Minkowski fraktal anten tasarımı ve yapay sinir ağı modeli
Minkowski fractal antenna design and artificial neural network model
Yazar: CİHAN METE
Danışman: PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada ilk olarak fraktal TUBİTAK ambleminden yola çıkılarak tübitak anteni tasarlanmıştır. Tübitak anteni yama anten olup geniş bantta çalışacak şekilde yapılmıştır. Anten CST programında tasarlanmıştır. Boyutlar en iyi s parametre değerleri çıkacak şekilde ayarlanmıştır. Daha sonra ışıma diyagramları incelenmiştir.İkinci olarak fraktal antenler hakkında genel bilgiler verildikten sonra bir fraktal yama anten CST programında tasarlanmıştır. Bu anten ikinci safhadaki hilbert eğrisi ile birleşmiş Minkowski eğrisi şeklindedir. Burada fraktal antenlerin boşluk doldurma özelliğinden yararlanılmaktadır. Boşluk doldurma özelliği anten boyutunu küçültmeyi mümkün kılar. ikinci safhadaki hilbert eğrisi ile birleşmiş Minkowski eğrisi yüzey doldurmaya uygundur. Ayrıca burada fraktal antenlerin kendine benzerlik özelliğinden de yararlanılmaktadır. Bu sayede anten multibant bir davranış sergilemektedir. Fraktal antenin oluşumundaki üç ayrı safha da CST programında tasarlanmıştır. Üç ayrı safhada elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Aradaki farklar gösterilmiştir. Antenin ışıma diyagramı da incelenmiştir.Daha sonra CST programında tasarlanmış olan fraktal anteni için Yapay Sinir Ağı modeli gerçeklenmiştir. Bunun için ilk olarak 3 girdi, 8 ara ve 6 çıktı katmanına sahip ileri beslemeli YSA mimarisi oluşturulmuştur. Oluşturulan YSA mimarisine fraktal antenin boyutlarını belirleyen iki parametresi, yalıtkan malzemenin dielektrik sabiti ve bunlara karşı oluşan CST programında elde edilen çıkış değerleri verilerek Yapay Sinir Ağı'nın eğitimi sağlanmıştır. Daha sonra, eğitilen yapay sinir ağını test etmek amacıyla çıkış değerleri bilinen farklı giriş parametreleri Yapay Sinir Ağı'na giriş değeri olarak verilmiştir. Girdilere (fraktal antenin boyutlarını belirleyen iki parametresi ( ) ve yalıtkan malzemenin dielektrik sabiti ( )) karşılık YSA'nın ürettiği çıkışlarla CST programında elde edilen çıkış değerleri ( 1. rezonans frekansı ( ), 1. rezonans frekansındaki (dB), 1. rezonans frekansındaki VSWR, 2. rezonans frekansı ( ), 2. rezonans frekansındaki (dB), 2. rezonans frekansındaki VSWR) antenin boyutu 'ye bağlı olarak şekil üzerinde karşılaştırılarak YSA'nın performansı incelenmiştir. Toplam 6 tane şekil ortaya çıkmıştır. Bu işlemler Matlab programında yapılmıştır. Yapay Sinir Ağı tasarımı için Matlab'daki Yapay Sinir Ağı araç kutusundaki fonksiyonlardan yararlanılmıştır. Bu şekiller incelendiğinde iyi eğitilmiş Yapay Sinir Ağları ile elde edilen sonuçlar ve gerçek değerler arasında farkın çok az olduğu görülmüştür. Bu durum, Yapay Sinir Ağları'nın problemin çözümü için matematiksel modelin ve algoritmanın bulunmadığı, sadece örneklerin var olduğu durumlarda başarılı olduklarını göstermiştir.

Abstract:
In this work firstly Tubitak antenna is designed which is inspired by TUBİTAK logo. Tubitak antenna is a patch antenna and is working at wide band. Antenna is designed with CST. The sizes are adjusted for best values of S parameters. Then, radiation patterns are examined.Secondly, after the general introductions about fractal antennas are given, the fractal patch antenna is designed at program of CST. This antenna is Minkowski curve combined with second iteration Hilbert curve. Fractal antennas have space-filling feature. Because of this feature antenna size is miniature. Minkowski curve combined with second iteration Hilbert curve is suitable. Furthermore, fractal antennas have self-similarity feature. Because of this feature fractal antennas exhibit multiband behaviour. Three iterations of constitution of fractal antenna are designed using CST. The results at three different iterations are compared. Differences between them are indicated. Antenna radiation pattern is examined.Then, Artificial Neural Network model is verified for fractal antenna designed at program of CST. Therefore, a feed-forward backpropagation Artificial Neural Network architecture which has 3 input, 8 sandwich and 6 output layers is built up. Two parameters which show the size of the antenna, dielectric constant of dielectric material and output values obtained at CST program in response to these input values are given to the Artificial Neural Network architecture and thus education of ANN is provided. Then, for the purpose of testing ANN different input parameters with known output values, are given to ANN as input value. Outputs which ANN generated as of answer for inputs (the antenna sizes ( ) and dielectric constant ( ) of dielectric material are compared with output parameters ( 1. resonance frequency ( ), (dB) at 1. rezonance frequency, VSWR at 1. rezonance frequency, 2. rezonance frequency ( ), (dB) at 2. rezonance frequency, VSWR at 2. rezonance frequency) which is obtained at CST program depending on antenna size ( ) on the figure. Thus ANN performance is examined. 6 figures are obtained. These operations are made with MATLAB program. MATLAB tool box is used for ANN design. When these figures are examined, it is understood that difference is very little between the results which ANN generates and real values. Thus, ANN can be used to solve for the problem when mathematical model and algorithm are not found and when only examples are found.