Predviđanje jakosti elektromagnetskog polja u bežičnim lokalnim mrežama zasnovano na neuronskom modelu i optimizaciji rojem čestica : doktorska disertacija - Vilović, Ivan (I. Vilović ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2008)
Ova disertacija se bavi problemom rasprostiranja elektromagnetskog polja u zatvorenom prostoru, gdje je vrlo teško dobiti toènu razdiobu polja. Kvalitetnu vezu s okosnicom komunikacijskog sustava omoguæuju pristupne toèke, koje trebaju biti pažljivo rasporeðene kako bi prostor bio pokriven odgovarajuæom snagom signala. Opæenito razlikujemo jednostavne i složene prostore. Složeni prostori imaju neparalelne i hrapave zidove s nepoznatom dielektrièkom konstantom u odnosu na geometrijski pravilne, jednostavne prostore. Razdioba polja kod jednostavnih prostora se može utvrditi nekom od empirijskih ili deterministièkih metoda. U našem sluèaju korištena je Motley-Keenan i metoda slijeðenja zrake u svrhu predviðanja snage polja u bilo kojoj toèki jednostavnog prostora. Bolji rezultati se postižu, ako se elektromagnetski parametri zidova dobiju mjerenjem. U tu svrhu razvijena je nedestruktivna mjerna metoda zasnovana na mjerenjima koeficijenata refleksije i prijenosa u slobodnom prostoru. Iz dobivenih rezultata izluèena je kompleksna dielektrièka konstanta. Navedene metode, praktièki, nije moguæe primijeniti na složeni prostor, pa je u našem sluèaju primijenjen neuronski model za predviðanje snage signala. Kao rezultat istraživanja upotrijebljen je višeslojni perceptron za konfiguraciju mreže. Ulazi u neuronsku mrežu su koordinate položaja pristupnih i prijamnih toèaka, a izlaz je odgovarajuæa snaga polja. Levenberg-Marquardt algoritam s Bayesovom regulacijom je odabran za uèenje neuronske mreže, kao rezultat istraživanja tri razlièita algoritma uèenja. Neuronski model je testiran na stvarnom složenom prostoru, èija geometrijska i konstrukcijska složenost onemoguæuje primjenu bilo koje druge metode. Neuronska mreža je obuèavana i testirana s izmjerenim snagama polja na raznim toèkama prijama. Dobiveni rezultati potvrðuju ispravnost pristupa. Osim za predviðanje razdiobe polja, neuronska mreža je upotrebljena i za odreðivanje optimalnog položaja pristupne toèke. Optimizacijski postupak je proveden algoritmom zasnovanim na roju èestica (PSO). Rezulati su usporeðeni s vrijednostima dobivenim algoritmom zasnovanim na mravljoj koloniji i genskim algoritmom. Algoritam zasnovan na roju èestica daje toènije rezultate i brže se izvodi na raèunalu od algoritma zasnovanog na mravljoj koloniji, a jednako je toèan kao i genski algoritam. Ključne riječi: Jednostavni prostor, složeni prostor, bežièna lokalna mreža, rasprostiranje elektromagnetskog polja, pristupna toèka, slijeðenje zrake, koeficijent refleksije, koeficijent prijenosa, kompleksna dielektrièka konstanta, neuronska mreža, Levenberg-Marquardt algoritam s Bayesovom regulacijom, optimizacijski algoritam roja èestica, optimizacijski algoritam mravlje kolonije, genski algoritam.