Pattern Synthesis of Rotated-type Conformal Array Antenna Using Enhanced Adaptive Genetic Algorithm

Abstract

This paper describes the pattern synthesis of array antenna which conforms to a metallic curved surface formed by the rotation of a quadratic function by using EAGA(Enhanced Adaptive Genetic Algorithm). Three rotated-type conformal surfaces are realized by changing the coefficient of the quadratic function and the pattern of each conformal array antenna is synthesized. In order to reduce the overall time of pattern synthesis, the transformed active element pattern obtained by the active element pattern of the 2-dimensional planar array using Euler angles rotation is utilized instead of the active element pattern of the 3-dimensional conformal array antenna itself. To verify validity of the proposed synthesis procedure, the synthesized patterns using EAGA are compared with those obtained by MWS.

Design of a Bent Wire Monopole Antenna Using Machine Learning

“…안테나 설계를 위한 구조식이 정립된 경우(예, 일반적 마이크로스트립 패치 안테나), 해당 구조식을 통해 최적 화된 안테나를 설계할 수 있다. 그러나 안테나 구조가 복 잡한 경우, 구조식 활용이 어려워서 안테나 구조에 따른 성능을 예측하는 데는 한계가 있으며, 이를 해결하기 위 해서는 최적화 설계기법이 요구된다 [4]∼ [6] . 일반적인 최적 화 설계기법으로는 시행착오법(trial and error)이 있으며, 이 최적화 설계기법에서는 안테나 설계 엔지니어의 판단 에 근거하여 최적 설계가 진행된다.…”