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Electrical Engineering
Erschienen in: Electrical Engineering 3/2004

01.02.2004

Artificial neural networks for the narrow aperture dimension calculation of optimum gain pyramidal horns

verfasst von: K. Guney, N. Sarikaya

Erschienen in: Electrical Engineering | Ausgabe 3/2004

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Abstract

A new method based on artificial neural networks for calculating the narrow aperture dimension of the pyramidal horn is presented. The Levenberg–Marquardt algorithm is used to train the networks. The narrow aperture dimension calculated using artificial neural networks is used in the optimum gain pyramidal horn design. The computed gains of the designed pyramidal horns are in very good agreement with the desired gains.
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Literatur
1.
Love AW (1976) Electromagnetic horn antennas. IEEE Press, New York
2.
Balanis CA (1982) Antenna theory: Analysis and design. John Wiley, New York
3.
Hawkins DC (1992) Improvements to synthesis of waveguide horns. Electron Lett 28:879–881
4.
Selvan KT (1999) Accurate design method for optimum gain pyramidal horns. Electron Lett 35:249–250CrossRef
5.
Guney K (2001) Improved design method for optimum gain pyramidal horns. Int J RF Microwave Computer-Aided Eng 11:188–193
6.
Guney K (2001) Simple design method for optimum gain pyramidal horns. AEU Int J Electron Commun 55:205–208
7.
Guney K (2001) A new design method for optimum gain pyramidal horns. Electromagnetics 21:497–505CrossRef
8.
Guney K, Hancer H (2003) Improved formulas for narrow and wide aperture dimensions of optimum gain pyramidal horn. Int J RF Microwave Computer-Aided Eng 13:239–245
9.
Haykin S (1994) Neural networks: A comprehensive foundation. Macmillan College, New York
10.
Zhang QJ, Gupta KC (2000) Neural networks for RF and microwave design. Artech House, Boston, MA
11.
Christodoulou CG, Georgiopoulos M (2001) Application of neural networks in electromagnetics. Artech House, MA
12.
Sagiroglu S, Guney K (1997) Calculation of resonant frequency for an equilateral triangular microstrip antenna with the use of artificial neural networks. Microwave Opt Technol Lett 14:89–93CrossRef
13.
Sagiroglu S, Guney K, Erler M (1998) Resonant frequency calculation for circular microstrip antennas using artificial neural networks. Int J RF Microwave Computer-Aided Eng 8:270–277
14.
Sagiroglu S, Guney K, Erler M (1999) Calculation of bandwidth for electrically thin and thick rectangular microstrip antennas with the use of multilayered perceptrons. Int J RF Microwave Computer-Aided Eng 9:277–286
15.
Karaboga D, Güney K, Sagiroglu S, Erler M (1999) Neural computation of resonant frequency of electrically thin and thick rectangular microstrip antennas. IEE Proc Microwaves, Antennas Propag H 146:155–159
16.
Guney K, Erler M, Sagiroglu S (2000) Artificial neural networks for the resonant resistance calculation of electrically thin and thick rectangular microstrip antennas. Electromagnetics 20:387–400CrossRef
17.
Guney K, Sagiroglu S, Erler M (2001) Comparison of neural networks for resonant frequency computation of electrically thin and thick rectangular microstrip antennas. J Electromagn Waves Applic 15:1121–1145
18.
Guney K, Sagiroglu S, Erler M (2002) Design of rectangular microstrip antennas with the use of artificial neural networks. Neural Network World 4:361–370
19.
Guney K, Sagiroglu S, Erler M (2002) Generalized neural method to determine resonant frequencies of various microstrip antennas. Int J RF Microwave Computer-Aided Eng 12:131–139
20.
Yildiz C, Gultekin SS, Guney K, Sagiroglu S (2002) Neural models for the resonant frequency of electrically thin and thick circular microstrip antennas and the characteristic parameters of asymmetric coplanar waveguides backed with a conductor. AEU Int J Electron Commun 56:396–406
21.
Guney K, Sarikaya N (2003) Artificial neural networks for calculating the input resistance of circular microstrip antennas. Microwave Opt Technol Lett 37:107–111CrossRef
22.
Maybell MJ, Simon PS (1993) Pyramidal horn gain calculation with improved accuracy. IEEE Trans Antennas Propagat 41:884–889CrossRef
23.
Schelkunoff SA (1943) Electromagnetic waves. Van Nostrand Rheinhold, New York
24.
Levenberg K (1944) A method for the solution of certain nonlinear problems in least squares. Q Appl Math 2:164–168
25.
Marquardt DW (1963) An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters. J Soc Ind Appl Math 11:431–441
26.
Hagan MT, Menhaj M (1994) Training feedforward networks with the Marquardt algorithm. IEEE Trans Neural Networks 5:989–993CrossRef
27.
Standardization of Electronic Industry Association (EIA) (www.eia.org) and Standardization of International Electrotechnical Commission (IEC) (www.iec.ch)
Metadaten
Titel
Artificial neural networks for the narrow aperture dimension calculation of optimum gain pyramidal horns
verfasst von
K. Guney
N. Sarikaya
Publikationsdatum
01.02.2004
Verlag
Springer-Verlag
Erschienen in
Electrical Engineering / Ausgabe 3/2004
Print ISSN: 0948-7921
Elektronische ISSN: 1432-0487
DOI
https://doi.org/10.1007/s00202-003-0197-z

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