基于ELM和MA的微型四频天线设计

曾启明; 纪震; 李琰; 俞航

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.005

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基于ELM和MA的微型四频天线设计

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于ELM和MA的微型四频天线设计
- A Miniature Four-Band Antenna Design Using ELM and MA
- 电子学报 2014年42卷第9期页码：1693-1698
- 作者机构：
  
  1. 深圳大学信息工程学院,广东,深圳,518060
  2. 深圳大学计算机与软件学院,广东,深圳,518060
  3. 深圳市嵌入式系统设计重点实验室,广东,深圳,518060
  4. 深圳大学信息工程学院,广东,深圳,518060
  5. 深圳大学计算机与软件学院,广东,深圳,518060
  6. 深圳市嵌入式系统设计重点实验室,广东,深圳,518060
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61171125，No.60872125，No.61201042）;深圳市海外高层次人才创新创业专项资金 (No.KQC201108300044A）;深圳市战略性新兴产业发展专项资金项目 (No.JCYJ20120613173154123）;国家-广东省联合自然科学基金 (No.U1201256）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.005
  中图分类号： TN822.8
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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曾启明, 纪震, 李琰, 等. 基于ELM和MA的微型四频天线设计[J]. 电子学报, 2014,42(9):1693-1698.

ZENG Qi-ming, JI Zhen, LI Yan, et al. A Miniature Four-Band Antenna Design Using ELM and MA[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(9): 1693-1698.
曾启明, 纪震, 李琰, 等. 基于ELM和MA的微型四频天线设计[J]. 电子学报, 2014,42(9):1693-1698. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.005.

ZENG Qi-ming, JI Zhen, LI Yan, et al. A Miniature Four-Band Antenna Design Using ELM and MA[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(9): 1693-1698. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.005.

摘要

提出一个基于极限学习机ELM（Extreme Learning Machine）和文化基因算法MA（Memetic Algorithm）的微型四频（0.92/2.4/3.5/5.8GHz）天线设计算法AntMA-ELM.为了提高天线的性能，算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO（Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer）全局搜索和DSCG（Davies，Swann，and Campey with Gram-schmidt）局部搜索，用于确定天线的几何参数.同时，建立ELM回归模型用于直接评估MA优化的适应值函数.实验结果表明，ELM回归模型能够根据输入参数正确估算天线的回波损耗，使MA算法有效提高设计性能和加速优化过程.天线在四个目标频段的回波损耗值均优于-10dB，满足设计要求.

Abstract

This paper proposes an extreme learning machine (ELM) and memetic algorithm (MA) based miniature four-band (0.92/2.4/3.5/5.8GHz) antenna design algorithm namely the AntMA-ELM.It combines a comprehensive learning particle swarm optimizer(CLPSO)based global search and a DSCG(Davies

Swann

and Campey with Gram-schmidt) orthogonalization based local search in the MA framework to form a novel optimization algorithm for the geometrical parameters selection of the antenna.An ELM based regression model is introduced to estimate antenna performance

and accelerate the search speed.Experimental results show that the AntMA-ELM obtains promising performance with short computational time.Particularly

the return losses at all targeted frequency bands are smaller than -10dB.

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