5G slot antenna design with machine learning
Makine öğrenmesi ile boşluklu 5G anten tasarimi
- Tez No: 760473
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM TEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Anten, Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Five-Generation Wireless Telephone Technology, Antenna, Deep learning, Machine learning
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- GPU üzerinde yazılım tabanlı anten gerçeklenmesi
Realization of software-defined antenna on GPU
ABDULLAH BAKIRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Machine learning based design of gap waveguides
Makine öğrenmesi tabanlı boşluk dalga kılavuzu tasarımı
UĞUR ALKAŞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇAYÖREN
- Design and implementation of beyond 5g physical layer schemes
5g sonrası fiziksel katman şemalarının tasarımı ve gerçeklemesi
CANER GÖZTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- 5G kablosuz haberleşme sistemleri için DGS ve slot yükleme tekniklerini kullanarak 28/38 GHz çift bant mikroşerit yama anten tasarımı
Using DGS and slot upload techniques for 5G wireless communication systems 28/38 GHz dual tape microstripper patch antenna design
GÖZDE SÜNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AKDAĞLI
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL