İha-yer istasyonu haberleşmesi için 2.4 ghz yama anten dizisinin dinamik evrilgen sinirsel-bulanık çıkarım sistemi – döngü tutarlı artık kapı hibrit mimarisi ile ters tasarımı
Dynamic evolutionary neuro-fuzzy inference system with loop-consistent residual gate hybrid architecture for inverse design of a 2.4 ghz patch antenna array for uav-ground station communication
- Tez No: 1023983
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET KAYABAŞI, DR. ÖĞR. ÜYESİ RABİA TOPRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, 2.4 GHz Endüstriyel Bilimsel ve Tıbbi (EBT) bandında çalışan 2×2 dikdörtgen yama anten dizisinin makine öğrenmesi tabanlı ters tasarımı için Dinamik Evrilgen Sinirsel-Bulanık Çıkarım Sistemi – Döngü Tutarlı Artık Kapı (DESBÇS-DTA) hibrit mimarisi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, istenen performans metriklerinden anten geometri parametrelerini doğrudan tahmin eden uçtan uca bir tasarım çerçevesi ortaya koymaktadır. Çalışmada, Latin Hiperküp Örnekleme (LHÖ) yöntemiyle 8 boyutlu parametre uzayından 500 farklı anten konfigürasyonu üretilmiş ve Ansys HFSS elektromanyetik benzetimi ile 15 performans metriği elde edilmiştir. İleri yönlü modelleme için eğitilen ileri çok katmanlı algılayıcı (ÇKA), 5 katlı çapraz doğrulama ile ortalama R² = 0.80 performansına ulaşmıştır. Ters yönlü modelleme için geliştirilen DENBÇS-DTA mimarisi, kodlayıcı ağ, 15 kurallı Gauss-Takagi-Sugeno-Kang bulanık çıkarım, artık düzeltme ağı ve sigmoid kapılama mekanizmalarını bir arada kullanmaktadır. Ters model, döngüsel tutarlılık eğitim stratejisiyle eğitilmiş ve test setinde döngüsel tutarlılık R² = 0.84 elde edilmiştir. Parametrelerin performans metrikleriyle korelasyonuna dayanan üç katmanlı bir sistem geliştirilmiş ve Muhafazakâr Test Zamanı Optimizasyonu (MTZO) ile tahmin sonrası ince ayar mekanizması uygulanmıştır. Modelin önerdiği optimum geometri parametreleri bağımsız HFSS benzetimiyle doğrulanmış ve 15 metrikten 10 tanesinde model-HFSS farkı % 5'in altındadır. HFSS benzetiminde kazanç 5.59 dBi, S11 değeri −16.90 dB, VDDO değeri 1.33, bant genişliği 80 MHz ve rezonans frekansı 2.44 GHz elde edilmiştir. Tasarlanan anten prototip olarak üretilmiş ve deneysel ölçümlerle doğrulanmıştır. Bu çalışma DENBÇ mimarisinin anten tasarımına ilk kez uygulanması, bulanık çıkarım ile derin öğrenmeyi birleştiren özgün DENBÇS-DTA hibrit mimarisi, döngüsel tutarlılık eğitim stratejisi, MTZO ve katman sistemi gibi beş temel özgün katkıyı literatüre sunmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a DENFIS-CRG (Dynamic Evolving Neural-Fuzzy Inference System – Cycle-consistent Residual Gated) hybrid architecture was developed for the machine learning-based inverse design of a 2×2 rectangular patch antenna array operating in the 2.4 GHz Industrial, Scientific and Medical (ISM) band. The developed system establishes an end-to-end design framework that directly predicts antenna geometry parameters from desired performance metrics. In this study, 500 different antenna configurations were generated from an 8-dimensional parameter space using the Latin Hypercube Sampling method, and 15 performance metrics were obtained through Ansys HFSS electromagnetic simulator. The ForwardMLP trained for forward modeling achieved an average R² = 0.80 with 5-fold cross-validation. The DENFIS-CRG architecture developed for inverse modeling integrates an encoder network, 15-rule Gaussian-Takagi-Sugeno-Kang fuzzy inference, residual correction network, and sigmoid gating mechanisms. The inverse model was trained with a cycle consistency training strategy and achieved a roundtrip R² = 0.84 on the test set. A three-tier system based on the correlation of parameters with performance metrics was developed, and a Conservative Test-Time Optimization (CTTO) mechanism was applied for post-prediction refinement. The optimal geometry parameters proposed by the model were validated through independent HFSS simulation, with model-HFSS agreement within 5% for 10 out of 15 metrics. The HFSS simulation yielded a gain of 5.59 dBi, S11 of −16.90 dB, VSWR of 1.33, bandwidth of 80 MHz, and resonant frequency of 2.44 GHz. The designed antenna was fabricated as a prototype and validated through experimental measurements. This study has presented five fundamental original contributions to the literature: the first application of the DENFIS architecture to antenna design, the novel DENFIS-CRG hybrid architecture combining fuzzy inference with deep learning, the cycle consistency training strategy, Conservative TTO, and the tier system.
Benzer Tezler
- 6N yüksek irtifa platform sistemleri için antipodal vivaldi anten tasarımı
Antipodal vivaldi antenna design for 6G high altitude platform system (HAPS)
ALİ ALPEREN KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA AKLEMAN YAPAR
- İnsansız hava araçları için S-bant bıçak anten tasarımı
S-band blade antenna design for unmanned aeri̇al vehicles
BERK CAN KOYUNCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇİYDEM
- Trakya bölgesi bağ alanlarının uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri teknikleri ile incelenmesi
Investigation of the Trakya (Thrace) region vineyard areas by using remote sensing and geographic information systems
EMRE ÖZELKAN
Doktora
Türkçe
2014
Ziraatİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
DOÇ. DR. ELİF SERTEL
- Katlanabilir kanatlara sahip bir insansız hava aracının tasarımı, üretimi ve testleri
Design, manufacturing and testing on unmanned air vehicle with foldable wings
İREM ÖZGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Autopilot system and ground station software for UAV's
İnsansız hava araçları için oto pilot sistemi ve yer istasyonu yazılımı
SELMAN TOSUNOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜSTEM ASLAN