Geri Dön

5G slot antenna design with machine learning

Makine öğrenmesi ile boşluklu 5G anten tasarimi

  1. Tez No: 760473
  2. Yazar: ONUR ELÇİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM TEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

5G teknolojisi yüksek veri kapasitesi, düşük gecikme ve arttırılmış kanal kapasitesi ile geleceğin teknolojisi olma yolundadır. Bu teknoloji ile uyumlu alıcı-verici sistemleri tasarlanmaktadır ve bu sistemlerde kazanç, bant genişliği ve yönlülük özellikleri ile antenler önemli bir rol oynamaktadır. Teknolojinin gereksinimlerini karşılamak için HFSS, AWR ve CST gibi tasarım araçları mühendisler tarafından sıkça kullanılmaktadır. Her ne kadar bu simülasyon araçları anten özelliklerini gerçeğe çok yakın bir şekilde tahmin edebilse bile ciddi miktarlarda zaman ve donanım kaynakları kullanırlar. Bu sorunların üstesinden gelebilmek için makine öğrenme ile anten tasarımı yapmak bu tezin konusu olmuştur. Tezin ilk aşaması olarak boşluklu bir anten yapısı seçilmiştir ve klasik tasarım metotları ile HFSS ile bir tasarım ortaya konulmuştur. Bu tasarımında kritik rol oynayan uzunluk parametreleri değiştirilerek farklı tasarımlar oluşturuldu ve performans parametreleri kaydedilerek bir veri tabanı yaratıldı. Bu veri tabanı makine öğrenmesi ile antenlerin kazançları ve yansıma katsayılarını belirlemek için kullanılmıştır. En uygun tasarımı bulabilmek için girdi ve çıktı parametreleri yer değiştirilerek uzunluk bilgileri güncellenmiştir. Bu güncellemeden sonra bulunan uzunluklar makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları ile bir daha taranmıştır. Birkaç adım içeren bu tasarım sürecinin sonunda daha iyi performansa sahip bir anten daha hızlı ve daha az donanım gereksinimi ile tasarlanmıştır.

Özet (Çeviri)

5G technology is promising to be the future technology due to its higher data output, lower latency and higher channel capacity. Many transceiver structures are designed for 5G and antennae play a crucial role in these structure with their gain, bandwidth and directional properties. To satisfy the needs of the system, RF engineers use tools such as HFSS, AWR an CST to design optimum antenna. These tools are capable of simulating real behavior of antennae with the cost of time and hardware memory. To solve the computation cost issue, this thesis focused on using machine learning tools to do antenna design. First, a slot antenna topology was chosen for the basis of 5G antenna and designed by using HFSS and traditional optimization methods. Then parameters of the chosen topology were swept to create a dataset for machine learning. This dataset was used for predicting realized gain and s-parameters. To find the optimum design, input parameters in the datasets were interchanged with output parameters to locate the best lengths. These lengths were swept with machine learning and deep learning tools to exhaustively search for an improved design. As a result of this multi-step process, a better performing antenna was designed in shorter time and with less computation cost.

Benzer Tezler

  1. Design and optimization of UWB antenna for the 5G mobile communication applications using a fuzzy expert system

    5G mobil iletişim uygulamaları için UWB anteninin bulanık uzman sistem tasarımı ve optimizasyonu

    MOHAMMED ALBAQER ADNAN K. AL-MINSHIDAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER CİVELEK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN

  2. A new antenna design methodology based on performance analysis of MIMO and defining novel antenna parameters

    MIMO performans analizine ve anten parametrelerini tanımlamaya dayalı yeni bir anten tasarım metodolojisi

    ABUBEKER ABDULKERIM YUSSUF

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK PAKER

  3. 6 GHZ altında 5G baz istasyonları için çift kutuplu antisimetrik yarık kuplajlı yama anten tasarımı

    Design of a dual polarized antisymmetric slot coupled patch antenna for sub – 6 GHZ 5G base stations

    BURAK UZMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÇİYDEM

  4. 5G uygulamaları için dairesel polarizasyonlu ve metayüzeyli mikroşerit MIMO anten tasarımı

    Design of circularly polarized microstrip MIMO antenna with metasurface for 5G applications

    MUSTAFA KOÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL

  5. 5G mobil uygulamaları için çift bantlı MIMO anten tasarımı

    Dual band MIMO antenna design for 5G mobile applications

    AHMET ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİRSEN SAKA TANATAR