基于学生T过程的微带天线优化方法和优化系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113987962A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111415452.2(22)申请日2021.11.25(71)申请人江苏科技大学地址212008江苏省镇江市丹徒区长晖路666号(72)发明人李清田雨波(74)专利代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204代理人常虹(51)Int.Cl.G06F30/27(2020.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称基于学生T过程的微带天线优化方法和优化系统(57)摘要本发明公开了一种基于学生T过程的微带天线优化方法和优化系统，其通过构建基于学生T过程的STP代理模型来预测天线物理尺寸对应的谐振频率，当预测结果不符合设计目标时，通过采集函数寻找新的天线物理尺寸，并再次使用STP代理模型来预测天线物理尺寸对应的谐振频率，直至符合设计目标。该方法能够在很少的训练数据的情况下通过在规定边界内进行少次的迭代找到最佳的微带天线的尺寸参数。CN113987962ACN113987962A权利要求书1/2页1.一种基于学生T过程的微带天线优化方法，其特征在于，包括：S1、构建样本集：采用仿真软件获取不同天线物理尺寸下的谐振频率，构成样本集S＝{(xi,yi)}，其中(xi,yi)表示第i个样本，xi为第i个样本的天线物理尺寸向量，yi为仿真软件获取的xi对应的谐振频率；i＝1,2，…，n，n为样本总数；S2、构建基于学生T过程的STP代理模型：Y＝STP(v+n,μ(X),σ(X))；所述STP代理模型的输入X为天线物理尺寸向量，输出Y为X对应的谐振频率；其中v为STP代理模型的自由度参数初始值，μ(X)为输入X的预测均值，σ(X)为输入X的预测方差：‑1μ(X)＝k(X,xi)k(xi,xi)yi，‑1σ(X)＝k(X,X)‑k(X,xi)k(xi,X)k(xi,X)k(,)为核函数；S3、用样本集S训练STP代理模型，得到训练好的STP代理模型；S4、初始化：设置最大迭代次数Tmax，天线物理尺寸向量中各元素的取值上下界；迭代次数t初始化为1，待优化天线物理尺寸参数作为天线物理尺寸向量的初始值X0，并使用训练2好的STP代理模型获取X0对应的谐振频率Y0，计算初始误差f0＝(fa‑Y0)，fa为待优化天线的目标谐振频率；初始化最小误差fbest＝f0，最优天线物理尺寸向量Xbest为X0；S5、通过采集函数在天线物理尺寸向量中各元素的取值上下界范围内获取新的天线尺寸参数，所述采集函数为：其中μt‑1(xi)和σt‑1(xi)分别为上一次迭代产生的预测均值和预测方差，m0＝maxτ∈[1,t‑1]Yτ，Yτ为第τ次迭代时STP代理模型的输出，Φ()为服从学生T分布的累计分布函数；S6、使用训练好的STP代理模型获取新的天线尺寸参数Xt对应的谐振频率Yt，计算当前2误差：ft＝(fa‑Yt)，如果ft小于最小误差fbest，则令fbest取值为ft，Xbest取值为X0；判断当前迭代次数t是否达到最大迭代次数Tmax，如达到，结束迭代，Xbest即为优化后的天线物理尺寸向量；如没有达到，令t加一，跳转至步骤S5进行下一次迭代。2.根据权利要求1所述的微带天线优化方法，其特征在于，所述核函数k(,)为平方指数核函数：其中上标T表示向量转置，l是核函数的超参数，表示输入的尺度。3.根据权利要求1所述的微带天线优化方法，其特征在于，所述仿真软件为全波三维电磁仿真软件HFSS。4.一种基于学生T过程的微带天线优化系统，其特征在于，包括：样本集构建模块，用于采用仿真软件获取不同天线物理尺寸下的谐振频率，构成样本集S＝{(xi,yi)}，其中(xi,yi)表示第i个样本，xi为第i个样本的天线物理尺寸向量，yi为仿真软件获取的xi对应的谐振频率；i＝1,2，…，n，n为样本总数；STP代理模型建立模块，用于构建基于学生T过程的STP代理模型：Y＝STP(v+n,μ(X),σ(X))；2CN113987962A权利要求书2/2页所述STP代理模型的输入X为天线物理尺寸向量，输出Y为X对应的谐振频率；其中v为STP代理模型的自由度参数初始值，μ(X)为输入X的预测均值，σ(X)为输入X的预测方差：‑1μ(X)＝k(X,xi)k(xi,xi)yi，‑1σ(X)＝k(X,X)‑k(X,xi)k(xi,X)k(xi,X)k(,)为核函数；训练模块，用于采用样本集S对STP代理模型进行训练；初始化模块，用于初始化迭代参数，包括：设置最大迭代次数Tmax，天线物理尺寸向量中各元素的取值上下界；迭代次数t初始化为1，待优化天线物理尺寸参数作为天线物理尺寸向量的初始