矩量法结合置信域空间映射算法的天线优化方法

摘要

本发明公开了一种矩量法结合置信域空间映射算法的天线优化方法。步骤为：首先建立天线空间映射算法的粗模型，粗模型的构造采用基于克里金插值的响应面近似方法，优化粗模型并确定粗模型的最优设计参量；细模型采用全波分析矩量法，通过参数提取使得粗模型的响应逼近细模型的响应，建立粗模型参量与细模型参量的映射关系；利用粗模型的最优设计参量和所建立映射关系的逆映射得到细模型的预测参量，如果细模型的预测参量不满足设计要求，对映射关系进行迭代更新，直到细模型的预测参量满足设计要求。该方法对所设计天线的参数整体优化，在保证精确性的前提下节省了时间。

主权项

一种矩量法结合置信域空间映射算法的天线优化方法，其特征在于，步骤如下：第1步，建立天线模型，根据设计指标即天线的回波损耗或电压驻波比，确定天线的初始参数值x^init，初始参数值包括天线辐射贴片的尺寸、基板的厚度、馈电的位置；第2步，采用矩量法，通过设置剖分网格粗细、收敛精度大小获得粗离散模型，对粗模型进行优化得到空间映射的起始点x⁽⁰⁾；第3步，在距离起始点x⁽⁰⁾±20％的范围内随机选取N个点，组成基础点集X_B＝{x⁽¹⁾,...,x^(N)}；第4步，对基础点集X_B＝{x⁽¹⁾,...,x^(N)}中的每一个基础设计点x^(j)，j＝1,...,N，采用矩量法进行粗离散模型求解，得到与基础设计点x^(j)对应的粗离散模型响应R_cd(x^(j))；第5步，利用基础设计点x^(j)和对应的粗离散模型响应R_cd(x^(j))，结合克里金差值方法构造空间映射算法的粗模型R_c；第6步，设置迭代步数i＝1，并令为第i次迭代细模型的参量值；第7步，对进行细模型仿真；第8步，采用置信域空间映射算法预测第i+1次迭代细模型的参量值第9步，判断是否满足终止条件η取值10^‑3，R_f表示细模型的响应，如果满足则完成天线的优化，如果不满足返回步骤7。