métodos cuasi-analíticos
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MÉTODOS ESTOCÁSTICOS<br />
disponer de forma equiespaciada. Esto da lugar a un conjunto<br />
0<br />
z<br />
0 ( z1 0 0<br />
0, z2... zN)<br />
i<br />
posiciones ( z10, i)<br />
.<br />
Ω = = de<br />
= " Con este conjunto de posiciones podemos evaluar la función<br />
i<br />
auxiliar A ( Ω ), donde i=0. Al resolver el PPC obtenemos un conjunto de excitaciones<br />
u z<br />
' .<br />
i<br />
Ω En este paso ya conocemos tanto las posiciones de los N elementos como sus<br />
I<br />
excitaciones, con lo que es posible conocer el valor del campo en cualquier punto del<br />
espacio, solo evaluando la ec. 1.3.4, y por tanto construir el diagrama en potencia. Esto<br />
nos permite comparar el diagrama obtenido con el deseado con lo que podemos<br />
construir una función de coste con las diferencias entre ambos diagramas para<br />
posteriormente minimizarlas. Si el diagrama obtenido es el buscado, el proceso iterativo<br />
termina en este punto. En caso de que el diagrama deba ser mejorado empezamos una<br />
nueva iteración: i = i+1, con lo que se perturban las posiciones anteriores, con el SA,<br />
i<br />
dando lugar a un nuevo conjunto de posiciones Ω . Posteriormente se evalúa la función<br />
i<br />
auxiliar, A ( Ω ), en este nuevo conjunto de posiciones obteniendo un nuevo conjunto<br />
u z<br />
i<br />
de excitaciones Ω y el proceso iterativo se repite hasta que el diagrama obtenido, que<br />
I '<br />
presenta la menor función de coste, sea el buscado.<br />
1-3.3. Ejemplos<br />
Para testear el método propuesto, consideramos dos topografías diferentes de lóbulos<br />
laterales: una simétrica y la otra asimétrica, usualmente encontradas en la literatura [3,<br />
10]. En todos los ejemplos, el proceso comienza con un conjunto de posiciones<br />
equiespaciadas: 0.5λ y 0.45λ para el primero y segundo casos, respectivamente. En cada<br />
i<br />
iteración se genera, con el SA, un conjunto de posiciones z<br />
i<br />
u z<br />
la función auxiliar ( )<br />
z<br />
Ω que será el argumento de<br />
i<br />
A Ω obteniendo el conjunto de excitaciones Ω , este proceso se<br />
I '<br />
realiza con la subrutina “fmincon” de Matlab [17]. Notar que en cada iteración esta<br />
subrutina devuelve el conjunto de excitaciones óptimas para ese conjunto de posiciones.<br />
A) Caso simétrico:<br />
Consideremos el diagrama de radiación “broadside”, generado por una agrupación<br />
i<br />
lineal de elementos con un inter-espaciado promedio mayor que λ, ( Ω > λ ).<br />
Nuestro objetivo es sintetizar un diagrama de radiación simétrico con el lóbulo principal<br />
localizado en una máscara en la región u £ 0.04, o |HBW|= 0.02, que es equivalente a<br />
un ancho de haz de 4.6º. En particular, esta topografía que muestra en el problema<br />
descrito en [10], que se refiere a una agrupación de 25 elementos con una dimensión<br />
máxima de 50λ con la que se ha conseguido un nivel de lóbulos laterales de -14.45 dB<br />
respecto al máximo principal.<br />
Al aplicar el método propuesto a este problema de síntesis y para aliviar los efectos de<br />
acoplo mutuo, se introduce una restricción adicional donde el inter-espaciado entre<br />
elementos contiguos es ≥ 0.5λ.<br />
El patrón sintetizado parte de un conjunto inicial de espaciados entre elementos de λ/2 y<br />
después de una serie de iteraciones, se logra el diagrama mostrado en Fig. 1.3.3.<br />
z<br />
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