Conception de réseaux d'antennes imprimées par les algorithmes génétiques et le recuit simulé

Conception de réseaux d'antennes imprimées par les algorithmes génétiques et le recuit simulé

Microstrip antennas array Design Using Genetic algorithms and Simulated Annealing

L. Merad F.T. Bendimerad  S.M. Meriah 

Laboratoire de Télécommunications, Département d'électronique, Faculté des Sciences de l'Ingénieur, Université Abou-Bekr Belkaïd – Tlemcen, BP 230, pôle Chetouane, 13000 Tlemcen

Corresponding Author Email: 
l_merad@mail.univ-tlemcen.dz
Page: 
249-260
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OPEN ACCESS

Abstract: 

This publication presents two new approaches of design microstrip antennas array. First is based on the technique of the genetic algorithms inspired from the processes of the evolution of the species and the natural genetics and the second based on the analogy between the resolution of the combinative problems of optimization and the annealing of the solids. These two approaches permits to seek simultaneous the law of optimal feed and the space distribution of the radiant elements so that the radiation pattern is as close as possible to an optimal desired diagram specified from a function or a pattern shape.

Résumé

Cette publication présente deux nouvelles approches de conception de réseaux d’antennes imprimées. La première est basée sur la technique des algorithmes génétiques inspirée des processus de l’évolution des espèces et de la génétique naturelle et la deuxième sur l’analogie entre la résolution des problèmes d’optimisation combinatoire et le recuit des solides. Ces deux approches permettent de rechercher simultanément la loi d’alimentation optimale et la répartition spatiale des éléments rayonnants pour que le diagramme de directivité du réseau soit aussi proche que possible d’un diagramme désiré optimal spécifié à partir d’une fonction ou d’un gabarit.

Keywords: 

Microstrip antenna, antennas array, radiation pattern, synthesis, optimization, genetic algorithm, simulated annealing

Mots clés

Antenne imprimée, réseau d’antennes, diagramme de rayonnement, synthèse, optimisation, algorithme génétique, recuit simulé

1. Introduction
2. Problème De Synthèse
3. Algorithmes Génétiques
4. Recuit Simulé
5. Applications
6. Etude Comparative
7. Conclusion
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