Análise e síntese de superfícies seletivas de frequência bioinspiradas usando redes neurais para aplicações em sistemas de comunicação sem fio

D'Assunção, Adaildo Gomes

2019-07-01

Superfície seletiva de frequência bioinspirada

Trevo de quatro folhas

Folha maple

Síntese

Redes neurais artificiais

Regularização bayesiana

Este trabalho propõe a análise de Superfícies Seletivas de Frequência Bioinspiradas (Bioinspired Frequency Selective Surfaces - BFSS), para aplicações em sistemas de comunicações sem fio, operando na banda C, na banda Ku e em UWB (ultra-wideband). São consideradas estruturas de BFSS simples e acopladas. As BFSS possuem os elementos patches dos arranjos com os formatos do trevo de quatro folhas e da folha maple, e apresentaram resposta dual-band, com as frequências de operação nas bandas C e Ku. Para o desenvolvimento das BFSS com a banda ultra larga, foi desenvolvida uma estrutura em cascata, em que uma FSS com elementos patches com o formato de espiras quadradas foi acoplada às BFSS. Além disso, foi desenvolvida a síntese da BFSS no trevo de quatro folhas, utilizando uma rede neural artificial com arquitetura feedforward em cascata e com algoritmo de treinamento regularização Bayesiana, para obtenção das especificações de frequências de ressonância e respectivas larguras de bandas desejadas. Os valores numéricos encontrados por meio de simulações para os protótipos projetados foram obtidos pelo software ANSYS HFSS. Os protótipos foram confeccionados e foi realizada a caracterização experimental, cujos valores obtidos foram comparados aos resultados de simulação, os quais mostraram boa concordância.

This work proposes the analysis of Bioinspired Frequency Selective Surfaces (BFSS) for applications in wireless systems, operating in the C band, Ku band and UWB (ultrawideband). Simple and coupled BFSS structures are considered. The BFSSs have array elements with the four-leaf clover-shaped and maple leaf-shaped, and presented dual-band response, with the operating frequencies in the C and Ku bands. For the development of BFSSs with the ultra-wideband, a cascade structure was developed, in which a FSS with elements with patches with the shape of square loops was coupled to the BFSSs. In addition, the four-leaf clover BFSS synthesis was developed using an artificial neural network with an architecture cascade feedforward and Bayesian regularization training algorithm to obtain the specifications of resonance frequency and respective desired bandwidths. The numerical values obtained by simulations for the projected prototypes were obtained by the ANSYS HFSS software. The prototypes were manufactured and the experimental characterization was performed, whose values were compared to simulation results, which showed good agreement.