Inteligência Computacional Aplicada na Otimização de Efeitos Causados pelo Uso de Estruturas PBG em Antenas de Microfita.
Antenas de Microfita, PBG, Inteligência Computacional, Redes Neurais.
A crescente demanda por tecnologia de comunicação sem fio na sociedade moderna exige a construção de circuitos integrados de micro-ondas cada vez mais sofisticados. Neste sentido, as antenas planares de microfita se destacam devido seus tamanhos reduzidos e por serem utilizadas em diversas aplicações, com ênfase em aeronaves, satélites e sistemas de comunicações móveis. Em adição, pesquisas recentes mostram o uso da inteligência computacional na área de telecomunicações para análise de novas aplicações em antenas de microfita, como também na otimização das aplicações existentes, buscando um melhor desempenho na recepção e/ou transmissão de sinais. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo obter as propriedades de radiação de antenas de microfita com uso de novos modelos de estruturas do tipo Photonic Band Gap (PBG), baseadas em malhas com distribuições periódicas e quase periódicas, impressas no substrato. Em seguida, os protótipos das antenas desenvolvidas foram utilizados para formar um banco de dados para alimentar o processo de treinamento de uma Rede Neural Artificial (RNA), visando a obtenção de resonância para a frequência na segunda banda de operação das antenas. Por fim, foi otimizado o procedimento de obtenção da frequência de projeto e estrutura PBG necessários para a antena operar em uma dada frequência de ressonância. De acordo com os resultados obtidos, pode-se concluir que é possível à utilização de uma RNA na otimização de um projeto de antenas de microfita com substrato PBG. A validação dos resultados fornecidos pela RNA foi realizada com base na construção de protótipos das antenas, os quais apresentaram uma boa concordância entre os valores simulados e medidos.