Amélioration des performances des antennes imprimées basée sur des méthodes de modélisation et d'optimisation sophistiquées
2014
Avec le developpement rapide de la communication sans fil, des antennes de plus en plus
performantes sont necessaires. Ceci est dans le but de repondre aux demandes croissantes
d'antennes assurant diverses fonctionnalites pour des equipements de communication
moderne.
Parmi les deux grandes categories des methodes utilisees dans l'estimation des
caracteristiques des antennes imprimees, nous citons les methodes intuitives simples. Ces
modeles aboutissent generalement a des formules analytiques simples. Cependant, ces
modeles peuvent donner lieu a des resultats inexacts, notamment pour des applications qui
requierent un substrat epais ou une constante dielectrique elevee. La deuxieme categorie
regroupe les methodes sophistiquees, dites methodes d'analyse rigoureuses. Elles sont fondees
sur la base de formalismes mathematiques complexes, ne peuvent conduire a des resultats
exploitables que par le biais d'une resolution numerique. Ces methodes n'ont connu un
veritable challenge dans la conception des antennes imprimees qu'avec l'accroissement des
performances des ordinateurs. Ces methodes, qui sont d'actualite, ne sont pas limitees par les
conditions classiques imposees sur le substrat, et permettent d'analyser des antennes de
formes tres variees mais necessitent un temps de calcul relativement important.
Malgre que les methodes numeriques sophistiquees permettent d'estimer avec exactitude
les caracteristiques des antennes imprimees, ces methodes seules sont incapables de repondre
aux demandes croissantes d'antennes assurant diverses fonctionnalites et multiples
performances pour des equipements de communication moderne.
Dans ce present travail, nous utilisons une methode de modelisation rigoureuse
conjointement avec un outil d'optimisation sophistique dans le but de realiser des antennes
imprimees de plus en plus performantes et assurant diverses fonctionnalites. La modelisation
est accomplie via la methode des moments alors que les algorithmes genetiques et d’autres
techniques plus evolutives sont exploites comme un outil d'optimisation performant
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