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CB 안테나의 설계를 향상시키기 위해 최신 안테나 이론 및 기술을 사용하는 방법은 무엇입니까?

무선 통신 분야에서 안테나는 무선 신호 전송 및 수신의 핵심 구성 요소이며, 성능은 통신 시스템의 전반적인 효율성과 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 아마추어 무선 통신의 일반적인 안테나 유형으로서 CB (Citizen Band) 안테나의 설계 최적화는 항상 연구원과 기술자의 초점이었습니다. 이 기사는 현대 안테나 이론과 기술을 사용하여 설계를 향상시키는 방법을 탐구합니다. CB 안테나 성능 및 응용 효과를 향상시킵니다.
현대 안테나 이론 및 기술의 개요
안테나의 기본 원리
안테나의 기본 원리는 고주파 전류가 그 주위에 변화하는 전기 및 자기장을 생성하고 무선 신호의 전파는 지속적인 흥분을 통해 실현된다는 것입니다. Maxwell의 전자기장 이론에 따르면, 변화하는 전기장은 자기장을 생성하고 변화하는 자기장은 전기장을 생성합니다. 이 과정은 주기적이므로 신호의 장거리 전송을 실현합니다.
현대 안테나 디자인 기술
최신 안테나 설계 기술에는 다목적 최적화 알고리즘, 인공 지능을 기반으로하는 지능형 안테나 최적화 기술, 복합 안테나 설계 및 제조를위한 새로운 프로세스가 포함됩니다. 이 기술은 안테나 설계 최적화를위한 강력한 도구와 방법을 제공합니다.
현대 안테나 이론 및 기술을 사용하여 CB 안테나 설계 향상
1. 다목적 최적화 알고리즘의 적용
NSGA-II (비 지배적 인 분류 유전자 알고리즘), 입자 떼 최적화 알고리즘, 인공 꿀벌 식민지 최적화 알고리즘 및 개미 콜로니 알고리즘과 같은 다목적 최적화 알고리즘은 안테나 설계에 널리 사용됩니다. 이 알고리즘은 지배적이지 않은 분류 및 크라우징 거리와 같은 개념을 도입함으로써 게인, 대역폭 및 정재파 비율과 같은 여러 목표 기능을 동시에 최적화 할 수 있습니다.
CB 안테나 설계에서 이러한 알고리즘은 피드 소스를 최적화하여 더 높은 게인, 더 넓은 대역폭 및 더 낮은 정재파 비율을 달성하는 데 사용될 수 있습니다. 다목적 최적화 알고리즘을 전자기 시뮬레이션 소프트웨어와 결합하면 피드 소스 설계를 자동화하고 설계 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
2. 인공 지능을 기반으로 한 지능형 안테나 최적화 기술
인공 지능 기술은 안테나 최적화, 특히 딥 러닝, 강화 학습 및 게임 이론과 같은 모델에 점점 더 많이 사용됩니다. 많은 양의 안테나 데이터를 수집하고 훈련을위한 CNN (Convolutional Neural Networks) 및 RNN (Reburrent Neural Networks)과 같은 딥 러닝 모델을 사용하여 특정 응용 시나리오에 따라 매개 변수를 최적화하기 위해 안테나 최적화 모델을 구성 할 수 있습니다.
CB 안테나의 설계에서 딥 러닝 모델은 안테나 매개 변수 및 환경 정보와 같은 데이터를 배우고 안테나 최적화 모델을 구축하여 안테나 게인, 지향성, 대역폭 및 기타 표시기를 최적화하는 데 사용될 수 있습니다. 동시에, Q Learning, SARSA 및 DED DENCENISTIC POLICE GRADIEN (DDPG)과 같은 강화 학습 알고리즘을 사용하여 동적으로 변화하는 환경에서 학습하고 최적화하여 안테나가 다양한 통신 환경에 적응할 수 있도록 할 수 있습니다.
3. 복합 안테나 설계 및 제조를위한 새로운 프로세스
복합 안테나는 경량, 고강도 및 부식 저항의 장점을 가지고 있으며 안테나 설계에 광범위한 응용 전망이 있습니다. 그러나 복합 재료의 전자기 특성은 불안정하고 처리 및 성형 공정은 복잡하여 광범위한 적용을 제한합니다.
CB 안테나의 설계를 위해 라미네이션 성형 공정, 섬유 강화 수지 공정 또는 3D 프린팅 프로세스와 같은 새로운 기술을 사용하여 안테나 구조의 정확도와 일관성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 새로운 공정은 복합 재료의 전자기 특성을 효과적으로 제어하고 제조 비용을 줄이며 안테나의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. 시뮬레이션 및 실험 검증
안테나 설계 프로세스에서 시뮬레이션 및 실험적 검증은 필수 링크입니다. HFSS, CST 등과 같은 전자기 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 안테나 성능은 예비 평가 및 최적화 될 수 있습니다. 그러나 시뮬레이션 결과와 실제 테스트 결과 사이에는 종종 특정 편차가 있으므로 안테나 설계를 추가로 조정하고 최적화하기 위해 실험적 검증이 필요합니다.
CB 안테나 설계에서 시뮬레이션 및 실험적 검증 방법을 결합하여 안테나 성능을 포괄적으로 평가할 수 있습니다. 설계 매개 변수 및 제조 공정을 지속적으로 최적화하여 안테나 성능을 최적화 할 수 있습니다 .

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