[논문 리뷰] Phase-Only Planar Antenna Array Synthesis with Fuzzy Genetic Algorithms

Boufeldja Kadri, Miloud Boussahla외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 02. 05.

Antenna Design and Optimization참고 문헌 12인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 평면 안테나 어레이의 위상만 조절하는 합성에 적합한 퍼지 유전 알고리즘(FGA)을 제안한다. 이 알고리즘은 흥분 위상을 최적화하여 원하는 복사 패턴을 달성한다. 유전 알고리즘의 퍼지 논리 제어기(FLC)를 통한 동적 매개변수 조정을 통해, FGA는 표준 유전 알고리즘(SGA)보다 우수한 수렴 성능과 패턴 정확도를 보이며, 직사각형 프로브 피드 어레이를 대상으로 한 수치 시뮬레이션에서 검증되었다.

ABSTRACT

This paper describes a new method for the synthesis of planar antenna arrays using fuzzy genetic algorithms (FGAs) by optimizing phase excitation coefficients to best meet a desired radiation pattern. We present the application of a rigorous optimization technique based on fuzzy genetic algorithms (FGAs), the optimizing algorithm is obtained by adjusting control parameters of a standard version of genetic algorithm (SGAs) using a fuzzy controller (FLC) depending on the best individual fitness and the population diversity measurements (PDM). The presented optimization algorithms were previously checked on specific mathematical test function and show their superior capabilities with respect to the standard version (SGAs). A planar array with rectangular cells using a probe feed is considered. Included example using FGA demonstrates the good agreement between the desired and calculated radiation patterns than those obtained by a SGA.

연구 동기 및 목표

• 원하는 복사 패턴을 위해 평면 안테나 어레이의 위상 흥분 계수를 최적화하는 데 도전하는 것.
• 표준 유전 알고리즘(SGA)을 초월하여 수렴 속도와 해의 품질을 향상시키는 것.
• 유전 알고리즘에 퍼지 논리 제어를 통합하여 최적화 중 매개변수를 적응적으로 조정하는 것.
• 프로브 피드 구성을 가진 직사각형 평면 어레이에서 FGA 방법을 검증하는 것.
• 원하는 복사 패턴을 달성하는 데 있어 FGA가 SGA보다 뛰어난 성능을 보이는지 입증하는 것.

제안 방법

• 퍼지 논리 제어기(FLC)는 인구 집단의 다양성과 최고 개체의 적합도를 실시간 피드백으로 받아, 유전 알고리즘의 핵심 매개변수(교차 및 돌연변이 비율 등)를 동적으로 조정하도록 설계된다.
• FLC는 두 입력을 사용한다: 집단 내 최고 개체의 적합도와 인구 집단 다양성 측정값(PDM)이며, 모두 동일한 척도로 정규화된다.
• FGA는 표준 유전 알고리즘 프레임워크를 기반으로 하지만, 고정된 매개변수 설정을 퍼지 제어 기반의 적응형 매개변수로 대체하여 탐색과 이용의 균형을 향상시킨다.
• 최적화 목표는 프로브 피드를 가진 직사각형 셀로 구성된 평면 어레이의 위상만 조절하는 흥분 계수이며, 부가측 수준과 비드를 최소화하는 것이다.
• 적합도 평가 기준은 원하는 복사 패턴과 합성된 패턴 간 오차를 최소 제곱법으로 기반으로 한다.
• 알고리즘은 수렴할 때까지 인구 집단을 반복적으로 진화시키며, FLC는 조기 수렴을 방지하고 해의 품질을 향상시키기 위해 매개변수를 조정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 퍼지 논리 제어기가 평면 안테나 어레이 합성에서 유전 알고리즘의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 FGA는 표준 유전 알고리즘(SGA)과 비교해 수렴 속도와 복사 패턴 정확도 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ3 퍼지 논리에 의한 적응형 매개변수 제어가 위상만 조절하는 어레이 합성에서 부가측 수준을 얼마나 낮추고 비드를 향상시키는가?
• RQ4 인구 집단 다양성과 적합도 피드백 통합이 최적화 과정의 해의 강건성에 기여하는가?
• RQ5 직사각형 프로브 피드 평면 어레이에서 FGA는 원하는 패턴과 합성된 패턴 간 일치도를 SGA보다 높게 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 퍼지 유전 알고리즘(FGA)은 표준 유전 알고리즘(SGA)에 비해 훨씬 뛰어난 수렴 행동을 보였으며, 진동과 조기 수렴을 줄였다.
• FGA를 사용해 합성한 복사 패턴은 SGA보다 원하는 패턴과 더 가까운 일치를 보였으며, 특히 부가측 수준 저감과 메인 빔 형상 조절에서 유의미한 개선이 있었다.
• FLC 기반의 매개변수 적응 제어는 탐색과 이용의 균형을 향상시켜 더 빠른 수렴과 고품질의 해를 이끌어냈다.
• 이 방법은 프로브 피드를 가진 직사각형 평면 어레이에서 뛰어난 성능을 보이며, 실용적인 어레이 구성에의 적용 가능성을 확인했다.
• FGA는 원하는 패턴과 실제 패턴 간 오차를 최소화하는 데 SGA보다 뛰어나, 적합도 지표로 정량화되었다.
• 퍼지 논리 제어의 통합은 인구 집단 다양성과 적합도 추세에 동적으로 반응함으로써 최적화 과정을 향상시켰다.