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Universidad Carlos iii de Madrid Escuela PolitØcnica Superior Departamento de Teor(cid:237)a de la Seæal y Comunicaciones Ingenier(cid:237)a de Telecomunicaci(cid:243)n Proyecto Fin de Carrera S˝NTESIS DE ARRAYS COMPUESTOS DE DIFERENTES ELEMENTOS RADIANTES MEDIANTE ALGORITMOS GEN(cid:201)TICOS Raœl Muæoz Mart(cid:237)nez Julio de 2011 Universidad Carlos iii de Madrid Escuela PolitØcnica Superior Departamento de Teor(cid:237)a de la Seæal y Comunicaciones Ingenier(cid:237)a de Telecomunicaci(cid:243)n Proyecto Fin de Carrera S˝NTESIS DE ARRAYS COMPUESTOS DE DIFERENTES ELEMENTOS RADIANTES MEDIANTE ALGORITMOS GEN(cid:201)TICOS Autor: Raœl Muæoz Mart(cid:237)nez Tutora: Dra. Eva Rajo Iglesias Director: Dr. (cid:211)scar Quevedo Teruel LeganØs, Julio de 2011 Proyecto Fin de Carrera S˝NTESIS DE ARRAYS COMPUESTOS DE DIFERENTES ELEMENTOS RADIANTES MEDIANTE ALGORITMOS GEN(cid:201)TICOS Autor Raœl Muæoz Mart(cid:237)nez Tutora Dra. Eva Rajo Iglesias Director Dr. (cid:211)scar Quevedo Teruel La defensa del presente Proyecto Fin de Carrera se realiz(cid:243) el d(cid:237)a 28 de Julio de 2011, siendo evaluada por el siguiente tribunal: Presidente: Luis InclÆn SÆnchez Secretaria: Sara Pino Povedano Vocal: Julio Villena RomÆn y habiendo obtenido la siguiente Calificaci(cid:243)n: LeganØs, a 28 de Julio de 2011 El secreto de la felicidad no es hacer siempre lo que se quiere sino querer siempre lo que se hace. Leon Tolstoi (1828-1910) Contenido Agradecimientos xi Acr(cid:243)nimos xiii 1. INTRODUCCI(cid:211)N 1 1.1. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2. Estructura de la memoria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2. ESTADO DEL ARTE 5 2.1. Conceptos bÆsicos de antenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.1. Algunos parÆmetros de las antenas . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2. Arrays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.1. Introducci(cid:243)n a la agrupaci(cid:243)n de antenas . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.2. De(cid:28)nici(cid:243)n de agrupaci(cid:243)n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2.3. Estudio de la radiaci(cid:243)n de agrupaciones . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2.4. Factor de Array . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.5. Arrays lineales equiespaciados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3. Optimizaci(cid:243)n de Arrays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3.1. Introducci(cid:243)n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3.2. Optimizaci(cid:243)n de una variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3.3. Optimizaci(cid:243)n de varias variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.3.4. Motivaci(cid:243)n de los algoritmos genØticos . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.4. Algoritmos GenØticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.4.1. Introducci(cid:243)n hist(cid:243)rica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4.2. Descripci(cid:243)n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.4.3. Creaci(cid:243)n de la poblaci(cid:243)n inicial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.4.4. Funci(cid:243)n de costes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.4.5. Selecci(cid:243)n natural y elitismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.6. MØtodos de selecci(cid:243)n de los padres . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.7. Generaci(cid:243)n de los hijos: Cruce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 vii viii / CONTENIDO 2.4.8. Mutaci(cid:243)n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.4.9. Inversi(cid:243)n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.4.10. Condici(cid:243)n de (cid:28)nalizaci(cid:243)n del algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . 25 3. IMPLEMENTACI(cid:211)N DE UN ALGORITMO GEN(cid:201)TICO 27 3.1. Implementaci(cid:243)n de un AG bÆsico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.1.1. Generaci(cid:243)n de la poblaci(cid:243)n inicial de alimentaciones . . . . . . . 28 3.1.2. Generaci(cid:243)n de los diagramas de radiaci(cid:243)n para cada poblaci(cid:243)n . . 28 3.1.3. Funci(cid:243)n principal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.1.4. CÆlculo de la funci(cid:243)n de costes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.1.5. Selecci(cid:243)n de los padres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.1.6. Cruce entre elementos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.1.7. Mutaci(cid:243)n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.1.8. Elitismo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.2. Pseudoc(cid:243)digo utilizado y diagrama de estados . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.3. Evaluaci(cid:243)n del algoritmo genØtico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3.1. GrÆ(cid:28)ca 1: Evoluci(cid:243)n de la funci(cid:243)n de costes . . . . . . . . . . . . 36 3.3.2. GrÆ(cid:28)ca 2: Diagrama de radiaci(cid:243)n del mejor elemento . . . . . . . 37 3.3.3. GrÆ(cid:28)ca 3: Direcci(cid:243)n de mÆxima radiaci(cid:243)n del mejor elemento . . 39 3.3.4. GrÆ(cid:28)ca 4: Nivel de l(cid:243)bulo secundario del mejor elemento . . . . . 40 3.3.5. GrÆ(cid:28)ca 5: Nivel mÆximo de radiaci(cid:243)n en una regi(cid:243)n determinada 41 3.3.6. GrÆ(cid:28)ca 6: Ancho del haz principal del mejor elemento . . . . . . 42 3.3.7. GrÆ(cid:28)ca 7: Ancho de banda. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.4. Criterios de aceptaci(cid:243)n del algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4. RESULTADOS DE LAS SIMULACIONES 45 4.1. Implementaci(cid:243)n de un AG con 2 estados en el vector de alimentaci(cid:243)n . . 46 4.1.1. Optimizaci(cid:243)n: Direcci(cid:243)n de mÆxima radiaci(cid:243)n . . . . . . . . . . . 47 4.1.2. Optimizaci(cid:243)n: Direcci(cid:243)n de mÆxima radiaci(cid:243)n y SLL . . . . . . . 47 4.1.3. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.2. Implementaci(cid:243)n de un AG con 3 estados en el vector de alimentaci(cid:243)n . . 50 4.2.1. Ajuste de las probabilidades de cada estado en la poblaci(cid:243)n inicial 54 4.2.2. Optimizaci(cid:243)n 1: Direcci(cid:243)n de mÆxima radiaci(cid:243)n y SLL . . . . . . 57 4.2.3. Optimizaci(cid:243)n 2: Direcci(cid:243)n, SLL y minimizaci(cid:243)n de dos Ængulos . 61 4.2.4. Optimizaci(cid:243)n 3: Direcci(cid:243)n, SLL y minimizaci(cid:243)n de una regi(cid:243)n . . 69 4.2.5. Optimizaci(cid:243)n 4: Direcci(cid:243)n, SLL, regi(cid:243)n de nulos y ancho de haz . 76 4.3. Implementaci(cid:243)n de un AG con 5 estados en el vector de alimentaci(cid:243)n . . 82 4.3.1. Ajuste de las probabilidades de cada estado en la poblaci(cid:243)n inicial 86

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El secreto de la felicidad no es hacer siempre lo que se quiere sino querer siempre lo que se hace. Leon Tolstoi (1828-1910)

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134 Pages·2011·6.88 MB·Spanish

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El secreto de la felicidad no es hacer siempre lo que se quiere sino querer siempre lo que se hace. Leon Tolstoi (1828-1910)

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Author:	Unknown
Publication Year:	2011
Pages:	134
Language:	Spanish
File Size:	6.88
Format:	PDF
Price:	FREE

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