Reconstrução de campos eletromagnéticos utilizando regularização de Tikhonov-Phillips e inteligência artificial

Abstract

A caracterização experimental de antenas vem ao longo dos anos tornando-se um importante campo de estudo do eletromagnetismo aplicado. Isso fica mais evidente devido ao fato que o projeto de elementos irradiantes estão cada vez mais complexos devido ao significante aumento das demandas eletrônicas, influência do ambiente circundante, especificações de operação e banda e funcionalidades adicionais aumentam a ainda mais a necessidade de investigações e estudos mais profundos dos elementos radiantes. No entanto, apesar do fato de tal área ter uma vasta quantidade de estudos conduzidos, ela ainda possui desafios, pois o problema de reconstrução do campo magnético por caracterização pode ser considerado como NP-difícil e não convexo, e quantidade de e as estratégias de aquisição de dados possuem um grande impacto no sucesso final do processo. Neste contexto, esse trabalho apresenta novas estratégias de reconstrução do campo eletromagnético. A primeira delas utiliza a técnica de regularização de Thikonov-Philips para determinar a melhor malha retangular de amostragem, utilizando o número de condicionamento e a quantidade de amostras como métrica. Tal estratégia permite a reconstrução do campo eletromagnético com dados faltantes e ruidosos, em que os efeitos de Gibbs nos limites da janela utilizada são praticamente desprezíveis, mitigando o efeito do ruído numérico presente nas amostras experimentais, obtendo assim estimadores ótimos, estáveis e com baixa carga computacional. O desenvolvimento de tal técnica foi um trabalho conjunto feito pela Universidade de Brasília (Brasil), Universidade de Rennes (França) e a Universidade de Cassino (Itália). O autor desta dissertação de mestrado foi o responsável pela implementação e análise de resultados. Já a segunda é uma nova abordagem de reconstrução do campo eletromagnético baseada na resolução do problema de recuperação de fase utilizando inteligência artificial: ela permite obter a distribuição de fase do campo eletromagnético em uma determinada esfera usando apenas os dados de amplitude. Para a primeira técnica uma análise profunda composta de comparações entre os campos medido e reconstruído, propagação do ruído e independência garantem o erro de reconstrução mínimo. Já para o segundo item deste trabalho, os resultados obtidos mostram que os modelos de inteligência artificial conseguem recuperar a distribuição de fase do campo eletromagnético para reconstrução de maneira satisfatória. Os resultados também foram consolidados com análises estatísticas robustas.