Design of a Dual-Band Microstrip Antenna using Generative Adversarial Networks
Creators: name: Ηλιάδης, Λάζαρος Αλέξιος Ματθαίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Διζωνική κεραία
Βελτιστοποίηση
Βαθειά μάθηση
Dual-Band antenna
Optimization
Deep Learning

description: Οι μικροταινιακές κεραίες έχουν παίξει πολύ σημαντικό ρόλο στην ανάπτυξη των κινητών και δορυφορικών επικοινωνιών, λόγω των ιδιαίτερων χαρακτηριστικών τους. Ωστόσο, ο σχεδιασμός τους απαιτεί πολλές ώρες δοκιμών σε προγράμματα πλήρους κυματικής ανάλυσης. Μια εναλλακτική προσέγγιση στο πρόβλημα της σχεδίασης, είναι η κατασκευή ενός προσεγγιστικού μοντέλου το οποίο μιμείται τη συμπεριφορά και την απόδοση του προσομοιωμένου μοντέλου, ενώ είναι φθηνότερο υπολογιστικά να εκτιμηθεί η λειτουργία του. Σε αυτή την εργασία χρησιμοποιήθηκε μια τεχνική Βαθιάς Μάθησης, η οποία ονομάζεται Generative Adversarial Network (GAN), για τη σχεδίαση μιας διζωνικής μικροταινιακής κεραίας για τηλεπικοινωνιακά συστήματα 5ης Γενιάς, η οποία έχει τυχαίες σχισμές και 58 παραμέτρους. Τα γεωμετρικά χαρακτηριστικά μιας αρχικής κεραίας βελτιστοποιημένης με χρήση εξελικτικού αλγορίθμου χρησιμοποιήθηκαν προκειμένου να συγκροτηθεί μια βάση δεδομένων. Η βάση αυτή μπήκε ως είσοδος σε ένα GAN που προγραμματίστηκε για αυτόν το σκοπό, για εκπαίδευση. Το GAN παρήγαγε καινούρια δεδομένα (χαρακτηριστικά κεραιών). Η ορθή λειτουργία του διαπιστώθηκε με τρία διαφορετικά στατιστικά μέτρα. Στη συνέχεια, τα “ψεύτικα” δεδομένα μαζί με τα “αληθινά” αποτέλεσαν μια καινούρια βάση δεδομένων. Στη βάση αυτή εκπαιδεύτηκαν τέσσερις διαφορετικοί αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης. Σκοπός αυτής της διαδικασίας ήταν να εφαρμοστεί η τεχνική της παλινδρόμησης για την παραγωγή νέων σχεδίων. Ο αλγόριθμος που πέτυχε τα καλύτερα αποτελέσματα στη συνέχεια χρησιμοποιήθηκε για να παράξει μια σειρά νέων γεωμετρικών χαρακτηριστικών μιας διζωνικής κεραίας. Το αποτέλεσμα μια εξ αυτών εισήχθη στο πρόγραμμα HFSS και σχεδιάστηκε έτσι μια διζωνική μικροταινιακή κεραία με τυχαίες σχισμές και με πολύ χαμηλές τιμές συντελεστή ανάκλασης
description: Microstrip patch antennas have played a crucial role in the advancements in mobile and satellite communications, due to their appealing characteristics. However, their design demands many hours of trial and error simulations with full-wave electromagnetic solvers. One alternative to this standard procedure is the construction of data-driven approximation models, known as surrogate models. Surrogate models imitate the behavior and the performance of the simulation model as closely as possible while being computationally cheaper to evaluate. In this work a Generative Adversarial Network is trained to serve as a surrogate model for the design of a dual-band microstrip patch antenna. The input data came from a patch antenna with parameters optimized by a Biogeography-based optimization algorithm. The outputs from the network were compared to the real data using three different statistical measures. Having validated the accuracy of the model, four Machine Learning regression algorithms were trained on a data-set comprised of both real and fake data. The generated data from the algorithm that performed best were used to design a dual-band patch antenna with very low S11 values at both operating frequencies