Monopol antenlerin çalışma karakteristiğinin çeşitli yöntemlerle düzenlenmesi ve geliştirilmesi

Abstract

Bu tez sürecinde, 2 farklı çalışma yapılmıştır. Yapılan çalışmalardan birinde "boğma yöntemi (choke method)" uygulanarak, çalışma frekansı f= 1.5-2.5 GHz olan monopol antenin çevresi bakır boğucu halka (choking ring) ile kaplanmıştır. Tasarlanan boğucu halkanın, monopol antenin geri dönüşüm kaybında (S₁₁) belirgin bir şekilde iyileşme sağladığı gözlemlenmiştir. Boğucu halka ve monopol anten tasarımı yapılırken, halkanın fiziksel özellikleri (kalınlık, boy, mesafe…) dikkate alınmış olup çalışma frekansı ve monopol anten boyutları optimize edilmiştir. İstenilen frekans bandında geri dönüş kayıp değerlerinde doğrusal bir iyileşme göstermiş ve tasarımı gerçekleştirmeyi mümkün kılmıştır. Üretilen anten üzerindeki boğucu halka alt taşa belirli mesafelerle yerleştirilerek performans analizleri (geri dönüşüm kaybı, ışıma örüntüsü, vb.) yapılmış ve iyileşme gözlemlenmiştir. Sonlu integrasyon tekniği (FIT) tabanlı simülasyon programında tasarlanan yapı LPKF-E33 baskı devre cihazında üretilmiştir. Geri dönüş kayıp değerleri ve ışıma örüntüsünü (radiation pattern) tespit etmek için ise Agilent Technologies N5234A PNA-L Network Analizör cihazı kullanılmıştır. Yapılan diğer çalışmada ise çalışma frekansı f=2 GHz olan monopol antenin alt taşı üzerine iki katlı kanat tasarımı uygulanmış ve sonucunda antenin bant genişliğini arttırarak çok bantlı bir çanak yapısı oluşturulmak istenmiştir. Böylece tek bir anten ihtiyaç anında üzerinde hiçbir değişiklik yapılmadan yalnızca kanat açıları değiştirilerek çeşitli frekans bantlarında çalışabilecektir. Temas olmadan açıları değiştirmek için bir yapay sinir ağı (YSA) geliştirilip ağın istenilen bazı parametreleri algılaması, öğrenmesi ve bunun sonucunda çıkarım yapabilmesi amaçlanmıştır. Ağın tasarımı yapılırken programlama tasarımında XOR probleminden yararlanılmıştır. Analizler yapılırken birinci ve ikinci kanat istenilen açılarda konumları değiştirilerek çalıştırılmış, çeşitli parametrik değerler elde edilmiştir. Kanat açıları değiştirilerek elde edilen geri dönüş kaybı, kanatlar arası açı, taban ile kanat arasındaki açı, çanak boyu ve çıkış değerleri yapay sinir ağına öğretilmiştir. Her iki tasarımda küçük ve kolay entegre edilebilir bir yapıya sahip olup, ek olarak yüksek hassasiyet ve düşük maliyete sahiptir.

In this thesis process, 2 different studies have been done. In one of the studies, by applying the "choke method", the circumference of the circular monopole antenna with an operating frequency of f = 1.5-2.5 GHz was covered with a copper choking ring. It has been observed that the designed choke ring significantly improves the recycling loss (S₁₁) of the monopole antenna. While designing the choke ring and monopole antenna, the physical properties of the ring (thickness, length, distance…) have been taken into consideration and the operating frequency and monopole antenna dimensions have been optimized. It showed a linear improvement in return loss values in the desired frequency band and made it possible to realize the design. Performance analyzes (loss of recycling, radiation pattern, etc.) were made and improvement was observed by placing the choking ring on the produced antenna at certain distances to the lower stone. The structure designed in a finite integration technique (FIT) the based simulation program was produced in the LPKF-E33 printed circuit device. Agilent Technologies N5234A PNA-L Network Analyzer was used to determine return loss values and radiation patterns. In another study, a two-layer wing design was applied on the lower stone of a circular monopole antenna with an operating frequency of f = 2 GHz, and as a result, it was aimed to create a multi-band dish structure by increasing the bandwidth of the antenna. Thus, a single antenna will be able to operate in various frequency bands by changing the wing angles without making any changes on it. In order to change the angles without contact, an artificial neural network (ANN) was developed and it was aimed that the network could detect some desired parameters, learn and make inferences as a result. While designing the network, the XOR problem was used in programming design. During the analyzes, the first and second wings were operated by changing their positions at the desired angles and various parametric values were obtained. The return loss obtained by changing the wing angles, the angle between the wings, the angle between the base and the wing, the bowl length, and the exit values were taught to the artificial neural network. Both designs have a small and easily integrated structure, with additional high precision and low cost.