Análise e Síntese de Antenas e Superfícies Seletivas de Freqüência Utilizando Metaheurísticas
Antenas de Microfita, Superfícies Seletivas de Frequência, Fractal, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Otimização.
Os dispositivos móveis para aplicações em sistemas sem fio têm de ser leves, pequenos e baixo consumo de energia. As antenas de microfitas apresentam características que as tornam adequadas a estes sistemas, como pequenas dimensões, baixo peso, baixo custo de produção e boas características aerodinâmicas.
Entretanto a redução do tamanho das antenas exige uma adequada relação entre largura de banda, ganho e eficiência. A solução do problema de otimização destes dispositivos é fundamental para diversas aplicações, tais como equipamentos para comunicações móveis, aeronaves e satélites, mísseis e arranjos de antenas.
Superfícies seletivas de freqüência tem sido objeto de pesquisa bastante recorrente nas últimas décadas, sendo utilizadas em diversas aplicações que vão desde sistemas de micro-ondas e antenas até aplicações em radomes e comunicações via satélite. Uma superfície seletiva de freqüência é um arranjo periódico que se constitui de elementos tipo patch ou abertura, ou mesmo por uma combinação de ambos, e exibe reflexão ou transmissão total na freqüência ressonante, se comportando dessa maneira como um filtro rejeita-faixa ou passa-faixa
Neste trabalho é realizada uma investigação numérica e experimental, consistindo do projeto, simulação computacional, construção e medição de uma estrutura de antena patch de microfita.
Esta antena de freqüência dual é estudada experimentalmente e sua freqüência de ressonância e perda de retorno são medidas e simuladas através de softwares, equipamentos e redes neurais.
Estas estruturas são bastante complexas requerendo uma análise por técnicas de onda completa, como o método das diferenças finitas no domínio do tempo.
Como alternativa a técnica de onda completa estão surgindo as técnicas neurocomputacionais. Algumas características como fácil adaptabilidade, generalização e rápida convergência contribuem para o aumento significativo do emprego destas técnicas em aplicações na área de comunicações moveis.
A modelagem das antenas citadas é realizada pela rede neural artificial de múltiplas camadas MLP, multilayer perceptron, com o algoritmo de Levenberg-Marquardt para aprendizagem e treinamento. Os modelos neurocomputacionais desenvolvidos para as antenas de microfita tipo fenda quadrada provêem excelentes resultados e em concordância com valores obtidos através de medições em laboratório. A necessidade de estruturas com comportamento eletromagnético adequado em dispositivos de micro-ondas tem sido bastante estudada pelos pesquisadores da área.
Essas estruturas requerem, em sua análise de características espectrais, técnicas rigorosas e elevada complexidade computacional em sua implementação. O objetivo desse trabalho consiste no projeto de antenas patches e FSSs através de redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, bem como outros métodos de otimização, com aplicações na faixa de micro-ondas.
A precisão dessa técnica é realizada experimentalmente e comparada com simulações efetuadas pelos softwares comerciais Ansoft Designer ® e Ansoft HFSS ®, utilizados na análise numérica do comportamento eletromagnético das antenas e FSSs através do Método dos Momentos e do Método dos Elementos Finitos (FEM), respectivamente.
Nesta tese um estudo bibliográfico em teoria de antenas de microfita e FSSs é realizado, bem como o estudo das redes neurais artificiais, algoritmos genéticos e outros algoritmos de otimização, como PSO, por exemplo. Este estudo analisa também a solução da arquitetura de rede adequada aos projetos, algoritmos de treinamento, parâmetros dos algoritmos como número de neurônios nas camadas e quantidade de camadas das redes, bem como os parâmetros e funções adequadas para os algoritmos genéticos.