基于频带特性的小波神经网络天线辐射场建模.pdf

【基于频带特性的小波神经网络天线辐射场建模】是关于利用小波神经网络进行天线辐射场建模的研究。在复杂电磁环境中，传统的神经网络方法在建模时容易受到噪声干扰，导致陷入局部最优，产生过拟合问题。为解决这些问题，该文提出了一种结合采样理论的小波神经网络建模方法。 小波神经网络结合了小波分析和神经网络的优点，能够处理非线性和频率特性的问题。通过分析小波神经网络和阵列天线辐射场的频带特性，研究发现改进的方法可以有效降低噪声对模型的影响，防止过拟合的发生。小波神经网络利用小波函数的多分辨率分析能力，能更好地捕捉信号在不同频率范围内的细节，从而提高模型的准确性。 在建模过程中，采用采样理论算法有助于筛选出对模型贡献较大的关键样本，减少噪声的干扰。与基于正则化技术的径向基函数（RBF）神经网络建模方法相比，改进的小波神经网络方法在抗噪声能力和鲁棒性上表现更优。 在实际应用中，天线辐射模型对于天线性能测试、故障诊断以及设计和维护至关重要。经典物理方法虽然能提供高精度的全量模型，但计算复杂，而神经网络建模方法，尤其是结合频带特性的小波神经网络，能在保证建模效果的同时，提高建模速度和抗干扰能力。 该文通过仿真对比了改进的小波神经网络建模方法与基于正则化的RBF神经网络，实验结果显示，改进方法在应对噪声变化时表现出更强的稳定性和抗噪能力。这表明，基于频带特性的小波神经网络在天线辐射场建模领域具有显著优势，有望成为未来天线建模研究的一个重要方向。 关键词：神经网络，频带特性，阵列天线辐射场，在线建模 总结：这篇论文探讨了一种新的天线辐射场建模方法，即基于频带特性的小波神经网络，该方法能有效抵抗噪声影响，避免过拟合，提升模型的稳定性和抗干扰能力，特别是在复杂电磁环境下。通过与传统方法的比较，证明了其优越性，为天线建模提供了新的思路和技术支持。