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Regular Antenna Array Synthesis Using Neural Network

机译:基于神经网络的常规天线阵综合

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摘要

This paper considers antenna array synthesis for regular antenna array using neural network. Because of the best approximation property, radial basis function neural network is used. Assuming that large number of neurons is available, following the concept of human brain, the choice is made for neural network with exact solution. For given values of the radiation pattern we estimate the phase difference of the excitations between the neighbouring antenna elements. We investigate the required angle step of the training data and sampling for different number of antenna elements and for different element distances. This analyze is necessary starting point for future investigation of neural network solution for irregular antenna array synthesis.
机译:本文考虑了使用神经网络对常规天线阵进行天线阵综合。由于具有最佳的逼近性能,因此使用了径向基函数神经网络。假设有大量的神经元可用,遵循人脑的概念,选择了具有精确解的神经网络。对于给定的辐射方向图值,我们估计相邻天线元件之间的激励相位差。我们研究了针对不同数量的天线元件和不同元件距离的训练数据和采样所需的角度步长。该分析是将来研究不规则天线阵列合成的神经网络解决方案的必要起点。

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