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        改進的蟻群算法及其在微帶天線設(shè)計中的應(yīng)用

        2015-02-22 08:47:58劉建霞蔡冬梅
        太原理工大學學報 2015年4期
        關(guān)鍵詞:超寬帶矩形遺傳

        楊 燕,劉建霞,賈 宇,蔡冬梅

        (太原理工大學 信息工程學院,山西 太原 030024)

        改進的蟻群算法及其在微帶天線設(shè)計中的應(yīng)用

        楊 燕,劉建霞,賈 宇,蔡冬梅

        (太原理工大學 信息工程學院,山西 太原 030024)

        針對傳統(tǒng)蟻群算法容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出一種改進的蟻群算法,即遺傳蟻群算法。該算法將遺傳操作嵌入蟻群算法內(nèi)部,增強了解的多樣性,同時提高了算法的全局搜索能力,成為一種高效率的全局搜索算法。將該算法以連續(xù)域?qū)?yōu)的方式同電磁仿真軟件相結(jié)合,應(yīng)用在U槽矩形微帶天線設(shè)計中,實現(xiàn)了雙頻化和寬頻化;以離散域?qū)?yōu)的方式應(yīng)用在超寬帶天線設(shè)計中,得到性能良好的超寬帶天線。

        遺傳蟻群算法;HFSS;U槽矩形微帶天線;超寬帶微帶天線

        天線是無線通信系統(tǒng)的重要組成部分,其性能的好壞對無線通信系統(tǒng)有著重要的影響[1-2]。如何快速高效的設(shè)計一款天線,成為擺在天線工程師面前的首要任務(wù)。電磁仿真軟件的問世,為天線設(shè)計者和工程師提供了一個很好的設(shè)計平臺。但是,單純使用仿真軟件,需要設(shè)計者在建模之后不斷根據(jù)仿真結(jié)果調(diào)整參數(shù),直到達到理想結(jié)果,耗費大量人力物力。

        智能優(yōu)化算法始于20世紀后半葉,它從自然的角度分析與解決問題,擺脫經(jīng)典數(shù)學規(guī)劃方法的束縛,模擬人、自然及其他生物種群的結(jié)構(gòu)特點、進化規(guī)律、思維結(jié)構(gòu)、覓食過程,直觀構(gòu)造計算模型,解決優(yōu)化問題。智能優(yōu)化算法在組合優(yōu)化問題上有著得天獨厚的優(yōu)勢,對于設(shè)計參數(shù)眾多的天線非常合適。文獻[3]利用改進的粒子群算法設(shè)計了一款多頻段分型微帶天線,顯示了這種方法的高效性。但類似的研究均將智能算法應(yīng)用在連續(xù)域進行天線優(yōu)化,本文中將在連續(xù)與和離散域兩種模式下對天線進行優(yōu)化,豐富了天線設(shè)計的形狀,提高了設(shè)計效率。

        單一的智能算法往往具有一定的局限性,需要對其進行一定的改善,使其性能得到提到。文獻[4]將混沌策略加入粒子群算法中,提高了算法的全局性,是算法改進的一種思路。算法改進還可以將一種智能算法機理融合到另一種算法中,得到的新算法將綜合二者的優(yōu)點,形成優(yōu)勢互補。本文將遺傳操作嵌入蟻群算法內(nèi)部,形成遺傳蟻群算法,通過遺傳操作增加了解的多樣性,并降低算法對初始路徑的敏感性,使算法全局搜索能力得到改善。將遺傳蟻群算法與HFSS軟件結(jié)合,應(yīng)用在微帶天線優(yōu)化設(shè)計中。

        1 遺傳蟻群算法研究與測試

        1.1 遺傳蟻群算法(GACO)

