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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 />

43

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