基于优化理论的宽带有耗匹配研究
配电网中理论线损计算方法及降损措施的研究设计方案
配电网中理论线损计算方法及降损措施的研究设计方案1 配电网理论线损计算简介配电网理论线损计算是对电能在输送和分配过程中各元件产生的电能损耗进行计算及各类损耗所占比例，确定配电网线损的变化规律。
配电网线损是电力部门一项综合性的经济、技术指标，是国家考核电力部门的一项重要指标。
多年来，随着配电网理论线损计算理论、方法和技术的不断丰富，人们研究出各种不同的计算方法，计算精度达到较高水平。
但由于配电网结构的复杂性、参数多样性和资料不完善以及缺乏实时监控设备等因素，准确计算配电网理论线损比较困难，一直是个难题。
为解决这一难题，众多科研工作者从理论到实践不断深入研究配电网理论线损计算方法，希望研究出更加适合配电网理论线损计算的新方法，更加快速、准确地计算配电网理论线损，满足电力部门配电网线损的分析和管理需要。
1.1国内外研究动态和趋势配电网理论线损计算方法从二十世纪三十年代就有国外学者开始研究，研究电能在配电网络传输的过程中产生的损耗量，分析各元件产生电能损耗的原理，建立数学模型。
随着计算机技术的快速发展，以计算机为辅助工具，加速各种计算方法的研究和发展，计算精度逐步提高，逐步应用于工程实际。
到二十世纪后期，各种配电网理论线损计算方法已经成熟，开始广泛应用于各级配电网理论线损计算实际工作中，取得了很好的效果。
近几年来，随着配电网系统的迅速发展，配电网络结构更加趋于复杂化，为配电网理论线损计算增加了难度；配电网自动化系统逐步应用，加强配电网的监控，各种数据采集变得容易，为配电网理论线损计算提供丰富的运行数据资料，正是由于以上两个方面，需要研究新的更加适合于目前配电网实际情况的理论线损计算方法，从而推动计算方法研究不断深入。
目前，国内外发表的配电网理论线损计算方法的文献很多，其采用的计算方法和计算结果的精度也各有不同，综合起来主要有以下几种类型。
1.2传统的配电网理论线损计算方法传统的配电网理论线损计算方法，主要分为两类，一类是依据网络主要损耗元件的物理特征建立的各种等值模型算法；一类是根据馈线数据建立的各种统计模型。
无线网络优化策略研究
无线网络优化策略研究无线网络优化策略是指为提高无线网络性能和用户体验，而采取的一系列技术措施和方法。
随着移动互联网的快速发展，无线网络优化策略越来越受到重视。
在这个技术飞速发展的时代，如何制定科学合理的无线网络优化策略，成为各大通信运营商和无线网络设备厂商共同关注的焦点。
首先，无线网络的优化策略主要包括以下几个方面：1. 频谱规划优化：通过合理规划和管理频谱资源，避免频谱的浪费和干扰，提高无线网络的覆盖范围和容量。
2. 网络容量优化：通过提高基站密度、优化信道资源分配、增加载波数量等手段，提高网络的数据传输能力和用户同时接入数量。
3. 功率控制优化：通过合理控制基站的输出功率和信号覆盖范围，减少干扰，提高网络的覆盖范围和质量。
4. 链路质量优化：通过改善传输链路的质量，提高数据传输的成功率和速率，降低网络的延迟和丢包率。
5. 资源管理优化：通过动态资源分配、负载均衡、弹性网络等技术手段，优化网络资源的使用效率，提高网络整体性能。
为了实现以上优化策略，需要进行深入的研究和分析。
首先，需要对无线网络的结构和性能特点进行全面了解，包括网络拓扑结构、传输技术、覆盖范围、频谱利用率等方面。
其次，需要进行网络数据的采集和分析，包括用户行为数据、网络流量数据、信号质量数据等，以便评估网络的实际性能和问题瓶颈。
最后，基于以上信息，制定相应的优化方案和策略，并进行实验验证和调整，以达到最佳的网络性能。
在当前5G时代，无线网络优化策略研究更加重要。
5G网络具有更高的数据传输速度、更低的延迟和更高的可靠性，要求无线网络的优化策略更加精细和高效。
需要结合物联网、边缘计算、人工智能等新兴技术，不断改进和完善无线网络的构架和性能，提高用户体验和网络效率。
