INTELIGENTNA TECHNOLOGIA DOPASOWYWANIA DLA ELASTYCZNYCH ANTEN
Olena Semenova
semenova.o.o@vntu.edu.uaVinnytsia National Technical University (Ukraina)
https://orcid.org/0000-0001-5312-9148
Andriy Semenov
Vinnytsia National Technical University (Ukraina)
https://orcid.org/0000-0001-9580-6602
Stefan Meulesteen
Montr B.V. (Holandia)
https://orcid.org/0009-0004-1364-1277
Natalia Kryvinska
Comenius University in Bratislava (Słowacja)
https://orcid.org/0000-0003-3678-9229
Hanna Pastushenko
Vinnytsia National Technical University (Ukraina)
https://orcid.org/0009-0008-1736-0981
Abstrakt
Elastyczne anteny zrewolucjonizowały komunikację bezprzewodową jako integralny element nowoczesnych inteligentnych urządzeń. Ich unikalne właściwości obejmują większą elastyczność projektowania, zwiększoną wydajność i bezproblemowe wdrażanie w inteligentnych urządzeniach. Jednak przy projektowaniu anten często konieczne jest jednoczesne uwzględnienie kilku celów, które są ze sobą sprzeczne. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w strategii optymalizacji dało już obiecujące wyniki w problematyce projektowania anten. Sieci neuronowe potrafią dostosowywać się do zmieniających się wymagań i ograniczeń. Dlatego są one cennym narzędziem do dostrajania anten do konkretnych warunków pracy. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do projektowania elastycznych anten pozwala naukowcom rozszerzyć przestrzeń projektową, zoptymalizować charakterystykę anteny z większą wydajnością i ujawnić innowacyjne rozwiązania, które mogą nie być oczywiste przy użyciu tradycyjnych metod projektowania. W pracy autorzy proponują wyznaczenie niezbędnych parametrów i charakterystyk elastycznych anten z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji, czyli logiki rozmytej, sieci neuronowych i algorytmów genetycznych. Opracowano technikę dopasowywania opartą na sieci neuronowej do projektowania elastycznych anten. Opracowano sieć neuronową. Wyprodukowano i przetestowano kilka próbek elastycznych anten na potrzeby uczenia sieci neuronowej. Wykonano symulację opracowanej sieci neuronowej. Na koniec przetestowano powstałą elastyczną antenę.
Słowa kluczowe:
elastyczna antena, urządzenia ubieralne, sieć neuronowaBibliografia
[1] Aggarwal C. C.: Neural Networks and Deep Learning. Springer International Publishing, 2023 [https://doi.org/10.1007/978-3-031-29642-0].
Google Scholar
[2] Al-Haddad M. A. S. M., Jamel N., Nordin A. N.: Flexible Antenna: A Review of Design, Materials, Fabrication, and Applications. Journal of Physics: Conference Series 1878(1), 2021, 012068 [https://doi.org/10.1088/1742-6596/1878/1/012068].
Google Scholar
[3] Arunprasad V., Gupta B., Karthikeyan T., Ponnusamy M.: Hybrid neuro-fuzzy-genetic algorithms for optimal control of autonomous systems. ICTACT Journal on Soft Computing 13(4), 2023, 3015–3020 [https://doi.org/10.21917/ijsc.2023.0424].
Google Scholar
[4] Bai Z.: Research on Application of Artificial Intelligence in Communication Network. Journal of Physics: Conference Series 2209(1), 2022, 012014 [https://doi.org/10.1088/1742-6596/2209/1/012014].
Google Scholar
[5] Bhalke D., Paikrao P. D., Anguera J.: Deep Learning-based Beamforming Approach Incorporating Linear Antenna Arrays. Journal of Telecommunications and Information Technology 2(2), 2024, 66–70 [https://doi.org/10.26636/jtit.2024.2.1530].
Google Scholar
[6] Hamrouni C., Alutaybi A., Chaoui S.: Various Antenna Structures Performance Analysis based Fuzzy Logic Functions. International Journal of Advanced Computer Science and Applications 13(1), 2022 [https://doi.org/10.14569/ijacsa.2022.0130109].
Google Scholar
[7] Ishaque M., Johar M. G. M., Khatibi A., Yamin M.: A novel hybrid technique using fuzzy logic, neural networks and genetic algorithm for intrusion detection system. Measurement: Sensors 30, 2023, 100933 [https://doi.org/10.1016/j.measen.2023.100933].
Google Scholar
[8] Islamov I.: Optimization of Broadband Microstrip Antenna Device for 5G Wireless Communication Systems. Transport and Telecommunication Journal 24(4), 2023, 409–422 [https://doi.org/10.2478/ttj-2023-0032].