        1991年,意大利學者M.Dorigo[5-6]et al提出了一種基于螞蟻種群尋優(yōu)的啟發(fā)式搜索算法——蟻群算法(Ant colony Optimization algorithm,ACO)。蟻群算法模仿蟻群覓食機制建立人工蟻群模型,以信息素為指導(dǎo),對實際問題中的最優(yōu)解進行概率式搜索。蟻群算法搜索速度和收斂速度快,但由于信息素的導(dǎo)向機制,算法容易陷入局部最優(yōu)。遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)基于達爾文的生物進化論,模擬自然界生物進化中最優(yōu)個體保留機制,通過選擇、交叉、變異的操作,搜索出問題的最優(yōu)解。但由于算法以適應(yīng)度值作為唯一的導(dǎo)向,沒有充分利用反饋信息,造成算法搜索效率低、冗余嚴重。

        對比兩種算法的優(yōu)劣,將遺傳操作引入蟻群算法,利用遺傳算法的全局性改善蟻群算法的局部最優(yōu),可使算法全局搜索能力得到提高。改進后算法稱為遺傳蟻群算法(Genetic-Ant colony Optimization algorithm,GACO),具體流程如下:

        1) 程序開始,根據(jù)所求解的問題,對所搜索變量進行編碼與解碼規(guī)則設(shè)定。

        2) 設(shè)置程序所需各參數(shù)。

        3) 螞蟻開始尋徑,每只螞蟻完成自己的路線之后進行局部信息素更新。

        4) 所有螞蟻本輪尋徑結(jié)束之后將所有路徑作為一個種群,進行交叉、變異、選擇,得到本輪最優(yōu)路徑。

        5) 對本輪最優(yōu)路徑進行全局信息素更新。

        6) 判斷是否達到終止條件。如果達到,跳出循環(huán),程序結(jié)束,輸出最佳路徑;如果沒有達到跳回到步驟3)進行下一輪尋徑。

        1.2 算法測試

        本文使用兩個測試函數(shù)驗證GACO算法優(yōu)越性。設(shè)兩個函數(shù)分別為f1和f2,數(shù)學表達式如下:

        (1)

        (2)

        f1為Rosenbrock函數(shù),經(jīng)常用來測試算法能否避免“早熟收斂”現(xiàn)象,全局極小值為(1,1)點處的0值;f2為 De Jong’s Function1函數(shù),用來測試算法有效性和收斂速度,全局極小值為(0,0)處的0值。

        采用GACO,GA和ACO進行對比分析,變量編碼長度均為18,迭代次數(shù)為100。ACO蟻群規(guī)模為36;GA種群規(guī)模36,交叉概率0.9,變異概率0.05;GACO種群規(guī)模36,嵌入的遺傳算子種群規(guī)模36,交叉概率0.9,變異概率0.05,進化代數(shù)20。每種算法試驗20次。

        測試結(jié)果:表1和表2為這兩個函數(shù)測試20次的平均結(jié)果,圖1和圖2為兩個函數(shù)尋優(yōu)過程中最佳值優(yōu)化曲線。從優(yōu)化過程和結(jié)果來看, 遺傳蟻群算法(GACO)的全局搜索能力得到了提高,可避免早熟收斂,且在有效性和收斂速度上更優(yōu)越。

        表1 Rosenbrock函數(shù)測試結(jié)果

        表2 De Jong’s Function1函數(shù)測試結(jié)果

        圖1 對f1優(yōu)化過程

        圖2 對f2優(yōu)化過程

        2 遺傳蟻群算法優(yōu)化微帶天線

        2.1 遺傳蟻群算法與HFSS軟件的融合

        HFSS軟件是美國Ansoft公司開發(fā)的基于電磁場有限元法的全波三維電磁仿真軟件,能夠精確快速的仿真、計算出天線的各種性能。HFSS支持腳本啟動,通過運行VBScript腳本,可以實現(xiàn)自動建模、仿真與結(jié)果輸出。使用遺傳蟻群算法對HFSS腳本文件天線參數(shù)賦值并調(diào)用,可實現(xiàn)天線的智能化設(shè)計。設(shè)計流程如圖3所示。

