Derin öğrenme kullanılarak horn anten ışıma modelinin veriye dayalı vekil modellenmesi
Data driven surrogate modelling of horn antennas radiation pattern using deep learning
Yazar: ONUR CAN PİLTAN
Danışman: PROF. DR. AHMET KIZILAY
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Optimizasyon = Optimization ; Veri güdümlü öğrenme = Data-driven learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Horn anten tasarımları, ultra geniş bant çalışma aralığının talep edildiği birçok uygulamada tercih edilmektedir. Horn anten tasarlanırken, saçılma parametreleri özellikleri, girişteki verimsizliğin gerçekleşen kazancı büyük ölçüde düşüreceği önemli bir tasarım ölçüsüdür. Bununla birlikte, tasarımın ışıma karakteristiğinin saçılma parametreleri davranışından bağımsız olarak değiştirilebildiği yüksek performanslı sonuçlara sahip bir antene sahip olmak için saçılma parametreleri gereksinimini karşılamak yeterli değildir. Bir tasarım yüksek verimlilikte tasarlanmış olabilir ancak ışıma karakteristikleri kabul edilebilir olmayabilir. Ayrıca, üretim maliyetini doğrudan etkileyen ve olası uygulamaları sınırlayan bu özelliklerin yanı sıra tasarımın boyutu ve hacmi gibi başka tasarım hususları da vardır. Bu çalışmada, veri güdümlü vekil modelleme kullanılarak, istenen uygulama limitleri içinde veya sınırları içinde küçük olmanın yanı sıra yüksek ışıma performansına sahip horn antenler için hesaplama açısından verimli bir tasarım optimizasyonu süreci elde etmek amaçlanmaktadır. Burada tasarımın geometrik tasarım değişkenleri, çalışma frekansı ve yayılım yönü girdi olarak, tasarımın gerçekleşen kazancı ise vekil modelin çıktısı olarak alınacaktır. Derin Öğrenme de dahil olmak üzere bir dizi güçlü ve yaygın olarak kullanılan yapay zeka algoritmaları, ele alınan problem için veriye dayalı bir vekil model temsili oluşturmak için kullanılmıştır. Çalışılan optimizasyon probleminin doğrulanması için, optimum şekilde tasarlanmış bir antenin üç boyutlu (3B) yazıcı kullanılarak prototipi yapılmış ve deneysel sonuçlar, vekil model sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Horn antenna designs are favoured in many applications where ultra wide-band operation range alongside of a high performance radiation pattern characteristics are requested. Scattering-parameter characteristics of antennas is an important design metric, where inefficiency in the input would drastically lower the realized gain. However, satisfying the requirement for scattering parameters are not enough for having an antenna with high performance results, where the radiation characteristic of the design can be changed independently than the scattering parameters behaviour. A design might have a high efficiency performance, but the radiation characteristics might not be acceptable. Furthermore there are other design considerations such as size and volume of the design alongside of these conflicting characteristics, which directly affect the manufacturing cost and limits the possible applications. In this work, by using data driven surrogate modelling, it is aimed to achieve a computationally efficient design optimization process for horn antennas with high radiation performance alongside of being small in or within the limits of the desired application limits. Here, the geometrical design variables, operation frequency and radiation direction of the design will be taken as the input while the realized gain of the design is taken as the output of the surrogate model. Series of powerful and commonly used artificial intelligence algorithms including Deep Learning had been used to create a data driven surrogate model representation in consideration the problem. As for the verification of the studied optimization problem, an optimally designed antenna is prototyped via the use of three dimentional (3D) printer and the experimental results ware compared with the results of surrogate model.