定消除生物食品差的搜索策略。可怜的搜索策略可以重塑成更好的策略。虽然有几种优化方法,论坛被认为是一个强大的算法来解决全局优化问题(13),由于其内在的优越性就收敛时间12)、强度和精度。较小的消费时间的原因是由于认知和感知能力的细菌和持续时间并不改变尽管许多参数进行了优化。博鳌亚洲论坛的生物仿生觅食策略建立了Passino [14在控制系统中优化的几个问题15]。因为益处表示,另一个电气工程问题也被优化使用论坛[13]。博鳌亚洲论坛在处理天线优化问题,这是至关重要的制定一个适应度函数基本上是多参数、多目标、非线性性质。从生物学的角度,这个术语觅食被认为是一种优化技术,认为所做的功细菌在单位时间内搜索食物的数量应尽可能小。因此,适应度函数是有一些目标来衡量所做的功在寻求营养细菌。工作还可以解释为成本过程中观察到的细菌营养搜索。因此,博鳌亚洲论坛的主要目的是使成本尽可能小。整个过程实现小成本考虑四个独特的生物步骤,也就是说,趋化性,云集,繁殖,elimination-dispersal [13,16]。

在趋化作用阶段,两种类型的细菌的运动,游泳和下跌。这些运动的细菌是由于每个细菌鞭毛的旋转运动。搜索实践期间,如果细菌获得足够的食物,所有鞭毛旋转运动的发生在一个逆时针方向,因此它仍然游到另一个位置,以便找到更多的食物。相反,如果食物的数量少,细菌翻滚由于顺时针旋转运动的鞭毛。下面的步骤是群集杰出的集体行动的所有细菌。细菌与充足的食物排出一些化学物质命名作为引诱剂沟通遥远的星期细菌对营养丰富的可用性。群集活动取决于两个参数如引诱剂引诱剂的宽度和深度。引诱剂的宽度与引诱剂的扩散速度有关。引诱剂的深度决定继续引诱剂的影响范围,以便信息的营养是准确地暗示。原始的细菌,他们邀请疲软的细菌,设置一个高的,因此不会允许他们吃他们的食物。 The width of the repellent is generally related to common activities of the bacterium. Respectively, the defined values of the width and depth of attractant, width, and height of repellent are 0.2, 0.1, 10, and 0.1 as in [15]。下一步是执行复制一个细菌分裂成两个,维持细菌数是固定的。在这个步骤之间的歧视是由健康的细菌和疲软的细菌,这样健康的细菌是分成两个细菌在同一位置而弱者死去。最后一步,elimination-dispersal,受到其他条件如酸度、碱度、温度、缺席或存在的水,等等。细菌可能被淘汰不合适的条件或由于水推动分散到新的位置。最后一个事件可以避免停滞不前的状态。

当一个天线优化来实现所需的性能参数,使用论坛这样的软计算工具,然后出了天线的结构和软计算工具是必需的。它总是更好的如果代码都是使用相同的计算机语言编写的。MATLAB应用软件是众所周知的,在这方面容易实现。一旦代码都是可用的,可以启动优化过程。在优化之前,代码都是正确的联系,优化代码执行主程序和代码执行子例程程序结构。在优化过程中,当结构的代码运行时,一个健身价值。获得一个新的健身价值为每个新设计(在后续运行期间),这是通过函数调用提供优化的代码。健身价值评价适应度函数可用的代码结构,结构代码程序的执行和后续评价后所有的性能参数。最后的优化过程中,软计算工具提供了所需的性能参数和相应的设计参数基于软计算的算法工具。

5。天线设计的论坛

天线的设计参数范围内的执行必须是已知的设计师。这些知识的范围为优化的观点是必要的,这样可以改造的优化算法有效使用。基本上细菌是贪婪的,因为他们总是找和消费食物直到最后一口气。这搜索活动建模可以更好的搜索参数。因此,游泳、翻滚、群和分散和消除细菌的活动可以建模实现天线设计的最佳参数。

细菌的生物活性可以理解的行为大肠杆菌细菌(14,15]。这种细菌主要是进行两种类型的运动,游泳和翻滚。一个典型的趋化现象的行为大肠杆菌细菌如图1。

在这个例子中一个大肠杆菌细菌发起运动的起始位置。鞭毛旋转已确定的符号插图。在起始位置的符号是逆时针方向,因此细菌移动到第二位置游泳。同样的论点适用于运动从第二到第三的位置。在第三位置,鞭毛表现出顺时针旋转的象征。因此,运动从第三到第四的位置是通过翻滚的过程。类似的解释是适用于其他职位。

细菌在论坛的运动特性,如游泳、翻滚,群集负责设计参数的变化(例如,)的天线结构,使健身的健身价值功能尽可能小,从而产生论坛优化天线实现的所有性能参数在合理的计算时间内。

