一种石墨烯可重构贴片天线电磁响应快速预测方法
Journal of Microwaves（2021）
摘要
针对传统石墨烯可重构天线辐射特性全波模拟耗时问题,将支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)这一机器学习方法用于石墨烯贴片天线参数快速重构预测.将石墨烯贴片天线不同参数(贴片尺寸、化学势、频率等)下的电磁响应转化为一个回归估计问题.以天线单元参数为输入,相应S参数为输出,建立回归模型,利用全波模拟仿真软件建立支持向量回归训练数据集和测试数据集,实现石墨烯可重构天线单元电磁响应的快速预测.数值算例中通过对S11参数的预测,并与径向基函数网络方法、全波仿真软件结果进行比较,验证了方法的有效性.
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