        圖3 遺傳蟻群算法結(jié)合HFSS設(shè)計流程

        2.2 U槽矩形微帶天線

        本節(jié)中將遺傳蟻群算法應(yīng)用到連續(xù)域空間中。

        圖4所示為U槽矩形微帶天線。開U槽之前是一個矩形微帶天線。設(shè)計頻率5.8 GHz,介質(zhì)基板介電常數(shù)εr=4.4,其各尺寸見表3中“天線1”。矩形微帶天線設(shè)計簡單,但通頻帶較窄。在矩形微帶天線上面開槽,可以改變天線的等效諧振電路,引入一個額外諧振點。當這各諧振點與天線本身諧振點距離較近時,可以獲得寬帶天線;當距離較遠時,可以獲得雙頻天線。設(shè)計步驟如下:

        圖4 U槽矩形微帶天線

        1) 設(shè)計一個5.8 GHz的普通矩形微帶貼片天線,天線各參數(shù)以變量的形式表示。

        2) 錄制VBScript腳本,在矩形微帶貼片天線上開一個U型槽,各參量以變量形式表示。

        3) 設(shè)置適應(yīng)度值函數(shù)。對于U槽雙頻天線,適應(yīng)度函數(shù)為

        (3)

        其中f1和f2分別為優(yōu)化過程中雙頻天線的兩個諧振頻率點,即2.4 GHz與5.8 GHz;S11(f1)與S11(f2)為f1和f2處的回波損耗值。

        對于U槽寬頻天線,適應(yīng)度函數(shù)為

        (4)

        式中:f1,f2,…,f8分別為5.1 GHz,5.2 GHz,…,5.8 GHz;S11(f1),S11(f2),…,S11(f8)為這些頻率下的回波損耗值。

        4) 運行遺傳蟻群算法優(yōu)化程序,找到C,D,E,T,L1,W1的最優(yōu)組合。

        5) 將第4)步中所得到的參數(shù)組合代入到天線中得到所需天線。

        表3中列出了3種天線的尺寸。天線1為普通矩形微帶貼片天線,天線2為U槽雙頻矩形微帶天線,天線3為U槽寬頻矩形微帶天線。

        表3 天線參數(shù)值

        圖5為3個天線的S11曲線。由圖可知,開槽前的天線雖然達到中心頻率5.8 GHz這一標準,但其帶寬很窄。雙頻天線實現(xiàn)了2.45 GHz和5.8 GH處的通帶。寬頻天線實現(xiàn)了5.05~5.87 GHz處的通帶,包含了IEEE 802.11 a(5.15~5.82 GHz)頻段,即WLAN頻段,實現(xiàn)了帶寬15%,遠遠高于天線1的5%。

        圖5 三個天線的S11曲線

        2.3 超寬帶微帶天線

        本小節(jié)將遺傳蟻群算法應(yīng)用到離散域問題中。

        超寬帶(Ultra-Wideband,UWB)是美國聯(lián)邦通信委員會(FCC)與2002年2月確定的3.1~10.6 GHz頻段范圍,這一頻段中,發(fā)射功率密度低,被截獲的概率小,被檢測的概率低,保密性強,同時還具有較好的電磁兼容和頻譜利用率。在這一范圍內(nèi)相對阻抗帶寬超過20%的天線稱為超寬帶天線。

        圖6 寬帶天線(優(yōu)化前)

        圖6所示微帶天線,其S11曲線如圖9中的“天線1”所示。該天線具有多個通頻帶,但通頻帶之間不連續(xù),阻抗帶寬并不夠理想。為了得到超寬帶天線,需要改善天線的帶寬特性。通過引入多個諧振點可以達到連通通頻帶、拓展帶寬的效果。但由于該天線的通頻帶較多,如果進行開槽,槽的數(shù)目和形狀都不得而知;冒然設(shè)置開槽形狀、尺寸、數(shù)目、位置,會造成需要優(yōu)化的參數(shù)量較多,問題維數(shù)過大。受到位圖在計算機中以“像素”的形式保存這一事實的啟發(fā),可以將天線上需要開槽的區(qū)域進行“像素化”,如圖7所示,并對其進行編碼。編碼為“1”表示該區(qū)域金屬保留,編碼為“0”表示該區(qū)域金屬去掉。如此將開槽的形狀與尺寸統(tǒng)一為一串二進制編碼,利用遺傳蟻群算法對形狀編碼進行尋優(yōu),即可得到所需形狀。算法適應(yīng)度函數(shù)為

