6G uygulamaları için mikroşerit yama anten parametrelerinin yapay zeka ile optimizasyonu
Optimization of the parameters of microstrip antennas for 6G applications using artificial intelligence
- Tez No: 1020346
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET TAHİR GÜNEŞER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, 6G uygulamalarına yönelik mikroşerit yama anten (MYA) parametrelerinin optimizasyonu ele alınmıştır. Yeni nesil kablosuz haberleşme sistemlerinde yüksek veri hızı, düşük gecikme, geniş kapsama alanı, yüksek bağlantı yoğunluğu ve güvenilir haberleşme gereksinimleri; anten tasarımında geniş bantlı çalışma, kompakt yapı, düşük maliyetli substrat kullanımına uygunluk ve empedans uyumu gibi performans ölçütlerini ön plana çıkarmaktadır. Bu doğrultuda tez kapsamında, farklı frekans bantlarında çalışabilen MYA yapılarının tasarımı ve optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, 6G vizyonu kapsamında önem taşıyan 4.4–5.925 GHz, 7.125–8.5 GHz ve 14.3–15.35 GHz frekans bantları dikkate alınmıştır. Bu frekans aralıklarında çalışmak üzere sırasıyla kare, elmas ve üçgen geometrili MYA yapıları tasarlanmış; antenlerin geometrik parametreleri empedans uyumunu iyileştirmek ve hedef bantlardaki çalışma performansını artırmak amacıyla optimize edilmiştir. Anten tasarımlarının elektromanyetik analizleri CST Microwave Studio ortamında gerçekleştirilmiş; optimizasyon algoritmaları MATLAB ortamında geliştirilmiştir. CST-MATLAB arayüzü aracılığıyla simülasyon tabanlı optimizasyon süreci işletilmiştir. Optimizasyon sürecinde anten performansı temel olarak geri dönüş kaybı (S11) üzerinden değerlendirilmiştir. Tez kapsamında, Kızıl Tilki Optimizasyon Algoritması'nın (RFO) MYA problemlerindeki uygulanabilirliği araştırılmıştır. RFO algoritmasının anten parametre optimizasyonundaki başarımını değerlendirmek amacıyla Genetik Algoritma, Diferansiyel Gelişim Algoritması ve Parçacık Sürü Optimizasyonu ile karşılaştırmalı analizler yapılmıştır. Benchmark testleri ve deneysel anten optimizasyon sonuçları birlikte değerlendirildiğinde, RFO'nun yakınsama hızı ve uygunluk değeri bakımından karşılaştırılan algoritmalar arasında rekabetçi bir performans sergilediği görülmüştür. Bununla birlikte, hiçbir algoritmanın tüm anten geometrileri ve performans ölçütleri bakımından mutlak üstünlük sağlayamadığı da ortaya konmuştur. RFO algoritmasının uyarlanabilirliğinin artırılması için yerel arama kabiliyetine destek verecek Gauss Süreci Regresyonu temelli Vekil Model Destekli RFO (SA-RFO) yaklaşımı önerilmiştir. Bu yaklaşımda vekil model, optimizasyon sürecinin tamamını doğrudan üstlenmek yerine RFO döngüsünün orta ve son aşamalarında devreye alınarak yerel arama derinliği artırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, SA-RFO yaklaşımının kare, elmas ve üçgen gibi farklı geometrilere sahip anten problemlerinde tutarlı biçimde uygulanabildiğini ve yerel iyileştirme bakımından başarılı sonuçlar verdiğini göstermiştir. Sonuç olarak, bu tez çalışması ile 6G uygulamaları için geniş bantlı ve düşük maliyetli substrat kullanımına uygun MYA tasarımlarının stokastik ve stokastik-öğrenme tabanlı yöntemlerle optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Çalışma, RFO algoritmasının MYA parametre optimizasyonunda etkin bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermekte; SA-RFO yaklaşımının ise özellikle yerel iyileştirme gerektiren elektromanyetik tasarım problemlerinde klasik stokastik algoritmalara destekleyici bir alternatif olarak değerlendirilebileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This study addresses the optimization of microstrip patch antenna (MPA) parameters for 6G applications. In next-generation wireless communication systems, requirements such as high data rate, low latency, wide coverage area, high connection density, and reliable communication highlight performance criteria including wideband operation, compact structure, compatibility with low-cost substrate utilization, and