Optimalizace antény s kruhovou polarizací
Loading...
Date
Authors
Niederle, Vojtěch
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá optimalizací pomocí Gaussových procesů, algoritmu diferenciální evoluce a její implementací v prostředí MATLAB. Teoretická část se zabývá tématem Gaussových procesů z hlediska matematické reprezentace, volby jádra, parametrů, matematických postupů pro implementaci, algoritmem diferenciální evoluce, mutací, křížením a teorií kruhově polarizovaných antén. Praktická část popisuje implementaci v prostředí MATLAB a zabývá se testováním tohoto algoritmu na testovacích funkcích. Výsledky jsou pak porovnány s jinými stochastickými optimalizačními algoritmy a je diskutována efektivita metody pro různé typy problémů. Na základě výsledků je metoda rozšířena o algoritmus diferenciální evoluce a je provedena optimalizace kruhově polarizované antény. Navržená anténa je vyrobena a změřena, výsledky jsou porovnány se simulacemi.
This thesis deals with optimization using Gaussian processes and differential evolution algorithm, and its implementation in MATLAB. The theoretical part discusses the topic of Gaussian processes in terms of mathematical representation, choice of kernel, parameters, mathematical procedures for implementation, differential evolution algorithm its mutation, crossover, and theory of circularly polarized antenna. The solution section describes the implementation in MATLAB and deals with the testing of this algorithm on benchmark functions. The results are then compared with other stochastic optimization algorithms and the effectiveness of the method is discussed for different types of problems. Based on the results, the method is extended by a Differential evolution algorithm, and circularly polarized antenna is optimized by this method. Designed antenna is fabricated and measured. The results are compared with simulations.
This thesis deals with optimization using Gaussian processes and differential evolution algorithm, and its implementation in MATLAB. The theoretical part discusses the topic of Gaussian processes in terms of mathematical representation, choice of kernel, parameters, mathematical procedures for implementation, differential evolution algorithm its mutation, crossover, and theory of circularly polarized antenna. The solution section describes the implementation in MATLAB and deals with the testing of this algorithm on benchmark functions. The results are then compared with other stochastic optimization algorithms and the effectiveness of the method is discussed for different types of problems. Based on the results, the method is extended by a Differential evolution algorithm, and circularly polarized antenna is optimized by this method. Designed antenna is fabricated and measured. The results are compared with simulations.
Description
Keywords
Regresse Gausovských procesů, kvadratické exponenciální jádro, MATLAB, optimalizace, testovací funkce pro optimalizaci, algoritmus diferenciální evoluce, mutace, křížení, kruhově polarizovaná anténa, flíčková anténa, Gaussian process regression, squared exponential kernel, MATLAB, optimization, optimization testing functions, differential evolution algorithm, mutation, crossover, circularly polarized antenna, patch antenna
Citation
NIEDERLE, V. Optimalizace antény s kruhovou polarizací [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Lubomír Brančík, CSc. (předseda)
doc. Ing. Petr Kadlec, Ph.D. (místopředseda)
prof. Ing. Stanislav Hanus, CSc. (člen)
prof. Ing. Jarmila Dědková, CSc. (člen)
Ing. Jan Špůrek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-13
Defence
Student prezentuje postupy a výsledky řešení své bakalářské práce. Po přečtení posudků vedoucího a oponenta práce odpovídá na dotazy oponenta práce a členů zkušební komise.
Oponentka doc. RNDr. Jitka Poměnková, Ph.D.
Vysvětlete, co způsobuje nárůst dimenze kovarianční matice při využití GPR a jak s tímto souvisí nepřesnost výsledných odhadů a výpočetní náročnost. Student s pomocí prezentace vysvětluje.
prof. Ing. Stanislav Hanus, CSc.
Co jste tedy optimalizoval za parametry? Student odpovídá.
Ing. Jan Špůrek, Ph.D.
Jaké parametry jste uvažoval pro kriteriální funkce? Student odpovídá.
Provedl jste referenční měření pro korekci změřených charakteristik? Student odpovídá.
prof. Ing. Lubomír Brančík, CSc.
Jaká je časová náročnost provedených algoritmů a srovnání s jinými? Student odpovídá.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení