Design of frequency selective surface based on reflection coefficients in C and X bands using nested convolutional neural network
İçiçe evrişimli sinir ağları kullnarak C ve X bantlarında yansıma katsayısı temelli frekans seçici yüzey tasarımı
- Tez No: 772210
- Danışmanlar: PROF. DR. ERGUN ERÇELEBİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 179
Özet
Frekans seçici yüzeyler (FSY), elektromanyetik dalgaları yansıtmak, iletmek ve soğurmak için kullanılan periyodik olarak yerleştirilmiş şekillerden oluşan yüzeylerdir. FSY'nin anten performansını arttırmak, radar kesitini düşürmek, filtrelemek, fotovoltaik hücre performansını arttırmak gibi birçok kullanım alanları bulunmaktadır. FSY'nin farklı alanlarda kullanılmasından dolayı araştırmacıların dikkatini çekmiş ve bu alanda çalışmalar yapılmasına neden olmuştur. Yapılan çalışmalar genel olarak optimizasyon algoritmaları ve yöntemleri ile FSY yüzeyinin elde edilmesine yöneliktir. Bu amaç doğrultusunda istenilen yansıma katsayısı (S11) iterasyon ile elde edilmektedir. Son yıllarda hesaplama gücünün önemli derecede artması ile Makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımı daha da yaygınlaşmış olup sınıflandırma ve regresyon problemlerinde başarılı sonuçlar alınmıştır. Bu tezde, makine öğrenmesi algoritmalarından Karar ağaçları, K-en yakın komşu, Derin öğrenme ve hibrit derin öğrenme algoritmaları ile istenilen S11'e karşılık gelen FSY'yi elde etmek için çalışmalar yapılmıştır. Makine öğrenme algoritmalarının eğitim sürecinde, 6-14 GHz arasındaki yansıma katsayıları girdi olarak kullanılırken 50x50 boyutundaki FSY resimleri hedef olarak kullanılmıştır. Toplam olarak 29722 adet yansıma katsayıları kullanılarak makine öğrenmesi modelleri eğitilmiştir. Yapılan benzetim çalışmaları sonucunda en başarılı sonuç, hibrit bir model olan iç içe evrişimli sinir ağları modeli ile elde edilmiştir. İç içe evrişimli sinir ağları modelinin ortalama mutlak hata değeri 0.69, R2 değeri ise 0.9 olarak elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Frequency selective surfaces (FSS) are surfaces consisting of periodically placed shapes used to reflect, transmit and absorb electromagnetic waves. FSS has many uses such as increasing the antenna performance, reducing the radar cross section, filtering, and increasing the photovoltaic cell performance. Due to the use of FSS in many fields, it has attracted the attention of researchers and has led to studies in this field. The studies are generally aimed at obtaining the FSS surface with optimization algorithms and methods. For this purpose, the desired reflection coefficients (S11) are obtained by iteration. With the significant increase in computational power in recent years, the use of machine learning algorithms has become more widespread and successful results have been obtained in classification and regression problems. In this thesis, studies were carried out to obtain the FSS corresponding to the desired S11 with Decision trees, K-nearest neighbor, Deep learning and hybrid deep learning algorithms from machine learning algorithms. In the training process of machine learning algorithms, reflection coefficients between 6-14 GHz were used as input, while 50x50 FSS images were used as targets. Machine learning models were trained using 29722 reflection coefficients in total. As a result of the training process, the most successful result was obtained with the nested convolutional neural network model, which is a hybrid model. The mean absolute error value of the nested convolutional neural network model was 0.69, and the R2 value was 0.9.
Benzer Tezler
- Amaca uygun olarak yansıma ve iletim karakteristikleri değiştirilebilen yapısal yüzey malzemesi
Design for the structural surface material at which reflection and transmission characteristics can be controlled
BORA DÖKEN
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Construction and measurement of frequency selective surfaces comprised of crossed dipoles on a dielectric sheet
Dielektrik plaka üzerine işlenmiş çarpı şeklindeki dipollerden oluşan frekans seçici yüzeylerin üretim ve ölçümleri
A.HAKAN SELÇUK
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY EGE
- Atık lastik katkılı asfalt kaplamaların trafik gürültüsünü sönümlemedeki etkileri
The effects of scrap tires in asphalt pavement on highway noise damping
CELAL TOLGA İMAMOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZTÜRK
- From media-based modulation to reconfigurable intelligent surfaces: Novel index modulation solutions
Ortam-tabanlı modülasyon'dan uyarlanabilir akıllı yüzeylere: Özgün indis modülasyon çözümleri
ZEHRA YİĞİT
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- Directional wide band printed monopole antenna for use in microwave breast cancer imaging
Mikrodalga meme kanseri görüntüleme kullanımı için geniş bantlı yönlü mikroşerit anten
JAVAD JANGİ GOLEZANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiHaberleşme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN