Design and feed position estimation for circular microstrip antenna based on neural network model

机译：基于神经网络模型的圆形微带天线设计与馈电位置估计

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In this paper a design and feed position determination for circular microstrip antenna based on neural network models are presented. Multilayer perceptron (MLP) is developed for antenna design. The physical and effective radius, as well as, directivity is obtained by MLP neural network. Radial basis function (RBF) neural network is used for feed position estimation. The obtained results are showed good matching with experimentally obtained results.

机译：本文提出了一种基于神经网络模型的圆形微带天线设计和馈电位置确定方法。多层感知器（MLP）是为天线设计而开发的。物理和有效半径以及方向性是通过MLP神经网络获得的。径向基函数（RBF）神经网络用于进给位置估计。所得结果显示与实验所得结果良好匹配。

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来源
《Antennas and Propagation (EUCAP), 2012 6th European Conference on》|2012年|p.3614- 3617|共4页
会议地点
作者
Vilovic Ivan; Burum Niksa;
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会议组织
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正文语种
中图分类天线;
关键词

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