A TECHNIQUE FOR INCREASING THE ENERGY POTENTIAL OF A RADIO LINK BY USING A BASE EMITTER WITH CONCENTRATED LOADS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper presents an improved methodological apparatus for the synthesis of antenna systems with concentrated loads, based on the use of adaptive genetic algorithms. To evaluate the characteristics of the radiators obtained during the execution of the genetic algorithm, the method of moments is used, where concentrated loads are taken into account by the Dirac delta function. A method for encoding antennas with loads, mechanisms for adaptive parameter tuning of the genetic algorithm, and specialized operators for working with antenna systems are proposed. Theoretically, the possibility of expanding the operating frequency band of antenna systems while maintaining the required radiation characteristics is substantiated through the use of the proposed methodological framework. The result of the application of this methodological apparatus can be both optimization of individual radiators and radiators as part of headlamps and arrays.

About the authors

A. A. Shmidt

Военная академия связи им. С.М. Буденного

Author for correspondence.
Email: shmidt.artur2011@yandex.ru

адъюнкт

References

  1. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 431 c.
  2. Газизов Т.Т. Алгоритмическое и программное обеспечение для моделирования проводных антенн с сосредоточенными нагрузками: диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2008. 144 c.
  3. Бородулин Р.Ю. Численные методы электродинамики: монография. СПб.: Военная академия связи им. С.М. Буденного, 2016. 180 с.
  4. Бородулин Р.Ю. Конструкционный синтез электрически малых антенн: монография. СПб.: Военная академия связи им. С.М. Буденного, 2020. 179 с.
  5. Вычислительные методы в электродинамике; под ред. Р. Митры. М.: Мир, 1977. 485 с.
  6. Altman Z., Mittra R., Boag A. New designs of ultra wide-band communication antennas using a genetic algorithm // IEEE Antennas and Propagation Magazine. 1997. Vol. 45. Oct. Pp. 1494–1501.
  7. Mattioni L., Marrocco G. Blade: A Broadband Loaded Antenna Designer // IEEE Antennas and Propagation Magazine. 2006. Vol. 48. Oct. Pp. 120–129.
  8. Mittra R., Chakravarty S., Yeo J. Application of micro-genetic algorithm (MGA) to a class of electromagnetic analysis and synthesis problems // IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium. 2002. Vol. 1. Pp. 306–309.
  9. Вирсански Э. Генетические алгоритмы на Python. М.: ДМК Пресс, 2020. 286 c.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».