        (5)

        其中f1,f2,…,fn分別為3 GHz,3.2 GHz,3.4 GHz,……,10 GHz,10.6 GHz;n=39;S11(f1),S11(f2),……,S11(fn)為這些頻率點處的回波損耗值。

        圖7 “像素化”的天線 圖8 寬帶天線(優(yōu)化后)

        通過遺傳蟻群算法優(yōu)化之后的天線形狀如圖8所示。該天線的阻抗帶寬特性如圖9中“天線2”所示。由圖9可以看出,經(jīng)過優(yōu)化之后的天線通頻帶覆蓋了整個UWB區(qū)域,實現(xiàn)了超寬帶。

        圖9 寬帶天線S11曲線(優(yōu)化后)

        3 總結(jié)

        本文重點研究了遺傳蟻群算法,并將這兩種算法分別以連續(xù)和離散的形式應(yīng)用于微帶天線設(shè)計中,均得到了性能良好的天線結(jié)構(gòu)。這種設(shè)計方法能夠?qū)?fù)雜的天線設(shè)計問題簡單化,同時節(jié)省了人力物力,也從側(cè)面證實了算法的有效性和實用性,對工程設(shè)計具有一定的指導(dǎo)意義,發(fā)展前景廣闊。

        [1] 趙麗婕,蕭寶瑾,冀小平.基于反向?qū)ΨQ法的移動通信設(shè)備雙天線技術(shù)研究.太原理工大學學報,2014(1):117-119.

        [2] 劉 彤,賈世樓,張林波.分布式天線無線通信系統(tǒng)性能分析.哈爾濱工程大學學報,2005(3):390-393.

        [3] 劉建霞,朱秀敏,張世超.改進的粒子群算法在分型天線中的應(yīng)用[J].太原理工大學學報,2011(4):341-344.

        [4] 李 遠,劉建霞,苗 卉,等.一種新型混合布爾PSO算法的研究.太原理工大學學報,2013(3):348-351.

        [5] Dorigo M,Di Caro G.Ant Colonies for Discrete Opetimization[J].Artificial Life,1999,5(3):137-172.

        [6] Dorigo M,Birattari M,Stutzle T.Ant Colony Optimization[J].Computational Intelligence Magazine,2006,1(4):28-39.

        (編輯:賈麗紅)

        Genetic-Ant Colony Optimization Algorithm and Its Application to Design of Microstrip Antenna

        YANG Yan,LIU Jianxia,JIA Yu,CAI Dongmei

        (CollegeofInformationEngineering,TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan030024,China)

        In view of the shortcoming of traditional Ant Colony Optimization Algorithm which is easy to fall into local optimum, an improved algorithm is proposed in this paper, named Genetic-Ant Colony Optimization algorithm. Through being embedded in genetic operation, the diversity of Feasible solution of the algorithm is increased, so the global search ability is enhanced. The algorithm is combine with HFSS in continuous domain and applied to design of a U-slot rectangular microstrip antenna which has gained a dual band and a broad band antenna. In discrete domain, the algorithm is applied to optimize a kind of Ultra-Wideband Microstrip Antenna and gain a good performance.

        genetic-ant colony optimization algorithm;HFSS;rectangular microstrip antenna with a U-slot;Ultra-Wideband microstrip antenna

        1007-9432(2015)04-0435-05

        2015-03-28 基金項目:山西省自然科學基金資助項目:基于PBG結(jié)構(gòu)的MEMS天線研究(No:2013011019-5;No:2012021030-1),微細加工光學技術(shù)國家重點實驗室開放課題(KFS-4)

        楊燕(1987-),女,山西朔州人,碩士生,主要從事微波技術(shù)與天線設(shè)計及智能信息處理研究,(E-mail)531505113@qq.com

        劉建霞,女,教授,博士,(E-mail)tyljx@163.com

        TN 82

        A

        10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2015.04.014

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