综上所述，无线网络优化策略研究是一个重要的课题，其涉及到无线通信、网络优化、数据分析等多个领域的知识和技术。
通过深入研究和实践，可以不断改进和完善无线网络的性能，提供更好的服务和体验，推动移动互联网的发展和普及。
一种效率约束的宽带天线有耗匹配网络优化设计方法
（22）
“ • ”表示对频带内计算值的平均值。电容和电感的优化取值范 围分为两类：
串联电感和并联电容的取值范围从 0 到有限值，当其小于一定值
是直接赋值为 0；
并联电感和串联电容的取值范围从 0.1 到无穷大，当其大于一定
之后直接赋值为无穷大。
优化收敛后即可得到匹配的最终元件参数。
图 2 3 米高单极子输入阻抗
149
电子技术
一种效率约束的宽带天线有耗
匹配网络优化设计方法
秦 浩 1, 张小林 1, 高火涛 2 （1. 华东电子工程研究所 , 合肥 230088;2. 武汉大学电子信息学院 , 武汉 430072）
摘 要：通过分析串联电容或并联电感取无穷大值时的物理含义，提出了一种普适的宽带天线有耗匹配网络拓扑结构，推导了天线辐射效率的 表达式。以辐射效率作为约束，采用遗传算法对该网络参数进行优化设计。仿真结果表明，该方法对宽带天线匹配网络设计具有重要的工程应 用价值。 关键词：宽带天线；有耗匹配网络；辐射效率 DOI:10.16640/ki.37-1222/t.20; jωC3 +1/ ( jωL3 )
Z4 =1 / Y3 + jωL4 +1 / ( jωC4 )
（3） （4）
= Y5 1 / Z4 +1 / R2
（5）
= Z6 1 / Y5 + R1
（6）
= Y7 1 / Z6 +1 / R2
（7）
τ = (Y7 − Yc ) / (Y7 + Yc )
图 3 经过匹配网络后天线的驻波比和效率
3 结果与讨论
采用上述匹配网络拓扑结构和优化方法设计地面上方 3 米高鞭状 天线的匹配网络，使其能够工作在 20~100MHz，由 FEKO 软件计算 其频带内的输入阻抗如图 2 所示。由图可知，鞭状天线在频带内表现 出明显的谐振特性，天线在 25MHz 和 75MHz 附近处于谐振状态，为 使天线能够在整个带宽内工作，按照本文中的优化算法设计的匹配网 络元件值如表 1 所示，优化所得的匹配网络为 Π 型网络，传输线变压 器变压比为 2:1，优化后的电压驻波比和总输入功率如图 3 所示，可 以看出整个 5:1 带宽内驻波比小于 3，最小辐射效率约为 35%。
论与网络优化问题
论与网络优化问题与网络优化问题的论述网络优化问题是指在计算机网络中，针对网络性能或资源利用率等方面的优化而展开的研究。
网络优化问题是一个复杂而具有挑战性的领域，在实际应用中具有广泛的重要性和价值。
本文将从网络优化问题的定义、常见的网络优化问题及其解决方法三个方面进行论述。
一、网络优化问题的定义网络优化问题是指在给定的网络环境下，通过合理的调整网络结构、优化网络资源配置等方式，使网络性能得到最优的问题。
网络优化问题需考虑的因素包括但不限于网络延迟、网络吞吐量、网络拓扑结构等。
二、常见的网络优化问题及其解决方法1. 网络带宽优化问题网络带宽是指网络传输速度的上限，通过优化网络带宽的配置，可以提高网络传输效率。
常见的网络带宽优化问题包括带宽分配、链路负载均衡等。
解决这些问题可以采用动态网络带宽分配算法、基于负载均衡的路由算法等。
2. 网络拓扑结构优化问题网络拓扑结构是指网络中各个节点之间的连接方式和关系。
通过优化网络拓扑结构，可以降低网络延迟、提高网络可靠性。
常见的网络拓扑结构优化问题包括节点选择、链路调整等。
解决这些问题可以采用最小生成树算法、最短路径算法等。
3. 网络流量优化问题网络流量是指在网络中传输的各种数据包。
通过优化网络流量的传输方式，可以提高网络吞吐量、减少数据丢包率等。
常见的网络流量优化问题包括路由选择、拥塞控制等。
