L'IA et la physique s'unissent pour la conception de méta-antennes
Les antennes métasurface en bande Ka, avec leur conception peu coûteuse et discrète et leurs capacités supérieures d’orientation du faisceau, présentent un potentiel important dans le domaine des communications par satellite. Cependant, les contraintes liées aux ressources satellitaires limitées et aux pertes atmosphériques importantes aux fréquences de la bande Ka exigent que ces antennes atteignent des capacités de balayage de faisceau grand angle et un gain d'antenne élevé, ce qui ajoute une complexité considérable à leur conception.
Afin de parvenir à la conception d’une méta-antenne multifonctionnelle et hautement efficace, l’optimisation de la conception impliquera de nombreux paramètres, augmentant considérablement l’utilisation des ressources informatiques et le temps d’optimisation. Résoudre le problème critique de l’équilibre entre plusieurs objectifs d’optimisation, tels que le gain et l’angle de balayage, tout en améliorant la vitesse d’optimisation, reste un défi clé dans le processus de conception.
Pour relever ces défis liés à la conception de méta-antennes, des chercheurs de l'Université des sciences et technologies électroniques de Chine, de l'Université de Tongji et de la City University de Hong Kong ont uni leurs forces dans le cadre d'une vaste collaboration.
Tirant parti de leur expertise à long terme dans le domaine de la méta-optique, ils ont proposé une méthode de conception de méta-antenne en bande Ka basée sur un algorithme d'optimisation par essaim de particules assisté par la physique (PA-PSO). En utilisant cette méthode, ils ont conçu et fabriqué une méta-antenne en bande Ka. L'étude est publiée dans la revue Science opto-électronique.
L'antenne proposée dans l'article est conçue à l'aide de l'algorithme PA-PSO. Par rapport à l'algorithme PSO traditionnel, la direction d'optimisation des particules dans l'algorithme PA-PSO est guidée par des conditions extrêmes dérivées de la méthode variationnelle. Cela réduit non seulement le temps de calcul, mais diminue également la probabilité de trouver des conceptions sous-optimales.
Les résultats finaux optimisés indiquent que la force relative obtenue par l'algorithme PA-PSO est de 94,62806, ce qui est comparable à la force relative de 94,62786 obtenue par l'algorithme PSO traditionnel. Cependant, le coût de calcul de l’algorithme PA-PSO est nettement inférieur ; il atteint l’état optimal après seulement 650 itérations, alors que l’algorithme PSO traditionnel nécessite 4 100 itérations.
Cela signifie que le temps de calcul de l’algorithme PA-PSO est inférieur au sixième de celui de l’algorithme PSO. Par conséquent, la méthode PA-PSO peut guider les essaims de particules plus efficacement, réduisant ainsi le temps de calcul, ce qui en fait un outil important pour relever les défis complexes d’optimisation multivariée et multi-objectif.
Sur la base de la distribution de phase optimisée par l'algorithme PA-PSO, l'équipe a conçu et fabriqué un échantillon de méta-antenne hexagonale avec une distance focale de 22 mm, une longueur diagonale de 110 mm et une épaisseur de seulement 1,524 mm.
L'antenne a un nombre f de seulement 0,2, un angle de balayage du faisceau de ±55°, un gain maximum de 21,7 dBi et une planéité du gain inférieure à 4 dB. Cette méta-antenne hexagonale innovante, avec son grand angle de balayage, sa conception compacte et son gain de transmission élevé, présente un énorme potentiel pour les applications dans les communications par satellite, les systèmes radar, les réseaux 5G et l'Internet des objets, entre autres domaines.
Fourni par Compuscript Ltd