impedance matching. In this context, the design and optimization of MPA structures capable of operating across different frequency bands have been carried out within the scope of the thesis. The frequency bands 4.4–5.925 GHz, 7.125–8.5 GHz, and 14.3–15.35 GHz, which are of particular significance within the 6G vision, have been considered. MPA structures with square, diamond, and triangular geometries were designed to operate within these respective frequency ranges, and the geometric parameters of the antennas were optimized to enhance impedance matching and improve operational performance within the target bands. Electromagnetic analyses of the antenna designs were conducted in CST Microwave Studio, while the optimization algorithms were developed in MATLAB. The simulation-based optimization process was executed through the CST–MATLAB interface. Throughout the optimization process, antenna performance was primarily evaluated based on return loss (S11). Within the scope of the thesis, the applicability of the Red Fox Optimization (RFO) algorithm to MPA problems was investigated. Comparative analyses using the Genetic Algorithm (GA), Differential Evolution (DE), and Particle Swarm Optimization (PSO) were conducted to evaluate the performance of the RFO algorithm in antenna parameter optimization. When benchmark test results and experimental antenna optimization outcomes were evaluated together, it was observed that RFO exhibits competitive performance among the compared algorithms in terms of convergence speed and fitness value. Nevertheless, it was also demonstrated that no single algorithm achieves absolute superiority across all antenna geometries and performance criteria. To enhance the adaptability of the RFO algorithm, a Gaussian Process Regression-based Surrogate Model-Assisted RFO (SA-RFO) approach was proposed to support local search capability. In this approach, rather than undertaking the entire optimization process independently, the surrogate model is activated during the intermediate and final stages of the RFO loop to increase local search depth. The results demonstrated that the SA-RFO approach can be consistently applied to antenna problems with diverse geometries, such as square, diamond, and triangular configurations, and yields successful local refinements. In conclusion, this thesis presents the optimization of wideband MPA designs compatible with low-cost substrate utilization for 6G applications through stochastic and stochastic learning-based methods. The study demonstrates that the RFO algorithm can be effectively employed in MPA parameter optimization. Further, it reveals that the SA-RFO approach may be regarded as a complementary alternative to classical stochastic algorithms, particularly in electromagnetic design problems that require local refinement.
Benzer Tezler
- Design of broadband amplifiers for microwave transmitters via real frequency techniques
Mikrodalga vericileri için geniş bantlı kuvvetlendiricilerin gerçel frekans teknikleri kullanılarak tasarlanması
ALPER YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR SIDDIK BİNBOĞA YARMAN
- The future development of communication networks from 5g to 6g
5g'den 6g'ye iletişim ağlarının gelecekteki gelişimi
FIRAS ABDULMUNTASSER ALBAKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Ultra geniş bant uygulamaları için esnek papyon anten tasarımı
Design of flexible bow-tie antenna for ultrawide band applications
AYKUT CAN DEMİRBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHA KANBEROĞLU
- Design of a new ultra wideband (UWB) microstrip antenna
Yeni bir ultra geniş bandlı mikroşerit anten tasarımı
VALA TASHVIGH
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- Breast cancer detection and treatment using active sensor imaging and microwave hyperthermia
Aktif sensör görüntüleme ve mikrodalga hipertermi kullanarak meme kanseri tespiti ve tedavisi
FAWZIA ABDIEN ALI ABDULLA
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AŞKIN DEMİRKOL