图2解释了细菌趋药性与上面的天线的优化。在这个优化问题,四个细菌被认为是为了简单起见。这些细菌被放置在四个随机位置,通常采取几乎相同数量的趋化现象的措施在其寿命。问题空间中的每个位置有一个独特的健身价值,因为每个案例密友细菌的身体状况;小是由于性能参数,更健康的细菌。健身的细菌被指定为在初始位置。表示认为这里有独特的意义。

首选的象征适应度函数的天线性能参数如图2,是由 在哪里是细菌的数量,1,2,3,4,是细菌的位置,,是运动的类型,通过细菌到达吗位置。是运动的类型,通过细菌到达吗th位置:

根据生物学,细菌的基础上达到他们的健身所消耗的营养物质。然而,在天线领域找到健身使用(2)与性能参数的具体值(即,),发现通过合适的价值观是天线设计参数(例如,)的天线。随着细菌的变化其位置,健身也改变的价值。在每一个新职位,健身与比较的价值位置。基于价值,游泳或者翻滚运动发起的当前位置。因此,如果给定的设计参数得到修改(5),因此天线得到的所有性能参数修改的(6游泳运动后): 在哪里被认为是0.03一个小时间内执行计算。然而,如果,一个翻滚运动使得所有的设计参数天线采取随机值,从预定义的范围的天线的设计参数(17]。

第一运动的细菌总是游泳,因为没有起始位置的适应度函数值。因此,健身价值在第二位置1日细菌的象征或。位置的改变从2日到3日,健身值表示为或基于运动的类型。其他细菌也观察到同样的分类。在最初的地方,健身是象征及相关设计参数的值。第一天线设计是完成第一组的设计参数,从而生成第一健身价值。细菌改变他们的位置,设计参数的天线也会改变,因此获得一个新的天线以全新的健身价值。在该论坛优化天线设计过程中,一个分群过程都是经过每四个数字的趋化性,以减少计算时间。从生物的角度来看,天线设计的下降时间的方法揭示了信息通信信号饥饿的细菌的地方丰富的营养。每个群集流程趋化作用后继续。趋化现象的措施决定的数量总数聚集过程。在博鳌亚洲论坛的代码实现的天线设计,要求趋药性的步骤的群集活动完成后开始和一个中间值,也就是说,0.5的适应度函数。值小于0.5的健身功能不变而超过或等于0.5是最低的健身价值所取代。最后提供的最佳设计是第二个细菌与健身价值最低的第四位如图3。

趋化作用后的复制或生成步骤开始和群集的一步。在这个周期中,天线设计总数的50%被拒绝以贫穷的健身价值,而其余50%经过生殖阶段复制的健身价值为了保持细菌计数(天线设计)不变。每个复制步骤完成后的趋化性和群集的再次启动。作为一代或生殖阶段完成后,天线设计过程进入最后阶段,也就是说,消除或传播。在这个阶段,25%的总天线设计是拒绝或重新设计。拒绝是基于健身而重新设计的很差值进行随机值的天线的设计参数在各自所需的各种参数。剩下的75%的设计保持不变。整个过程持续了。上述生物阶段相关的论坛被称为(12]。

6。一个典型的设计使用和不优化

图4代表的广义结构元素Yagi-Uda结构。这种天线的物理尺寸系统本质上是解释(17]。偶极子的安排,给只有一个有源元件(司机,第二偶极子从左)如图4在辐射和有一个主要的角色。所有的偶极子天线最大的被动的偶极子在其左端作为感应元件和作为一个反射器17]。所有其他的偶极被动的自然元素作为电容和当导演17]。这种安排指令Yagi-Uda性质的主要原因。

这种天线的设计参数优化如下: = 12, =反射器的长度, =有源元件的长度, = 1日董事的长度, =的长度th导演, = 10日董事的长度, =反射器和有源元件之间的距离, =有源元件之间的距离和第一导演, =之间的距离th和th董事、 = 9日和10日董事之间的距离, =线的半径。

传统12-element Yagi-Uda天线设计需要一个驱动元素的总长度()不到(17),说少10%,如此接近。反射器的长度()相同的天线需要多(17),说多了10%,如此接近。董事的长度()相同的天线需要小于驱动元素和应该的来(17),所以大约,,,,,,,,,,分别。两个偶极子之间的分离需要的范围内来(17]。考虑相同的分离距离的两个附近的元素,除了反射器之间的分离和保存在驱动的元素为优化设计的建议(17)和其他设计参数表示,Yagi-Uda设计通过模拟和性能参数如表所示3。这被认为是传统Yagi-Uda。在相同的表12-element Yagi-Uda优化使用论坛也会显示。这个优化天线提供的性能参数比传统的设计。这表明达到最佳性能参数相同的天线必须使用合适的优化技术优化。

