Síntesis de antenas mediante Reconstrucción de Fuentes y Redes Neuronales Artificiales

• Autores: Rafael González Ayestarán
• Directores de la Tesis: Fernando Las Heras Andrés (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Oviedo ( España ) en 2004
• Idioma: español
• ISBN: 84-8317-455-3
• Depósito Legal: AS.5161-2004
• Número de páginas: 190
• Tribunal Calificador de la Tesis: Santos González Jiménez (presid.), Emilio Gago Ribas (secret.), Javier Sebastián Zúñiga (voc.), Belén Galocha Iragüen (voc.), José Antonio Encinar Garcinuño (voc.)
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    La presente Tesis Doctoral estudia y desarrolla mecanismos de síntesis de diagramas de radiación en antenas formadas por agrupación de elementos radiantes, basados en la utilización de redes neuronales artificiales. El trabajo realizado se centra en dos bloques relacionados entre sí como son la utilización de las redes neuronales como alternativa a los mecanismos de síntesis basados en la aproximación de factor de agrupación (multiplicación de diagramas) o en la reconstrucción de la distribución de corriente en el plano de la apertura de la antena; y el empleo de las redes neuronales para modelar los efectos reales de acoplo y las características radiantes de las antenas que componen una agrupación sintetizando el valor de los voltajes que deben ser aplicados en sus puertos de alimentación.

    El primero de los bloques presenta a las redes neuronales como una herramienta de síntesis competitiva y eficaz que es capaz de trasladar todo el coste computacional del proceso a una etapa previa de entrenamiento, funcionando posteriormente en tiempo real con una complejidad de cálculo mínima. Asimismo se desarrollan diferentes metodologías de uso de las redes para dar respuesta a diferentes problemas relacionados con la síntesis de diagramas, la reconstrucción de fuentes equivalentes y la transformación de campo cercano a campo lejano. Todas estas herramientas incluyen la presentación de resultados representativos.

    Este primer apartado se amplía a continuación para presentar un conjunto de herramientas de síntesis, igualmente basadas en el uso de redes neuronales, y que emplean las capacidades de éstas para modelar los efectos físicos de acoplo entre elementos de una agrupación teniendo en cuenta también las particularidades de tales elementos, para calcular finalmente los voltajes que deben ser aplicados en los puertos de la agrupación. Estos procedimientos contrastan con los métodos más habituales de síntesis, que se basan en la aproximación de que todos los elementos radiantes tienen el mismo comportamiento radiante en la agrupación, asumiendo un cierto error en los resultados. Para validar dichas técnicas se presentan tanto resultados numéricos de ejemplos suficientemente significativos como medidas de un prototipo dise¿nado haciendo uso de aquellas.

    Por último, se extiende el modelado de sistemas radiantes reales incorporando la presencia de obstáculos conductores en un entorno cercano de la agrupación, de forma que puede realizarse la síntesis teniendo en cuenta de una forma realista el efecto de tales obstáculos.

  • English

    This Ph.D. Thesis studies and develops radiation pattern synthesis methods for antenna arrays making use of artificial neural networks. The work is divided in two related blocks: the use of neural networks as an alternative to array factor synthesis methods or to synthesis methods based on reconstruction of the current distribution in the plane of the antenna; and the use of neural networks to develop more realistic models taking into account interaction between elements and the radiating properties of the basic antennas in the array in order to calculate the voltages that must be applied to the feeding ports.

    The first part presents neural networks as a competitive and efficient synthesis tool able to transfer the computational cost of the process to a previous training scheme, working then in real time with a minimal complexity. In the same way, different methodologies for different pattern synthesis-related problems are developed making use of neural networks. Equivalent source reconstruction and near-field to far-field transformation are also considered. All these tools are presented with significant results.

    This first part is extended to present a set of synthesis-tools, also based on the use of neural networks, that make use of their abilities to model the physical effects of coupling between elements, taking into account their radiating properties in order to calculate the voltages that must be applied to the ports of the array. These tools contrast with the traditional synthesis methods, based on an approximation of equal radiating characteristics of the elements assuming a certain error in the results. Some numerical results of significant examples illustrate the proposed techniques.

    Measurement results of a prototype designed with those techniques are also presented.

    Finally, real radiating systems modelling is extended including the presence of conducting obstacles in a near environment, in such way that it is posible to perform a pattern synthesis taking into account their effect in a realistic way.