A Review of Existing and Promising Applications of Artificial Intelligence Technologies in Development and Operation of Active Phased Antenna Array Systems

Методы, используемые при синтезе антенных решеток, варьируются от сложных аналитических методов до итерационных численных методов, основанных на алгоритмах оптимизации. Недостаток данных методов заключается в том, что они обычно учитывают множитель решетки, а не взаимное влияние между ее элементами и проблемами, наблюдаемыми в реальном времени.Данное упрощение вызывает ошибку в результирующей диаграмме направленности излучения, следовательно, для повышения точности расчетов и моделей должны приниматься во внимание физические отношения между параметрами фазированной решетки и соответствующими диаграммами направленности. Поведение антенной решетки нелинейно по своей природе, что приводит к чрезвычайно высокой сложности при его моделировании и обычно не учитывается. Моделирование с применением искусственных нейронных сетей может устранить указанные сложности, аппроксимируя связи между желаемыми диаграммами направленности и параметрами питания элементов решетки, напряжением на элементах и расстоянием между ними в реальной антенной решетке. Применение ИНС может помочь преобразовать антенную решетку в интеллектуальную решетку. В данной статье рассматриваются несколько приложений нейронных сетей для синтеза интеллектуальных антенных решеток и интеллектуального синтеза активных фазированных антенных решеток.