This paper presents an automated antenna design and optimization framework employing multi-objective genetic algorithms (MOGAs) to investigate various evolutionary optimization approaches, with a primary emphasis on multi-band frequency optimization. Five MOGA variants were implemented and compared: the Pareto genetic algorithm (PGA), non-dominated sorting genetic algorithm with niching (NSGA-I), non-dominated sorting genetic algorithm with elitism (NSGA-II), non-dominated sorting genetic algorithm using reference points (NSGA-III), and strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA). These algorithms are employed to design and optimize microstrip patch antennas loaded with complementary split-ring resonators (CSRRs). A weighted-sum scalarization approach was adopted within a single-objective genetic algorithm framework enhanced with domain-specific constraint handling mechanisms. The optimization addresses the conflicting objectives of minimizing the return loss ($S_{11} < -10$~dB) and achieving multi-band resonance at 2.4~GHz, 3.6~GHz, and 5.2~GHz. The proposed method delivers a superior overall performance by aggregating these objectives into a unified fitness function encompassing $S_{11}$(2.4~GHz), $S_{11}$(3.6~GHz), and $S_{11}$(5.2~GHz). This approach effectively balances all three frequency bands simultaneously, rather than exploring trade-off solutions typical of traditional multi-objective approaches. The antenna was printed on a Rogers RT5880 substrate with a dielectric constant of 2.2 , loss tangent of 0.0009 , and thickness of 1.57~mm . Scalarization approach achieved return loss values of $-21.56$~dB, $-16.60$~dB, and $-27.69$~dB, with corresponding gains of 1.96~dBi, 2.6~dB, and 3.99~dBi at 2.4~GHz, 3.6~GHz, and 5.2~GHz, respectively.


翻译:本文提出了一种采用多目标遗传算法(MOGAs)的自动化天线设计与优化框架,以研究多种进化优化方法,主要侧重于多频段频率优化。本文实现并比较了五种MOGA变体:帕累托遗传算法(PGA)、带小生境的非支配排序遗传算法(NSGA-I)、带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)、使用参考点的非支配排序遗传算法(NSGA-III)以及强度帕累托进化算法(SPEA)。这些算法用于设计和优化加载互补开口环谐振器(CSRRs)的微带贴片天线。在采用特定领域约束处理机制增强的单目标遗传算法框架内,采用了加权和标量化方法。优化处理了最小化回波损耗($S_{11} < -10$~dB)和在2.4~GHz、3.6~GHz及5.2~GHz实现多频段谐振这两个相互冲突的目标。所提出的方法通过将这些目标聚合为一个包含$S_{11}$(2.4~GHz)、$S_{11}$(3.6~GHz)和$S_{11}$(5.2~GHz)的统一适应度函数,实现了优越的整体性能。该方法有效地同时平衡了所有三个频段,而不是探索传统多目标方法中典型的权衡解。天线印制在介电常数为2.2、损耗角正切为0.0009、厚度为1.57~mm的Rogers RT5880基板上。标量化方法在2.4~GHz、3.6~GHz和5.2~GHz分别实现了$-21.56$~dB、$-16.60$~dB和$-27.69$~dB的回波损耗值,对应的增益分别为1.96~dBi、2.6~dB和3.99~dBi。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学和计算机科学之中,算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数。 来自维基百科: 算法
《通信和导航中的优化算法设计》美国空军研究实验室
专知会员服务
40+阅读 · 2022年8月19日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年4月12日
深度学习视频中多目标跟踪:论文综述
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月13日
【综述】多智能体强化学习算法理论研究
深度强化学习实验室
15+阅读 · 2020年9月9日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
38+阅读 · 2020年3月15日
GAFT:一个使用 Python 实现的遗传算法框架
Python开发者
10+阅读 · 2017年8月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
《通信和导航中的优化算法设计》美国空军研究实验室
专知会员服务
40+阅读 · 2022年8月19日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年4月12日
深度学习视频中多目标跟踪:论文综述
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员