Inteligência computacional aplicada na otimização de efeitos causados pelo uso de estruturas PBG em antenas de microfita

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Guimarães, Ádller de Oliveira
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22514
Resumo: A crescente demanda por tecnologia de comunicação sem fio na sociedade moderna exige a construção de circuitos integrados de micro-ondas cada vez mais sofisticados. Neste sentido, as antenas planares de microfita se destacam devido seus tamanhos reduzidos e por serem utilizadas em diversas aplicações, com ênfase em aeronaves, satélites e sistemas de comunicações móveis. Em adição, pesquisas recentes mostram o uso da inteligência computacional na área de telecomunicações para análise de novas aplicações em antenas de microfita, como também na otimização das aplicações existentes, buscando um melhor desempenho na recepção e/ou transmissão de sinais. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo obter as propriedades de radiação de antenas de microfita com uso de novos modelos de estruturas do tipo Photonic Band Gap (PBG), baseadas em malhas com distribuições periódicas e quase periódicas, aplicadas no substrato. Nos procedimentos práticos construiu-se protótipos de antenas que foram utilizados para obter um banco de dados para alimentar o processo de treinamento de uma Rede Neural Artificial (RNA), visando a obtenção da frequência de operação das antenas. Por fim, foi otimizado o procedimento de obtenção da frequência de projeto e estrutura PBG necessários para a antena ressoar em uma dada frequência de operação. De acordo com os resultados obtidos, pode-se concluir que é possível à utilização de uma RNA na otimização de um projeto de antenas de microfita com substrato PBG. A validação dos resultados fornecidos pela RNA foi realizada com base na construção de protótipos das antenas, os quais apresentaram uma boa concordância entre os valores simulados e medidos.
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Neste sentido, as antenas planares de microfita se destacam devido seus tamanhos reduzidos e por serem utilizadas em diversas aplicações, com ênfase em aeronaves, satélites e sistemas de comunicações móveis. Em adição, pesquisas recentes mostram o uso da inteligência computacional na área de telecomunicações para análise de novas aplicações em antenas de microfita, como também na otimização das aplicações existentes, buscando um melhor desempenho na recepção e/ou transmissão de sinais. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo obter as propriedades de radiação de antenas de microfita com uso de novos modelos de estruturas do tipo Photonic Band Gap (PBG), baseadas em malhas com distribuições periódicas e quase periódicas, aplicadas no substrato. Nos procedimentos práticos construiu-se protótipos de antenas que foram utilizados para obter um banco de dados para alimentar o processo de treinamento de uma Rede Neural Artificial (RNA), visando a obtenção da frequência de operação das antenas. Por fim, foi otimizado o procedimento de obtenção da frequência de projeto e estrutura PBG necessários para a antena ressoar em uma dada frequência de operação. De acordo com os resultados obtidos, pode-se concluir que é possível à utilização de uma RNA na otimização de um projeto de antenas de microfita com substrato PBG. A validação dos resultados fornecidos pela RNA foi realizada com base na construção de protótipos das antenas, os quais apresentaram uma boa concordância entre os valores simulados e medidos.The increasing demand for wireless technology in contemporary society requires the construction of integrated microwave circuits each time more sophisticated. In this sense, the planar microstrip antenna stands out because their small sizes and used in various applications, with emphasis on airplanes, satellites and mobile communication systems. In addition, recent researches shows the use of computing intelligence in telecommunications for analysis of new applications at microstrip antennas, as also the optimization of existing applications, searching for a better performance at the reception and / or signal transmission. In this context, this work has as objective get the radiation properties of microstrip antennas using the new models of Photonic Band Gap (PBG) structures based in meshes with periodic distributions and quasi-periodic printed on the substrate. In the practical procedures, prototypes of antennas were constructed that were used to obtain a database to feed the training process of an Artificial Neural Network (ANN), in order to obtain the resonance frequency of antennas. Finally, it was optimized the procedure for obtaining the project frequency and PBG structure required for a given operating frequency. According to the results, it can be concluded that it is possible to use an ANN in the optimization of a project of microstrip antenna with PBG substrate. The validation of the results provided by the ANN was based on building prototypes of the antennas, which showed good agreement between the simulated and measured values.porCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA E DE COMPUTAÇÃOAntenas de microfitaPhotonic Band Gap (PBG)Inteligência computacional e redes neuraisInteligência computacional aplicada na otimização de efeitos causados pelo uso de estruturas PBG em antenas de microfitainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃOUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdfAdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdfapplication/pdf3828453https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22514/1/AdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdfbd1fd86ef15a04720c98b631c809f947MD51TEXTAdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf.txtAdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf.txtExtracted texttext/plain152120https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22514/4/AdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf.txt89d5a87e6c05d8e7f53cda4d550e8e95MD54THUMBNAILAdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf.jpgAdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4579https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/22514/5/AdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf.jpg27ee20938a8da22ae6b085b004660628MD55123456789/225142017-11-03 03:21:20.888oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/22514Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-03T06:21:20Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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