Kuinka käyttää modernia antenniteoriaa ja tekniikkaa CB -antennin suunnittelun parantamiseksi?

Langattoman viestinnän alalla antenni on avainkomponentti langattomaan signaalin lähettämiseen ja vastaanottoon, ja sen suorituskyky vaikuttaa suoraan viestintäjärjestelmän yleiseen tehokkuuteen ja laatuun. Yleisenä antennityypinä amatööriradioviestinnässä CB (Citizen Band) -antennin suunnittelun optimointi on aina ollut tutkijoiden ja teknikkojen painopiste. Tässä artikkelissa tutkitaan, miten modernin antenniteorian ja tekniikan käyttöä käytetään suunnittelun parantamiseksi CB -antenni sen suorituskyvyn ja sovellusvaikutuksen parantamiseksi.
Yleiskatsaus modernista antenniteoriasta ja tekniikasta
Antennin perusperiaatteet
Antennin perusperiaate on, että korkeataajuusvirta tuottaa muuttuvia sähkö- ja magneettikenttiä sen ympärillä, ja langattomien signaalien eteneminen toteutetaan jatkuvalla virityksellä. Maxwellin sähkömagneettisen kenttäteorian mukaan muuttuva sähkökenttä tuottaa magneettikentän ja muuttuva magneettikenttä tuottaa sähkökentän. Tämä prosessi on syklinen, mikä toteuttaa signaalien pitkän matkan.
Moderni antennisuunnittelutekniikka
Moderni antennisuunnittelutekniikka sisältää monitavoitteen optimointialgoritmit, älykkään älykkyyteen perustuvan älykkään antennin optimointitekniikan sekä uudet prosessit komposiitiantennin suunnitteluun ja valmistukseen. Nämä tekniikat tarjoavat tehokkaita työkaluja ja menetelmiä antennisuunnittelun optimoimiseksi.
Paranna CB -antennin suunnittelua käyttämällä modernia antenniteoriaa ja tekniikkaa
1. Monitabjektiivisten optimointialgoritmien soveltaminen
Monitabjektiiviset optimointialgoritmit, kuten NSGA-II (hallitsematon lajittelun geneettinen algoritmi), hiukkasten parven optimointialgoritmi, keinotekoista mehiläisten kolonien optimointialgoritmia ja antennisuunnittelussa käytetään laajalti. Esittelemällä käsitteitä, kuten hallitsemattomia lajittelu- ja puristusetäisyyttä, nämä algoritmit voivat samanaikaisesti optimoida useita objektiivisia funktioita, kuten vahvistus, kaistanleveys ja seisova aalto-suhde.
CB -antennisuunnittelussa näitä algoritmeja voidaan käyttää syöttölähteen optimoimiseen suuremman vahvistuksen, laajemman kaistanleveyden ja pienemmän seisovan aalto -suhteen saavuttamiseksi. Monitabjektiivisen optimointialgoritmien yhdistäminen sähkömagneettisilla simulointiohjelmistoilla voi automatisoida syöttölähteen suunnittelun ja parantaa suunnittelun tehokkuutta.
2. Älykäs antennin optimointitekniikka, joka perustuu keinotekoiseen älykkyyteen
Keinotekoista älykkyystekniikkaa käytetään yhä enemmän antennin optimoinnissa, etenkin malleissa, kuten syvän oppimisen, vahvistusoppimisen ja peliteorian. Keräämällä suuren määrän antennitietoja ja käyttämällä syvän oppimisen malleja, kuten konvoluutiohermostoverkkoja (CNN) ja toistuvia hermoverkkoja (RNN) koulutukseen, antennin optimointimalli voidaan rakentaa parametrien optimoimiseksi tiettyjen sovellusskenaarioiden mukaan.
CB -antennin suunnittelussa syvän oppimisen malleja voidaan käyttää tietojen, kuten antenniparametrien ja ympäristötietojen oppimiseen, ja antennin optimointimallin rakentamiseen antennin vahvistuksen, ohjaus-, kaistanleveyden ja muiden indikaattorien optimoimiseksi. Samanaikaisesti vahvistusoppimisalgoritmeja, kuten Q -oppimista, SARSA: ta ja syvän determinististä politiikkagradienttia (DDPG), voidaan käyttää oppimiseen ja optimointiin dynaamisesti muuttuvassa ympäristössä, jotta antenni voi sopeutua erilaisiin viestintäympäristöihin.
3. Uudet prosessit komposiitti -antennien suunnitteluun ja valmistukseen
Yhdistelmäantennilla on kevyen, suuren lujuuden ja korroosionkestävyyden edut, ja niillä on laajat käyttömahdollisuudet antennisuunnittelussa. Komposiittimateriaalien sähkömagneettiset ominaisuudet ovat kuitenkin epävakaita, ja prosessointi- ja muovausprosessi on monimutkainen, mikä rajoittaa niiden laajaa käyttöä.
CB -antennin suunnitteluun voidaan parantaa antennirakenteen tarkkuutta ja konsistenssia, kuten laminointivalujen muotoiluprosessia, kuituvahvistettua hartsiprosessia tai 3D -tulostusprosessia. Nämä uudet prosessit voivat tehokkaasti hallita komposiittimateriaalien sähkömagneettisia ominaisuuksia, vähentää valmistuskustannuksia ja parantaa antennin yleistä suorituskykyä.
4. Simulaatio ja kokeellinen varmennus
Antennin suunnitteluprosessissa simulointi ja kokeellinen todentaminen ovat välttämättömiä linkkejä. Sähkömagneettisten simulaatioohjelmistojen, kuten HFSS: n, CST: n jne., Kautta antennin suorituskyky voidaan alustavasti arvioida ja optimoida. Simulaatiotulosten ja todellisten testitulosten välillä on kuitenkin usein tietty poikkeama, joten antennisuunnittelun säätämiseksi ja optimoimiseksi tarvitaan kokeellista todentamista.
CB -antennisuunnittelussa simulointi- ja kokeelliset todentamismenetelmät voidaan yhdistää antennin suorituskyvyn arvioimiseksi kattavasti. Optimoimalla jatkuvasti suunnitteluparametrit ja valmistusprosessit, antennin suorituskyky voidaan optimoida.