Aplicação de Técnicas de Inteligência Computacional para Projetos de Superfície Seletiva em Frequência Multibanda e/ou Banda Larga para Aplicações Comerciais
Superfícies seletivas em frequência; Banda ultralarga; Resposta multibanda; Aplicações Comerciais; Rede Neural Artificial.
As superfícies seletivas em frequência (Frequency Selective Surface - FSS) possuem papel de destaque na área de telecomunicações devido aos avanços tecnológicos afim de suprir a exigência dos usuários que a cada dia buscam tecnologias que atinjam taxas de transmissão cada vez mais elevadas e que sejam multifuncionais. Uma das alternativas encontradas foram os surgimentos das tecnologias de banda ultralarga, do inglês, ultrawideband UWB, e a tecnologia multibanda, a qual garante que redes de telecomunicações operem em várias bandas de frequência reduzindo os custos operacionais e de implantação do sistema. Tendo em vista essas exigências, busca-se por FSS que possuam este tipo de comportamento. Para encontrar FSS com tais características, pode-se fazer uso de técnicas de inteligência computacional com a finalidade de obter estruturas ótimas. Dentre as técnicas, tem-se as redes neurais artificiais, a qual será objeto de estudo nesse trabalho afim de obter uma FSS com resposta multibanda aplicada às bandas ISM e UNII. Será realizada um comparativo entre as redes MLP treinadas com algoritmo backpropagation e rede RBF.