Yapay sinir ağları ile mikrodalga transistörünün indirgenmiş veri ile modellenmesi
Yapay sinir ağlari ile mikrodalga transistörünün  
indirgenmiş veri ile modellenmesi
Yazar: AHMET ULUSLU
Danışman: PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektronikle ilgili sistemlerin gelişip, üstün seviyeye gelmesi yarı iletken temelli transistörlerin bulunmasından sonra olmuştur. Elektronikte transitörün önemi kadar, transistörlerde de işaret-gürültü parametreleri o kadar önemlidir. Bu parametrelerin uygun maliyetli elde edilmesi adına bu tez gürültü ve işaret parametrelerinin kara kutu modellemesi ile yapılan çalışmasını içermektedir.
Yapmış olduğumuz çalışma VMMK-1218, VMMK-1225, ATF-551M4, ATF-35143, ATF-55143 transistörlerinde denenmiş tezde VMMK-1225, ATF-551M4 üzerinde yapılan çalışmalar gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmalar şu şekilde özetlenebilir: (i.i) Bir mikrodalga transistörün gürültü davranışları tek kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. (ii.i) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları iki kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenerek interpolasyon ve ekstrapolasyon uygulamaları yapılmıştır. (ii.ii) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları tek kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. (ii.iii) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları diğer modeler ile karşılaştırılmalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. VMMK-1225 mikrodalga transistoründe Vds= 1,5; 2; 3; 4V da Ids= 5; 10; 15; 20mA için N-parametereleri 2-18 GHz, S-parametreleri 2-45 GHz frekans aralığında üretici verilerine dayanarak kara kutu modellemesi yapılmıştır. ATF-551M4 mikrodalga transistoründe ise Vds= 2; 2,7; 3V da Ids= 10; 15; 20mA için N ve S-parametereleri 2-18 GHz frekans aralığında üretici verilerine dayanarak kara kutu modellemesi yapılmıştır.
Sonuçlanan modeller doğruluğu açısından birbiri ile karşılaştırıldı ve aralarında yaklaşık benzer hatalar görüldü. Bu karşılaştırmalar kartezyen düzlem, polar düzlem ve smith abağı ile çizilerek gösterildi. Tezin bölüm 4.4.3. de 	diğer modeler ile karşılaştırılmalı eğitim ve test verileri başlığı altındaki bölümde MLP, RB, RBE ve GRNN için VMMK-1225 mikrodalga transistoründe Vds= 1,5; 4V eğitim verisi, Vds= 3V test verisi olarak kullanılarak, herbir sinir ağı için ayrı bir yapı kurulmuş ve çıkan sonuçlar tek bir grafikte gösterilmiştir. Gerek eğitim-test performansları(çizelge 4.15, çizelge 4.16) olsun, gerek grafikler (şekil 4.53-60) olsun kullandığımız sinir ağının başarısı göstermektedir.
Özellikle, modelleme tekniği başarısı şekil 4.6 ve şekil 4.17 te görüldüğü gibi ani değişimler GRNN tarafından yakalanmıştır. Ek olarak karşılaştırmalı modeller arasındaki başarısı için şekil 4.54 e göz atılabilir. Optimum kaynak yansıma açısı değişimleri inceleyerekte araştırılabilir.
Anahtar Kelimeler: Gürültü Parametreleri, Saçılma parametreleri, Karşılıklı iki kapılı devre, Optimum Gürültü Yansıma Katsayısı, Yapay Sinir Ağları, Regresyon

Abstract:
Attaining today?s high technologic level of electronics systems appeared after the invention of semiconductor devices. In electronics, not only the transistors are of importance but also are the signal to noise parameters. This thesis tackles with works which are realized by occupying block box modelling in order to obtain mentioned parameters effectively.
The work of the thesis is performed by using VMMK-1218, VMMK-1225, ATF-551M4, ATF-35143, ATF-55143 microwave transistors and the results which are obtained from the tests in which the transistors VMMK-1225, ATF-551M4 are used shown in this study. This study can be summarized as follows: (i.i) Noise characteristic of a microwave transistor is modelled by one polar trainning model and the practical results. (ii.i) Small signal characteristics modelling of a microwave transistor by means of two polar trainning model and practical results is performed and then interpolation and extrapolation applications are realized. (ii.ii) Small signal characteristics modelling of a microwave transistor by means of one polar trainning model. (ii.iii) Small signal characteristics modelling of a microwave transistor is performed by comparison of other modelling examples and practical results. Black box modelling of the VMMK-1225 microwave transistor is performed with the values of Vds= 1,5; 2; 3; 4V and Ids= 5; 10; 15; 20mA also frequency ranges 2-18 GHz for N-parameters, 2-45 for S-parameters. As for ATF-551M4 microwave transistor, values Vds= 2; 2,7; 3V and Ids= 10; 15; 20mA also the frequency gaps 2-18 GHz for N and S-parameters are used for its black box modelling.
Resulting models are compared with each other to check the consistency and similar error rates are observed for each. These comparisons are depicted on cartesian coordinate system, polar system and smith chart. In the 4.3.3 section of the thesis work, in the topic ?Comparison of training and practical values with other models?, VMMK-1225 microwave transistor as a test device and the values of Vds= 1,5; 4V training data and Vds= 3V practical test value are used and seperated incidences are realized for MLP, RB, RBE and GRNN and finally the results are demonstrated on the same graphic. Either traning-practical test results performances (drawing 4.15 and 4.16) or graphics (figures 4.53-60) show the success of the occupied neural network.
Especially, just as the achievement of the modelling technique are observed in the figures 4.6 and 4.17, so too instantaneous flactuations are detected by GRNN. Moreover, figure 4.54 can be referred to observe the success of comparative models. Also optimum source reflection angles can also be seen.
Keywords: Noise Figure, Scattering Parameters, Reciprocal, Optimum Noise Reflaction Coefficient, Artificial Neural Networks, Regression.