Las antenas de metasuperficie en banda Ka, con su diseño de bajo costo y perfil bajo y sus capacidades superiores de dirección del haz, muestran un potencial significativo en el campo de las comunicaciones por satélite.Sin embargo, las limitaciones de los recursos satelitales limitados y las importantes pérdidas atmosféricas en las frecuencias de la banda Ka requieren que estas antenas alcancen capacidades de escaneo de haz de gran angular y una alta ganancia de antena, lo que agrega una complejidad considerable a su diseño.
Para lograr el diseño de una metaantena multifuncional y altamente eficiente, se realizó el diseñomejoramientoimplicará numerosos parámetros, aumentando enormemente el uso de recursos computacionales y el tiempo de optimización.Abordar la cuestión crítica de equilibrar múltiples objetivos de optimización, como la ganancia y el ángulo de escaneo, mientras se mejora la velocidad de optimización, sigue siendo un desafío clave en elproceso de diseño.
Para abordar estos desafíos del diseño de metaantenas, investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología Electrónica de China, la Universidad de Tongji y la Universidad de la Ciudad de Hong Kong han unido fuerzas en una amplia colaboración.
Aprovechando su experiencia a largo plazo en el campo de la metaóptica, propusieron un método de diseño de metaantena en banda Ka basado en un algoritmo de optimización de enjambre de partículas asistida por la física (PA-PSO).Utilizando este método, diseñaron y fabricaron una metaantena de banda Ka.El estudio espublicadoen el diarioCiencia optoelectrónica.
La antena propuesta en el artículo está diseñada utilizando el algoritmo PA-PSO.En comparación con el algoritmo PSO tradicional, la dirección de optimización de las partículas en el algoritmo PA-PSO está guiada por condiciones extremas derivadas del método variacional.Esto no sólo reduce el tiempo de cálculo sino que también disminuye la probabilidad de encontrar diseños subóptimos.
Los resultados finales optimizados indican que la fuerza relativa lograda por el algoritmo PA-PSO es 94,62806, que es comparable a la fuerza relativa de 94,62786 lograda por el algoritmo PSO tradicional.Sin embargo, el coste computacional del algoritmo PA-PSO es significativamente menor;alcanza el estado óptimo después de sólo 650 iteraciones, mientras que el algoritmo PSO tradicional requiere 4100 iteraciones.
Esto significa que el tiempo de cálculo del algoritmo PA-PSO es inferior a una sexta parte del del algoritmo PSO.Por lo tanto, el método PA-PSO puede guiar enjambres de partículas de manera más eficiente, reduciendo el tiempo de cálculo, lo que lo convierte en una herramienta importante para abordar desafíos complejos de optimización multivariados y multiobjetivos.
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Rendimiento del algoritmo PA-PSO.(a) Variación de la intensidad relativa del campo eléctrico con respecto a los tiempos de iteración para los algoritmos PA-PSO y PSO.La línea violeta muestra los errores de cálculo.Los cuatro hexágonos de abajo hacia arriba representan distribuciones de fase en diferentes etapas: distribución de fase inicial, iteración del algoritmo PSO 650 veces, iteración del algoritmo PSO 1500 veces e iteración del algoritmo PSO 4100 veces (iteración del algoritmo PA-PSO 650 veces).(b) Comparación de FOV y F/D para antenas de lentes planas.Los colores de los puntos indican la fluctuación de las ganancias al escanear dentro del rango del campo de visión.Crédito:Ciencia optoelectrónica(2024).DOI: 10.29026/oes.2024.240014 -
Perfiles de ganancia de la antena metálica cuando la alimentación se coloca en el plano focal con diferentes desplazamientos x.Comparación entre los resultados experimentales (líneas azules) y los resultados de la simulación (líneas rojas) cuando la posición de la fuente de alimentación es (a) en x = 0, mostrando una ganancia máxima de 21,7 dBi, que corresponde a un ángulo de 0°;(b) en x = 15 mm, muestra una ganancia máxima de 21,2 dBi, que corresponde a un ángulo de 25°;(c) en x = 30 mm, muestra una ganancia máxima de 18,3 dBi, que corresponde a un ángulo de 55°.(d) La relación entre los ángulos de ganancia máximos y las ganancias correspondientes obtenidas al probar la fuente de alimentación en diferentes posiciones.El recuadro muestra la fotografía de muestra y el diagrama de estructura de celda unitaria.Crédito:Ciencia optoelectrónica(2024).DOI: 10.29026/oes.2024.240014
Basado en la distribución de fases optimizada por el PA-PSOalgoritmo, el equipo diseñó y fabricó una muestra de metaantena hexagonal con una distancia focal de 22 mm, una longitud diagonal de 110 mm y un grosor de solo 1,524 mm.
La antena tiene un número f de sólo 0,2, un ángulo de escaneo del haz de ±55°, una ganancia máxima de 21,7 dBi y una ganancia plana de 4 dB.Esta innovadora metaantena hexagonal, con su amplio ángulo de escaneo, diseño compacto y alta ganancia de transmisión, exhibe un enorme potencial para aplicaciones en comunicaciones por satélite.sistemas de radar, redes 5G e Internet de las Cosas, entre muchos otros campos.
Más información:Shibin Jiang et al, antena metálica de banda Ka potenciada por el algoritmo de optimización de enjambre de partículas asistida por física (PA-PSO),Ciencia optoelectrónica(2024).DOI: 10.29026/oes.2024.240014
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Citación:La IA y la física se unen para el diseño de metaantenas (11 de octubre de 2024)recuperado el 12 de octubre de 2024de https://techxplore.com/news/2024-10-ai-physics-meta-antennas.html
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