解决这些问题可以采用基于深度学习的路由算法、网络编码技术等。
三、网络优化问题的意义和挑战网络优化问题在实际应用中具有重要的意义和挑战。
通过网络优化，可以提高计算机网络的性能，减少资源浪费，提高用户体验。
然而，网络优化问题的解决往往面临资源分配不均衡、复杂度高等挑战。
因此，需要研究和设计高效的算法和技术来解决这些问题。
综上所述，网络优化问题是一个复杂而具有挑战性的领域，对于实际应用具有重要的意义。
在解决网络优化问题时，可以采用不同的算法和技术来优化网络带宽、网络拓扑结构和网络流量等方面。
自适应网络优化的研究
自适应网络优化的研究随着互联网技术的不断发展和普及，人们对网络质量的要求不断提高。
然而，网络环境的变化和网络拓扑的复杂性使得网络优化成为了一个具有挑战性的问题。
为了提高网络的鲁棒性和性能，自适应网络优化成为了研究的重点。
一、网络优化基础网络优化（Network Optimization）指通过对网络的设计、构建和配置进行优化来提高网络的通信质量和服务质量。
网络优化包括：1.网络拓扑优化：通过改变网络拓扑结构、添加网络设备和连接线路等方式来提高网络性能。
2.流量控制优化：通过设置数据包的优先级、流量限制和负载均衡等方式来改善网络的流量控制。
3.资源利用率优化：通过优化网络资源的配置和使用来提高网络的资源利用率。
二、自适应网络优化由于网络环境的变化和网络拓扑的复杂性，传统的网络优化方法往往难以满足不同网络场景的需求。
自适应网络优化是一种基于自主学习和自我适应的网络优化方法，它能够根据网络状态和用户需求动态地调整网络的拓扑结构和服务质量。
自适应网络优化的关键技术有：1.自适应算法：自适应算法是一种能够根据网络状态和用户需求自主调整网络参数的算法。
常用的自适应算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
2.智能控制器：智能控制器是一种能够根据网络状态和用户需求动态调整网络拓扑结构和服务质量的控制器。
它能够通过学习和适应来不断改善网络性能，提高网络的自适应能力和鲁棒性。
3.贝叶斯网络：贝叶斯网络是一种将随机变量和其概率分布建立关系来描述概率关系的图模型。
它能够通过学习网络数据和用户行为，推断网络拓扑结构和服务质量的概率分布，从而实现网络自适应优化。
三、自适应网络优化的应用自适应网络优化在互联网、物联网、移动通信等领域都有广泛应用。
以下是一些自适应网络优化的典型应用场景：1.互联网：自适应网络优化能够根据用户访问行为、网络拓扑和服务质量要求自主调整网站的服务器负载、流量分配和缓存管理等，提高网站访问速度和用户访问体验。
优化算法在宽带匹配网络中的应用
关键 词 ：优 化 ； 宽 带 匹 配 网络 ；共 轭 梯 度 法 中 图分 类 号 ：ＴＮ７ １ １ １． 文 献 标 志 码 ：Ａ 文章 编 号 ： １ ７ — ３ ３（ ０ ０ ０ — ０ ６０ ６ ３０ １ ２ １ ） ３０ ３ — ４
专 著《 宽带 匹 配 网络 的理 论 与 设 计 》 系统 地 阐述 了 ，
尽 可能达 到最 大 。
析方 法不 便 应 用 。为 了克 服 解 析 法 这 种 局 限 性 ， Ｃ ｒｉ ａｌ ｎ于 １ ７ ９ ７年 提 出一 种 数 值 方 法 ［ ， 实 频 法 。 ２ 即 ］ 与解 析理论 相 比， 种方 法 更 切 合 技术 应 用 。它 不 这 仅能 直接 用 于 宽 带 匹 配 网络 的计 算 机 辅 助 设 计 的
间 的不 匹配 问题 。在 七 十年 代 ， 又有 不 少 的 电路 理
抗 函数 和 负 载 的 实 频 数 据 以简 单 的 函数 形 式 表示
出来 。对这 个未 知 的 阻抗 函数 优 化增 益 ， 可 得 到 便 相应于 最优 功率增 益 的 阻抗 函数 ， 后对 这 个 阻抗 然 函数进行 综合 ， 可得 到所 需 的匹 配 网络 。１ ８ 年 便 ９１
