基于GA-BP模型的微带贴片天线设计和优化

来源：电子测量技术杂志2023年第21期北京时间：

作者：徐晴，王青洲，李元岳，贺英，姚钊

单位：青岛大学电子信息学院 青岛 266000

摘要：针对当前微波天线设计存在周期长、效率低等难题，设计了一种结合机器学习的多目标微带贴片天线自动设计和优化方法。本文通过遗传算法来寻优神经网络模型的初始权值和阈值，利用优化后的GA-BP模型预测多组天线结构参数在谐振点处的|S11|、-10 dB以下的有效区域面积及相应奖励值；还可以给定目标天线的电磁响应结果，通过该模型来反向预测天线的几何结构参数。结果表明，通过BP模型预测的决定系数R2可以达到0.968，而本文提出的GA-BP改进模型决定系数R2高达0.994，其预测能力显著优于传统的BP神经网络模型。

关键词：天线设计;神经网络;遗传算法;回归预测;电磁响应

基金资助：国家自然科学基金（61904092，62181240278）、山东省高等学校青创团队计划（2022KJ141）项目资助