Данная работа посвящена анализу возможности применения нейронных сетей для согласования антенны и нагрузки. Были рассмотрены несколько вариантов нейронных сетей с различным количеством нейронов, слоев и использованием разных передаточных функций. В результате такого рассмотрения был произведен выбор в пользу нейронной сети с наилучшими показателями погрешности при обучении. Оценка точности и скорости этой нейронной сети была осуществлена с помощью имитационного моделирования выходного тракта радиопередающего устройства. Полученные результаты позволяют сделать заключение о том, что объем используемой памяти меньше, чем у настроечных таблиц, а скорость отыскания решения пропорциональна трехкратной разнице между исходным и целевым значениями подстроечной индуктивности. Таким образом, на основании полученных результатов, можно сделать вывод о целесообразности применения нейронных сетей в составе системы контроля антенно-согласующего устройства.

This work is devoted to the analysis of the possibility of using neural networks for matching the antenna and the load. Several variants of neural networks with different numbers of neurons, layers, and the use of different transfer functions were considered. As a result of this consideration, a choice was made in favor of a neural network with the best error rates in training. The accuracy and speed of this neural network were estimated by simulating the output path of a radio transmitting device. The results obtained allow us to conclude that the amount of memory used is less than that of tuning tables, and the speed of finding a solution is proportional to the three-fold difference between the initial and target values of the tuning inductance. Thus, based on the results obtained, it can be concluded that it is advisable to use neural networks as part of the control system of the antenna-matching device.

• Введение
• Глава 1. особенности настройки выходного тракта радиопередающих устройств
  • 1.1. Обобщенная структурная схема радиопередающего устройства и способы ее настройки
  • 1.2. Применение алгоритмов нейронных сетей при решении задач управления техническим оборудованием
  • 1.3. Цели и задачи работы
• Глава 2. Нейронная сеть
  • 2.1. Структура выходного тракта радиопередающего устройства
  • 2.2. Особенности массива данных пригодных для обучения нейронной сети
  • 2.3. Разработка и обучение нейронной сети
• Глава 3. Имитационная модель выходного тракта радиопередающего устройства с блоком настройки на основе нейронной сети
  • 3.1. Тестовая модель для оценки эффективности алгоритма настройки на базе нейронной сети
  • 3.2. Результаты моделирования
• Заключение
• Список литературы
• Приложение 1
  • Код модели выходного тракта с генерацией данных для обучения нейронной сети
• Приложение 2
  • Код исследования проверки работы нейронных сетей
• Приложение 3
  • Тестовая модель для проверки эффективности алгоритма настройки