杨 利 容 高 峰 ， ，周 芸
（ ． 衡 阳 师范学 院 物理 与 电子信 息科 学 系 ，湖 南 衡 阳 １ ４ １０ ； ２ ０ ８
２ ．辽 宁师范 大学 物理 与 电子技术 学 院，辽 宁 大连 １ ６ ２ ） １ ０ ９
摘 要 ：利 用优 化 算 法研 究 了宽 带 匹 配 网络 ，从 设 计 过 程 可 以 看 出 ，设 计 原 理 简 单 ，使 用 方 便 ，调 试 更 灵 活 。 其 不仅 能 为 所 有 的 网络 匹配 问题 （ 天 线 的 匹 配 、 幅 度 均衡 器 等 ） 的研 究提 供 理 论 借 鉴 ，而 且 能 对 宽 带 匹 配 网 如
一种应用于超宽带系统的宽带LNA的设计
收稿日期:2005206206; 定稿日期:2005208219基金项目:国家重点基础研究发展(973)计划资助项目(G2000036508);国家自然科学基金资助项目(60236020);国家高技术研究发展(863)计划资助项目一种应用于超宽带系统的宽带L NA 的设计桑泽华,李永明(清华大学微电子学研究所,北京 100084)摘 要: 结合切比雪夫滤波器,可以实现宽带输入匹配的特性和片上集成窄带低噪声放大器(L NA )的噪声优化方法。
提出一套完整的基于CMOS 工艺的宽带L NA 的设计流程,并设计了一个应用于超宽带(U WB )系统的3～5GHz 宽带LNA 电路。
模拟结果验证了设计流程的正确性。
该电路采用SM IC 0.18μm CMOS 工艺进行模拟仿真。
结果表明,该L NA 带宽为3～5GHz ,功率增益为5.6dB ,带内增益波动1.2dB ,带内噪声系数为3.3～4.3dB ,IIP3为-0.5dBm ;在1.8V 电源电压下,主体电路电流消耗只有9mA ,跟随器电流消耗2mA ,可以驱动1.2p F 容性负载。
关键词: 低噪声放大器;切比雪夫滤波器;超宽带;无线局域网中图分类号: TN722.3 文献标识码: A 文章编号:100423365(2006)0120114204A Wideband Low Noise Amplif ier for U ltra WideB and SystemSAN G Ze 2hua ,L I Y ong 2ming(I nstit ute of Microelect ronics ,Tsinghua Uni versit y ,B ei j ing 100084,P.R.China )Abstract : A new design flow is presented by combining the wideband match network theory with the low noise design technique for integrated narrowband low noise amplifier (L NA ).As a demonstration ,a wideband L NA is de 2signed based on this design flow ,which is validated by simulation using SMIC ’s 0.18μm technology.Results from the simulation show that the L NA circuit has achieved an operating f requency ranging f rom 3GHz to 5GHz ,a pow 2er gain between 4.4dB and 5.6dB ,a noise figure f rom 3.3dB to 4.3dB and an IIP3of -0.5dBm.The circuit dis 2sipates 11mA current f rom a single 1.8V power supply ,and it is capable of driving 1.2p F capacitive load.K ey w ords : Low noise amplifier ;Chebyshev filter ;Ultra wide band ;WL AN EEACC : 1220 1 引 言IEEE 802.15.3是一种无线个人域网(WPAN ,Wireless Personal Area Network )标准,包含MAC和P H Y 两部分。