优化前Yagi-Uda正如上面提到的,首先,所有的设计和性能参数的范围必须被指定。同时最好的性能参数也被提及。表2显示所有的参数,他们的范围,最好的价值。

在本设计的单位长度和间距参数在米。这个设计将运行在一个操作300 MHz的频率。增益是没有单位的,而博士的单位,,FSLL FTBR EHPBW (E-plane HPBW),和HHPBW (h平面HPBW) dB,欧姆,dB, dB,°,分别和°。

考虑性能参数和最佳值制定合适的适应度函数来实现最好的设计,通过仿真性能参数。适应度函数是表示如下: 在哪里,0.0294,0.004167,0.004167,0.00152,0.00152,0.00128和0.00128。标量常数的值被认为是由考虑最高weightage博士和其他参数在部分同样重要的是如前所述2。每个性能参数如博士、、EHPBW HHPBW、FTBR FSLL实际上是所有设计参数的函数,也就是说,。在这个表达式的长度吗th元素,是两个附近的元素之间的间距(th和th元素),元素的半径(固定),是偶极子元素的数量。最糟糕的适应度函数的值是1(一)和最佳适应度函数的值是0(零)。

各种偶极子的长度和间距的12-element Yagi-Uda阵列高接近20 dB,博士接近50Ωs FTBR和FSLL接近40 dB和EHPBW HHPBW接近5°,模拟使用论坛代码一样主程序代码和结构功能和相应的程序博士,EHPBW、HHPBW FTBR, FSLL E-plane得到如表所示3。传统Yagi-Uda的E-plane和h面辐射模式数据所示5(一个)和6(一)E-plane和h面辐射模式的优化Yagi-Uda数据所示5 (b)和6 (b)。Yagi-Uda E-plane和h面辐射模式的高度指令如预期和最大电场强度的方向y设在如图5 (b)和6 (b)为优化Yagi-Uda,而传统Yagi-Uda的E-plane和h面辐射模式与劣质博士如图5(一个)和6(一)。

优化Yagi-Uda博士的发现是沿着+ 16.3391 dBy设在方向,而传统Yagi-Uda发现沿着+ 12.670 dBy设在方向300 MHz,设计的工作频率。因此,有一个增量为3.669 dB的博士是足够好的指令天线的优化设计建议(17)较低。

的优化Yagi-Uda发现欧姆,而传统Yagi-Uda发现在300 MHz。在这里,按我们的要求,接近50Ωs为我们优化的情况。

优化的FTBR Yagi-Uda发现18.2209分贝,而对于传统Yagi-Uda发现10.3248 dB在300 MHz。传统的FTBR Yagi-Uda似乎是可怜的。这背后的主要原因是,权力并不完全在一个方向上辐射观测的数据5和6。

优化的FSLL Yagi-Uda发现12.3298分贝,而对于传统Yagi-Uda发现8.9446在300 MHz。

的EHPBW和HHPBW优化Yagi-Uda发现24.6027°和25.3909°,分别,而传统Yagi-Uda发现29.1124°和30.5694°,分别在300 MHz。这是观察到的数据5和6。

Yagi-uda使用论坛的设计获得了在计算环境中使用英特尔®的核心™2双核处理器T7500 (2.2 GHz, 800 MHz FSB, 4 MB L2高速缓存)2 GB RAM。开发代码和优化代码结构在MATLAB 7.2和互相联系的优化过程。单个天线的代码使用的时间是4.344秒。但是优化代码(1)细菌,1趋化现象的一步,1步,游泳和1复制步骤)和单天线代码运行消耗16.610秒的时间。进一步,所消耗的时间优化代码(4细菌,4趋化现象的措施,4步骤,游泳和1复制步骤)和天线代码是63.672秒。后运行,它是观察到的数量趋化现象的措施有利于优化。因此,趋药性的步骤的数目为6和设计的最佳12-element Yagi-Uda所消耗的时间优化代码(4细菌,6趋化现象的措施,4步骤,游泳和1复制步骤)和天线代码是98.015秒。

经过15的迭代的数量总共24迭代(图7),最好的性能参数优化Yagi-Uda得到如表所示3。的性能参数如表所示3表明优化Yagi-Uda远比传统Yagi-Uda。优化结果在目前情况下比提供的结果12,18]。

7所示。结论

摘要天线设计的一个简单而有效的程序使用论坛是一步一步地解释道。12-element线的优化设计Yagi-Uda解释遵循同样的设计过程。它是观察从表3优化过程是高度基本达到一个更好的设计,更好的性能参数。使用相同的程序其他线或微带天线可以优化,随后可以设计。在最优天线设计的成功完全取决于知识的合适的适应度函数,设计和天线的性能参数。这些设计和性能参数的范围也同样重要的是哪一个设计师应该知道。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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