Resumen

Se propone un enfoque sencillo y eficiente, basado en técnicas de inteligencia artificial, para estimar conjuntamente la amplitud, la elevación y los ángulos acimutales de las fuentes de campo lejano que inciden en un array en forma de 2 L. En estas técnicas de inteligencia artificial propuestas, la metaheurística basada en el algoritmo genético y el recocido simulado se utilizan como optimizadores globales asistidos con una versión local rápida de búsqueda de patrones para la optimización de los parámetros de adaptación. La métrica de rendimiento se emplea en una función de evaluación de la aptitud que depende del error cuadrático medio que es óptimo y requiere una sola instantánea para converger. Los enfoques propuestos son fáciles de entender y de implementar; el algoritmo genético específicamente hibridado con la búsqueda de patrones genera resultados bastante buenos. La comparación de los esquemas propuestos se lleva a cabo con matrices de forma 1-L y con matrices de forma paralela, y se ha comprobado que coinciden en términos de precisión, tasa de convergencia, complejidad computacional y error cuadrático medio. La eficacia y la eficiencia de los esquemas dados se examinan mediante simulaciones de Monte Carlo y su análisis estadístico inclusivo.

• Materias:Electromagnetismo Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Electromagnetism Telecommunications networks Radio frequency Antenna theory Wireless Networks Radio frequency waves
• Palabras claves:técnicas de inteligencia artificial, matriz de formas, búsqueda de patrones, algoritmo genético, esquema dado, simulación monte carlo, análisis estadístico inclusivo, función de evaluación de la aptitud, fuente de campo lejano, términos de precisión
• Keywords:artificial intelligence techniques, shape array, pattern search, genetic algorithm, given scheme, monte carlo simulation, inclusive statistical analysis, fitness evaluation function, far field source, terms of accuracy