Uma Abordagem Baseada na Aprendizagem por Reforço para Projetos de Antenas de Microfita
Aprendizagem por Reforço; Q-learning; Antenas de Microfita; Perda de Retorno; Inset-fed.
A crescente demanda por comunicação sem fio para envio de dados, vídeos e voz tem se tornado um atrativo na utilização de antenas de microfita embutidas nos aparelhos portáteis, impondo aos projetos de antenas mais exigência para atender ao quesito precisão e desempenho. No entanto, uma análise criteriosa na obtenção dos parâmetros de projeto de antenas é imprescindível para garantir um funcionamento adequado da estrutura. Nesse contexto, a técnica de aprendizado de máquina denominado Aprendizado por Reforço (AR), através do algoritmo Q-learning, é aplicada em antenas de microfita para obtenção de parâmetros em projetos. Inicialmente foi aplicado ao problema de casamento de impedância entre a linha de alimentação e o elemento radiante de uma antena de microfita retangular, com o objetivo de determinar o melhor valor de inset-fed (y0) no elemento radiante (patch). Por fim, a eficácia do AR é alcançada e comprovada através da fabricação de protótipos das estruturas, seguida por resultados medidos em laboratório especializado e comparados aos resultados simulados.