PROJETO E SÍNTESE DE FSS DE BANDA ULTRALARGA PARA MM-WAVE VIA REDE NEURAL DE REGRESSÃO GERAL E ALGORITMO BT MULTIOBJETIVO
bioinspired computing, hybrid technique, GRNN, MOBA
Neste trabalho é apresentada uma técnica de otimização híbrida Bioinspirada que associa uma General Regression Neural Network (GRNN) ao Multiobjective Bat Algorithm (MOBA), para projeto e síntese de Frequency Selective Surfaces (FSS) objetivando sua aplicação no sistema de comunicação de dados por difusão de ondas milimétricas, especificamente, no padrão IEEE 802.15.3c. O dispositivo projetado consiste em arranjos planares de metalizações (patches), na forma geométrica de losango, dispostos sobre substratos RO4003. A FSS proposta neste estudo apresenta operação com característica de banda ultra larga, a FSS patch losango projetada é capaz de cobrir a faixa de 40.0 GHz a 70.0 GHz, ou seja, largura de banda de 30.0 GHz e ressonância em 60.0 GHz. As frequências de corte inferior e superior, referentes a matriz de espalhamento do coeficiente de transmissão, dado em decibéis (dB), foram obtidas no limiar de corte em –10dB, para controle da banda de operação do dispositivo.