Facultad de Ciencias e Ingeniería

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Autorsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Velásquez Silva, JhoelTemasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Telecomunicaciones

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    Optimización del diseño de antenas Yagi-Uda usando algoritmos genéticos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2013-10-16) Velásquez Silva, Jhoel; Alcócer García, Alejandro Carlos
    El ser humano desde siempre ha tenido la necesidad innata de comunicarse en cualquier lugar y en cualquier momento. Esto ha impulsado un desarrollo asombroso en el área de las telecomunicaciones y especialmente en los últimos 30 años, en los cuales se han logrado tales avances en esta área de la ingeniería que a esta etapa de la historia de la humanidad se le ha denominado como la “era de las comunicaciones”. Hace más de un siglo que Hertz demostró la posibilidad de enviar ondas electromagnéticas de un punto al otro vía inalámbrica. Menos de una década después, Marconi puso en marcha la primera comunicación transatlántica dando origen al negocio de las telecomunicaciones [1]. En los últimos treinta años, gracias al avance de los computadores y al perfeccionamiento de las técnicas numéricas se han producido mejoras significativas en los parámetros de desempeño de las antenas, debido a que se han podido implementar dichos métodos para estructuras muy complejas. En la actualidad existen diversos programas de análisis de antenas basados en estos métodos, los cuales han contribuido al avance de las telecomunicaciones [1]. En el presente trabajo de investigación se expone los fundamentos electromagnéticos aplicados a antenas y su implementación computacional; posteriormente se explicara los fundamentos teóricos de optimización teniendo como técnica principal a los algoritmos genéticos. A partir de esto se propone un diseño para la solución óptima de desempeño para antenas Yagi. El desarrollo del diseño del sistema de optimización se expone en 4 capítulos. En el primero, se aborda la teoría de antenas; en el segundo, se expone a los algoritmos genéticos; en el tercero, se explica el diseño de optimización y sus restricciones; finalmente, en el cuarto, se realizan las pruebas de simulación para demostrar el funcionamiento adecuado y esperado.