基于优化理论的宽带有耗匹配研究
基于优化理论的宽带有耗匹配研究
随着通信技术的发展,跳频和扩展频谱技术在通信系统中的应用,现代移动通信技术对于通信天线的宽带性能提出了更高的要求。
对天线进行无耗宽带匹配是实现天线宽带特性的手段之一。
但是匹配完成以后,由于天线的阻抗值受到外界环境影响而发生变化,导致匹配电路性能下降。
本文探讨了如何利用有耗元件来抑制天线阻抗值变化对匹配电路性能产生的影响。
本文在理论部分介绍了宽带匹配理论和多目标优化算法,主要是无耗宽带匹配理论的发展情况以及遗传算法和基于Pareto最优前端的NSGA-Ⅱ多目标优化算法的具体内容,为利用多目标优化对天线进行有耗匹配提供了一个理论基础。
在具体匹配实现上首先在已有的渔船天线匹配电路的基础上改变天线阻抗值,通过匹配后天线的传输功率增益和电压驻波比的变化来说明天线阻抗值的变化对匹配性能所产生的影响。
利用Π型衰减器进行实例说明,给使用有耗匹配电路提供了支持。
然后从二端口网络的散射参数出发,对有耗匹配电路的优化目标进行了推导,并分析了有耗匹配带来的问题。
最后利用遗传算法对指定匹配电路进行元件值优化,验证了有耗元件的作用,尤其是Π型衰减器的显著效果,并通过NSGA-Ⅱ算法给出了电阻和Π型衰减器两种有耗元件情况下,电压驻波比和传输功率的一组均衡解,以期能够给设计者提供更多的选择。
本文是对利用有耗匹配技术进行天线宽带匹配方法的一个初探,虽然文中仍然存在着一些需要解决的问题,但是本文为天线的匹配网络如何应对天线阻抗值的变化提供了一个新的方法。
该方法不仅仅适应于天线的匹配网络,对于其他类型的匹配也有一定的指导意义。
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基于优化理论的宽带有耗匹配研究
随着通信技术的发展,跳频和扩展频谱技术在通信系统中的应用,现代移动通信技术对于通信天线的宽带性能提出了更高的要求。
对天线进行无耗宽带匹配是实现天线宽带特性的手段之一。
但是匹配完成以后,由于天线的阻抗值受到外界环境影响而发生变化,导致匹配电路性能下降。
本文探讨了如何利用有耗元件来抑制天线阻抗值变化对匹配电路性能产生的影响。
本文在理论部分介绍了宽带匹配理论和多目标优化算法,主要是无耗宽带匹配理论的发展情况以及遗传算法和基于Pareto最优前端的NSGA-Ⅱ多目标优化算法的具体内容,为利用多目标优化对天线进行有耗匹配提供了一个理论基础。
在具体匹配实现上首先在已有的渔船天线匹配电路的基础上改变天线阻抗值,通过匹配后天线的传输功率增益和电压驻波比的变化来说明天线阻抗值的变化对匹配性能所产生的影响。
利用Π型衰减器进行实例说明,给使用有耗匹配电路提供了支持。
然后从二端口网络的散射参数出发,对有耗匹配电路的优化目标进行了推导,并分析了有耗匹配带来的问题。
最后利用遗传算法对指定匹配电路进行元件值优化,验证了有耗元件的作用,尤其是Π型衰减器的显著效果,并通过NSGA-Ⅱ算法给出了电阻和Π型衰减器两种有耗元件情况下,电压驻波比和传输功率的一组均衡解,以期能够给设计者提供更多的选择。
本文是对利用有耗匹配技术进行天线宽带匹配方法的一个初探,虽然文中仍然存在着一些需要解决的问题,但是本文为天线的匹配网络如何应对天线阻抗值的变化提供了一个新的方法。
该方法不仅仅适应于天线的匹配网络,对于其他类型的匹配也有一定的指导意义。