Jak používat moderní teorii a technologii antény ke zlepšení návrhu antény CB?

V oblasti bezdrátové komunikace je anténa klíčovou součástí přenosu a příjmu bezdrátového signálu a její výkon přímo ovlivňuje celkovou účinnost a kvalitu komunikačního systému. Jako společný typ antény v amatérské radiové komunikaci byla optimalizace návrhu antény CB (Citizen Band) vždy předmětem vědců a techniků. Tento článek prozkoumá, jak používat moderní teorii a technologii antén ke zlepšení designu CB anténa zvýšit jeho výkon a aplikační efekt.
Přehled moderní teorie a technologie antén
Základní principy antény
Základním principem antény je to, že vysokofrekvenční proud vytváří měnící se elektrická a magnetická pole kolem ní a šíření bezdrátových signálů je realizováno nepřetržitým buzením. Podle teorie elektromagnetického pole Maxwella generuje měnící se elektrické pole magnetické pole a měnící se magnetické pole generuje elektrické pole. Tento proces je cyklický, a tak si uvědomuje přenos signálů na dlouhé vzdálenosti.
Technologie moderního designu antén
Technologie moderních návrhů antén zahrnuje algoritmy pro víceobjektivní optimalizaci, inteligentní technologii optimalizace antén založené na umělé inteligenci a nové procesy pro návrh a výrobu kompozitních antén. Tyto technologie poskytují výkonné nástroje a metody pro optimalizaci návrhu antény.
Zlepšete návrh antény CB pomocí moderní teorie a technologie antén
1. Aplikace algoritmů optimalizace s více objektivy
Algoritmy pro víceobjektivní optimalizaci, jako je NSGA-II (neminovaný třídicí genetický algoritmus), algoritmus optimalizace částic, algoritmus Optimalizace včel a algoritmus Ant Colony se v designu antény používají. Zavedením konceptů, jako je například třídění a vzdálenost, mohou tyto algoritmy současně optimalizovat více objektivních funkcí, jako je zisk, šířka pásma a poměr stálých vln.
V konstrukci antény CB lze tyto algoritmy použít k optimalizaci zdroje krmiva k dosažení vyššího zisku, širší šířky pásma a nižšího poměru stálé vlny. Kombinace algoritmů optimalizace s víceobjektivním optimalizací s elektromagnetickým simulačním softwarem může automatizovat návrh zdroje zdroje a zlepšit účinnost návrhu.
2. Technologie optimalizace inteligentních antén založená na umělé inteligenci
Technologie umělé inteligence se stále více používá při optimalizaci antény, zejména modelů, jako je hluboké učení, učení zesílení a teorie her. Shromažďováním velkého množství anténních dat a použitím modelů hlubokého učení, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) a opakující se neuronové sítě (RNN) pro trénink, může být model optimalizace antén konstruován tak, aby optimalizoval parametry podle konkrétních scénářů aplikací.
Při navrhování antény CB lze modely hlubokého učení použít k učení dat, jako jsou parametry antény a informace o životním prostředí, a k vytvoření modelu optimalizace antén pro optimalizaci zisku antény, směrnosti, šířky pásma a další indikátory. Současně lze k učení a optimalizaci v dynamicky měnícím prostředí, aby se anténa mohla přizpůsobit různým komunikačním prostředím, algoritmy pro učení učení, jako je učení Q, sarsa a hluboký deterministický politický gradient (DDPG).
3. nové procesy pro navrhování a výrobu kompozitních antén
Kompozitní antény mají výhody nízké hmotnosti, vysoké pevnosti a odolnosti proti korozi a mají široké aplikace při návrhu antény. Elektromagnetické vlastnosti kompozitních materiálů jsou však nestabilní a proces zpracování a formování je složitý, což omezuje jejich široké použití.
Pro návrh antény CB lze použít nové technologie, jako je proces lisování laminace, proces vyztužená vlákna nebo proces 3D tisku, ke zlepšení přesnosti a konzistence struktury antény. Tyto nové procesy mohou účinně řídit elektromagnetické vlastnosti kompozitních materiálů, snížit výrobní náklady a zlepšit celkový výkon antény.
4. Simulace a experimentální ověření
V procesu návrhu antény jsou simulace a experimentální ověření nezbytnými vazbami. Prostřednictvím elektromagnetického simulačního softwaru, jako je HFSS, CST atd., Lze výkon antény předběžně vyhodnotit a optimalizovat. Mezi výsledky simulace a skutečnými výsledky testu však často existuje určitá odchylka, takže k dalšímu úpravě a optimalizaci návrhu antény je zapotřebí experimentální ověření.
Při návrhu antény CB lze simulaci a experimentální ověřovací metody kombinovat, aby se komplexně vyhodnotila výkon antény. Neustálým optimalizací návrhových parametrů a výrobních procesů lze výkon antény optimalizovat.