Kompakt mikroşerit antenlerin rezonans frekansının yapay sinir ağları ve bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağ kullanarak hesaplanması
Computing the resonant frequency of compact microstrip antennas by using artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system
Yazar: AHMET KAYABAŞI
Danışman: PROF. DR. ALİ AKDAĞLI
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektromanyetik rezonans = Electromagnetic resonance ; Mikroşerit antenler = Microstrip antennas ; Sinirsel bulanık mantık = Neuro fuzzy logic ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Büyük bir ivme ile gelişen teknolojiye paralel olarak, kişisel iletişim sistemleri, mobil uydu iletişimi, kablosuz yerel ağlar ve diğer birçok küçültülmüş iletişim sistemleri küçük boyutlu antenlere ihtiyaç duymaktadır. Mikroşerit antenler (MA) küçük boyut, düşük maliyet, hafiflik, baskı devre teknolojisi ile kolay üretim gibi birçok avantaja sahiptir. Bu avantajlarından dolayı MA'lar, uçaklar, radar sistemleri, uzay araçları, kablosuz iletişim, uydu ve füze gibi birçok mikrodalga uygulamalarında kullanılmaktadır. MA için yapılan çalışmaların çoğu, analizlerinin kolaylığından dolayı dikdörtgen, üçgen ve daire gibi bilinen geometriler üzerinde yoğunlaşmıştır. Düzgün geometrilere sahip MA'ların boyutları, UHF bandı uygulamaları için nispeten büyüktür. Bu nedenle, bu frekanslar için bilinen geometrilere sahip MA konfigürasyonları modifiye edilmelidir. Bilinen MA'ların iletken kısımlarında modifikasyon yapmak suretiyle kompakt MA'lar (KMA) elde edilmiştir. KMA'lar dar band genişliğine sahip oldukları ve sadece rezonans frekansı civarında çalışabildiklerinden dolayı rezonans frekansının belirlenmesi önemlidir. KMA'ların rezonans frekansının hesaplanması, iletken yamanın kenarlarındaki elektromanyetik alan saçaklanmalarından (fringing field) dolayı kompleks bir problemdir. KMA'ların elektronik iletişim pazarında kullanımının artması, performans analizinin yapılmasında daha basit metotların kullanılmasını gerektirmektedir.
Bu tez çalışmasında, dikdörtgen halka şekilli KMA (DHKMA), dairesel halka şekilli KMA, (DAHKMA) C şekilli KMA (CKMA), E şekilli KMA (EKMA), H şekilli KMA (HKMA) ve L şekilli KMA'ların (LKMA) rezonans frekansları Yapay Sinir Ağları (YSA), ve Bulanık Mantık Sistemine Dayalı Uyarlanır Ağ (BMSDUA) kullanılarak hesaplanmıştır. Bu kapsamda düzgün geometriye sahip olmayan fiziksel ve elektriksel parametreleri farklı KMA'ların rezonans frekansları elektromanyetik benzetim programları kullanılarak her bir anten için belirli sayıda elde edilmiştir. Benzetim verileri, KMA'ların rezonans frekansını belirlemek amacıyla YSA ve BMSDUA'nın eğitilmesinde ve test edilmesinde kullanılmıştır. Aynı zamanda laboratuvar ortamında gerçekleştirdiğimiz belirli sayı ve şekillerdeki KMA'ların ölçüm sonuçları ve literatürde bu şekillerde tasarlanmış anten sonuçları da YSA ve BMSDUA yapılarının başarısını test etmek için kullanılmıştır. Ayrıca KMA'ların rezonans frekansı hesabında optimizasyona dayalı bir sinirsel öğrenme yöntemi olan destek vektör makinaları da (DVM) kullanılmıştır. Tezde ele alınan KMA'ların rezonans frekansı hesabı için YSA ve BMSDUA kullanılarak hesaplama yapan bir arayüz de tasarlanmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
According to the developing technology with a great acceleration; personal communication systems, mobile satellite communication, wireless local area network and the other miniaturized communication systems have needed smaller antennas. Microstrip antennas (MAs) have numerous advantages such as small dimension, low price, low profile and easy production with printed board technology. Because of these advantages, MAs have been utilized in various microwave applications like planes, radar systems, space crafts, wireless communication systems, satellites and missiles. The studies for MAs have concentrated on traditional geometries such as rectangular, triangular and circular due to easiness of their analysis. However, the dimensions of the MAs with regular geometries are relatively big for UHF band applications. Therefore, the MA configurations with regular geometries should be modified. The compact MA (CMA) can be obtained by modifying the patch of MA. Since the CMAs have narrow bands and operate the vicinity of the resonant frequency, the computation of the resonant frequency is significant. The calculation of the resonant frequency of the CMA is a complex problem owing to electromagnetic fringing field at the edges of the patch. The increasing usage of the CMAs in communication market has led to a necessity of using simpler methods.   
	In this thesis, the resonant frequencies of CMAs with the shapes of rectangular ring shaped, circular ring, C, E, H and L have been computed using artificial neural network (ANN) and adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). In this context, the resonant frequencies for the irregular shaped CMAs having different physical and electrical parameters were obtained for certain numbers of each antenna by using electromagnetic simulation software. The simulated data was employed for the aim of the training and testing the ANN and ANFIS. The measured data of the CMAS with specific numbers and shapes which were fabricated in the laboratory and also the antenna results in the literature designed for these shapes have been exploited for testing the successful of the constructions of ANN and ANFIS. Moreover, the support vector machine (SVM) which is a neural network method based on optimization has been utilized in the calculation of the resonant frequency. Successful results have been achieved by using the models of ANN, ANFIS and SVM used in the calculations of the resonant frequency of the CMAs.