Geri Dön

Design and optimization of microstrip patch antenna for sub-6 ghz 5g communication based on machine learning

Makine öğrenimine dayalı 6 ghz altında 5g iletişimi için mikroşerit yama anteninin tasarımı ve optimizasyonu

  1. Tez No: 1002900
  2. Yazar: HARITH MAJID SFAYYIH ALYASIRI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ELİF AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sub-6 GHz frekans aralığında çalışan beşinci nesil (5G) kablosuz sistemlere yönelik artan talep, küçük boyutlu, geniş bantlı ve yüksek verimli anten çözümlerini gerekli kılmaktadır. Mikroşerit yama antenler (MYA), düşük profilli yapıları ve kolay entegrasyon özellikleriyle avantaj sağlasa da bant genişliği açısından sınırlıdır. Bu tez, 5G uygulamaları için girintili beslemeli yarıklı dikdörtgen MYA'ların tasarım ve optimizasyonuna yönelik makine öğrenmesi tabanlı bir yöntem önermektedir. Geri dönüş kaybı (S₁₁) ile anten parametreleri arasındaki ilişkiyi incelemek üzere 200.000'in üzerinde HFSS benzetimi yapılmıştır. Gradient Boosting modeli, yüksek doğruluk ve genelleme başarısı elde etmiş ve bant genişliği farkındalıklı optimizasyonda kullanılmıştır. Anten 3.56 GHz ve 6.03 GHz'de çift bantlı çalışmış, -18 dB geri dönüş kaybı, %3.2 ve %4.2 kesirsel bant genişliği ile %84 verimlilik göstermiştir. Önerilen ML destekli tasarım yaklaşımı, tasarım süresini önemli ölçüde azaltmakta ve sürdürülebilir, ölçeklenebilir anten tasarımı için güçlü bir potansiyel sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The significant surge in demand for fifth-generation wireless systems in the sub-6 GHz frequency range requires small, wideband, high-efficiency antennas. Microstrip patch antennas are low profile and easy to incorporate, but are limited in bandwidth and efficiency. This thesis studies a machine-learning-based methodology for the design and optimization of inset-fed slotted rectangular MPAs for fifth-generation applications. More than 200,000 HFSS simulations were used to study the non-linear relationship between the return loss and the antenna design characteristics. A reproducible machine learning pipeline with integrated feature engineering, cross-validation, and hyperparameter tuning ensured robust prediction. Gradient Boosting achieved excellent accuracy and generalization, and was used for bandwidth-aware MPA optimization. The optimized MPA displayed matched bands at 3.56 and 6.03 GHz, an S11 of -18 dB, fractional bandwidths of 3.2% and 4.2%, and an efficiency of 84%. Validation with HFSS simulation showed a near match. The proposed ML-guided design procedure achieves an order-of-magnitude reduction in design time and demonstrates the potential for sustainable, scalable antenna design.

Benzer Tezler

  1. 5G uygulamaları için 6 GHz altı ve milimetre dalga bantlarında çalışan mikroşerit anten tasarımı, analizi ve üretimi

    Design, analysis and production of microstrip antennas operating in sub-6 GHz and millimeter wave bands for 5G applications

    SANAA IRIQAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİBEL YENİKAYA

  2. Radar uygulamalarında vivaldi anten tasarımı ve optimizasyonu

    Vivaldi antenna design and optimization in radar applications

    ERDEM BARLİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEBAHATTİN EKER

  3. Yapay zeka temelli derin öğrenme yöntemi ile 5G uyumlu mikroşerit anten tasarım ve uygulaması

    5G compatible microstrip antenna desing and application with artifical intelligence based deep learning method

    REŞİT KARAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAKUP HAMEŞ

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ BELEN

  4. Design and improvement of hybrid metal-graphene microstrip antenna for indoor applications

    İç mekan uygulamaları için hibrit metal-grafen mikroşerit anten tasarımı ve iyileştirilmesi

    ALI KAREEM NAJM AL-ASADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN

  5. Görüntüleme dizileri için süperiletken mikroşerit yama anten tasarımı ve testi

    Design and test of superconductor microstrip patch antenna for imaging arrays

    ARAL ERTUĞ ZORKUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ BOZBEY