Makine Öğrenmesi Destekli Çift Bantlı RFID Anten Tasarımı
Designing of Dual Band RFID Antenna using Machine Learning Techniques
- Tez No: 777815
- Danışmanlar: PROF. DR. NURSEL AKÇAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: RFID teknolojisi, RFID tecnology
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak, 867 MHz çok yüksek frekans (Ultra High Frequency – UHF) ve 2,45 GHz kablosuz yerel alan ağı (Wireless Local Area Network -WLAN) frekans bantlarında çalışabilecek, Radyo Frekanslı Tanımlama (RFID) sistemleri için çift bantlı okuyucu anteni tasarlanmıştır. Makine öğrenmesi tekniklerinin uygulanabileceği referans bir tasarım seçilmiş ve bu tasarım üzerindeki geometrik parametrelerin değiştirilmesiyle, toplamda 625 örnekten oluşan veri seti 3 boyutlu simülasyon ortamında oluşturulmuştur. Makine öğrenmesinde yaygın olarak kullanılan altı farklı algoritma, oluşturulan bu veri setine uygulanmış ve algoritmaların performans metrikleri karşılaştırılmıştır. Giriş portu saçılım parametresi (S11) tahminlemesinde %99,96, R2 skoru, 0,0004 ortalama kare hatasına sahip Random Forest Regresyonunun en başarılı algoritma olduğu belirlenmiştir ve bu algoritma ile makine öğrenmesi modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan model ile istenilen frekanslarda giriş portu saçılım parametresinin en iyi sonucu verdiği anten geometrisine ait parametre seti belirlenmiştir. Bu parametre seti ile simülasyon tekrarlanmış, referans olarak seçilen ve sadece UHF bandında çalışması için tasarlanmış olan anten UHF ve WLAN frekans bantlarının ikisinde birden çalışabilecek şekilde yeniden tasarlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this paper, using machine learning, a dual-band Radio Frequecny Identification (RFID) antenna is designed to operate in 867 MHz Ultra High Frequency (UHF) and 2,45 GHz Wireless Local Area Network (WLAN) bands. A reference design in which machine learning techniques can be applied was selected and by changing the geometric parameters on this design, a data set consisting of 625 samples in total was created in a 3D simulation environment. The success of the algorithms was compared after six of the most popular machine learning algorithms were applied to this data set. Random Forest Regression with 99,96% R2 score and 0,0004 mean square error was determined to be the most successful algorithm in the estimation of the input port scatter parameter (S11), and a machine learning model was created with this algorithm. With the model created, the parameter set of the antenna geometry for which the input port scattering parameter gives the best result at the desired frequencies has been determined and the simulation was repeated. The antenna which was selected as a reference and designed to operate only in the UHF band was redesigned to operate in both UHF and WLAN frequency bands.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme destekli dielektrik rezonatör anten tasarımı
Deep learning assisted dielectric resonator antenna design
FİDAN GAMZE KIZILÇAY
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET HİLMİ NİŞANCI
- 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
HARITH MAJID SFAYYIH ALYASIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF AYDIN
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Yapay zeka destekli chatbotların halkla ilişkiler ve iletişim stratejilerindeki rolü
The role of ai-powered chatbots in public relations and communication strategies
OĞUZHAN SAYIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Halkla İlişkilerKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VENERA NARINOVA