Redes Neurais aproximação de impedância característica em antenas de microfita

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE - UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E
COMPUTAÇÃO - PPGEEC

BRUNO DE MELO PINHEIRO
SAULO LOIOLA RÊGO
RAMON AUGUSTO SOUZA LINS

ESTIMAÇÃO DA IMPEDÂNCIA CARACTERÍSTICA EM ANTENAS DE
MICROFITA COM O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Natal
2014

BRUNO DE MELO PINHEIRO
SAULO LOIOLA RÊGO
RAMON AUGUSTO SOUZA LINS

ESTIMAÇÃO DA IMPEDÂNCIA CARACTERÍSTICA EM ANTENAS DE MICROFITA
COM O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Artigo apresentado como requisito parcial para aprovação nadisciplina Redes
Neurais(EEC1505) do Curso de Mestrado em Engenharia Elétrica da Universidade
Federal do Rio Grande do Norte - UFRN
Prof:Adrião Duarte Dória Neto

Natal
2014

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Abstract - This work has as its objective, the usage of Artificial Neural Networks, ANN, at the estimation of the features of an Microstrip
Antenna, such as its characteristic impedance
Artificial Neural Networks, are a presently alternative to the current methods of analysis of microwave structures. Therefore they are capable to learn, and the more important to generalize the acquired knowledge, from any type of available data, keeping the precision of the original technique and adding the low computational cost of the neural models.
The Rosenblatt Perceptron was chosen for this work, as the Network used to estimate the characteristic impedance of a single Microstrip
Antenna. We will define that method and its characteristics, so as its implementation.
Microwave planar devices, such as
Microstrip Antennas, are in evidence due to its natural characteristics as the power to miniaturization of RF devices.
Keywords: Microstrip Antenna, Artificial Neural
Network, Rosenblatt Perceptron.

uso de Redes Neurais Artificiais, RNA, na estimação de parâmetros intrínsecos de antenas de Microfita, em particular, sua impedância característica.

apresentam como uma alternativa aos métodos atuais de análise de estruturas