CONCEPTION ET OPTIMISATION DE RESEAUX D’ANTENNES IMPRIMEES A FAISCEAUX MULTIPLES APPLICATION DES RESEAUX DE NEURONES
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Cette thèse développe d’une part des techniques d’optimisation de réseaux d’antennes imprimées multifaisceaux, basées sur les méthodes méta-heuristiques, telles que l’essaim de
particule adaptative et leur modèle hybride avec les algorithmes génétiques. D’autre part, elle
exploite la notion d’intelligence artificielle en utilisant les réseaux de neurones pour la
modélisation du problème de synthèse de réseaux d’antennes imprimées à faisceaux
multiples.
Le problème de synthèse consiste à estimer les variations d’amplitude et de phase de
l’alimentation et de la répartition spatiale des éléments rayonnants qui permettent de fournir
un diagramme de directivité aussi proche que possible d’un diagramme désiré optimal
spécifié par un gabarit.
Les résultats de synthèse sont appréciés par leur conformité aux diagrammes étalons
imposés, ce qui confirme le bien fondé des techniques proposées. Aussi, le modèle intelligent
introduit ouvre de nouvelles perspectives de conception de réseau d’antennes imprimées à
faisceaux multiples.