Google Scholar
[9] Kahraman C., Onar S., Oztaysi B., Cebi S.: Role of Fuzzy Sets on Artificial Intelligence Methods: A literature Review. Transactions on Fuzzy Sets and Systems 1(2), 2023, 158-178 [https://doi.org/10.30495/tfss.2023.1976303.1060].
Google Scholar
[10] Kayabasi A.: Triangular Ring Patch Antenna Analysis: Neuro-Fuzzy Model for Estimating of the Operating Frequency. ACES Journal 36(11), 2021, 1412–1417 [https://doi.org/10.13052/2021.aces.j.361104].
Google Scholar
[11] Kirtania S. G., Elger A. W., Hasan Md. R., Wisniewska A., Sekhar K., Karacolak T., Sekhar P. K.: Flexible Antennas: A Review. Micromachines 11(9), 2020, 847 [https://doi.org/10.3390/mi11090847].
Google Scholar
[12] Korkmaz S., Alibakhshikenari M., Kouhalvandi L.: A Framework for Optimizing Antenna Through Genetic Algorithm-Based Neural Network. Acta Marisiensis. Seria Technologica 20(1), 2023, 49–53 [https://doi.org/10.2478/amset-2023-0009].
Google Scholar
[13] Kushwah V. S., Tomar G. S.: Design and Analysis of Microstrip Patch Antennas Using Artificial Neural Network. Trends in Research on Microstrip Antennas. InTech, 2017 [https://doi.org/10.5772/intechopen.69522].
Google Scholar
[14] Lahiani M. A., Raida Z., Veselý J., Olivová J.: Pre-Design of Multi-Band Planar Antennas by Artificial Neural Networks. Electronics 12(6), 2023, 1345 [https://doi.org/10.3390/electronics12061345].
Google Scholar
[15] Meulesteen S., Semenov A.O., Semenova O., Koval K., Datsiuk D., Fomenko H.: Cellular Lifesaving Flexible Device. 5th International Conference on Nanotechnologies and Biomedical Engineering ICNBME-2021 [https://doi.org/10.1007/978-3-030-92328-0_50].
Google Scholar
[16] Mohamed N.: Importance of Artificial Intelligence in Neural Network through using MediaPipe. 6th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology ICECA, 2022 [https://doi.org/10.1109/iceca55336.2022.10009513].
Google Scholar
[17] Naganaik M.: Design of Printed Antennas Using Hybrid Soft Computing Methods. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology – IJRASET 6(4), 2018 [https://doi.org/10.22214/ijraset.2018.4704].
Google Scholar
[18] Panagiotou S. C., Thomopoulos S. C. A., Capsalis C. N.: Genetic Algorithms in Antennas and Smart Antennas Design Overview: Two Novel Antenna Systems for Triband GNSS Applications and a Circular Switched Parasitic Array for WiMax Applications Developments with the Use of Genetic Algorithms. International Journal of Antennas and Propagation 2014, 729208 [https://doi.org/10.1155/2014/729208].
Google Scholar
[19] Ramasamy R., Anto Bennet M.: An Efficient Antenna Parameters Estimation Using Machine Learning Algorithms. Progress in Electromagnetics Research C 130, 2023, 169–181 [https://doi.org/10.2528/pierc22121004].
Google Scholar
[20] Saçın E. S., Durgun A. C.: Neural Network Modeling of Antennas on Package for 5G Applications. 17th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP), Florence, Italy, 2023, 1–5 [https://doi.org/10.23919/EuCAP57121.2023.10133407].
Google Scholar
[21] Samantaray B., Das K. K., Roy J. S.: Designing Smart Antennas Using Machine Learning Algorithms. Journal of Telecommunications and Information Technology 4, 2023, 46–52 [https://doi.org/10.26636/jtit.2023.4.1329].
Google Scholar
[22] Semenov A., Pastushenko A., Semenova O., Koval K.: Flexible Antenna for LTE-M1 Wearables. Physical and technological problems of transmission, processing and storage of information in infocommunication systems. IX International Scientific Practical Conference Physical and Technological Problems of Transmission, Processing and Storage of Information in Infocommunication Systems, Chernivtsi-Suceava 2021, 49–50.
Google Scholar
[23] Semenov A., Semenova O., Meulesteen S.: Flexible Antenna for Cellular IoT Device. IEEE 2nd Ukrainian Microwave Week UkrMW, Ukraine 2022, 293–298 [https://doi.org/10.1109/UkrMW58013.2022.10037036].
Google Scholar
[24] Semenov A., Semenova O., Meulesteen S., Koval K., Datsiuk D., Fomenko H., Ageyev D.: Cellular IoT Personal Health and Safety Monitoring. IEEE 9th International Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology PIC S&T 2022
Google Scholar
[https://doi.org/10.1109/picst57299.2022.10238557].
Google Scholar
[25] Semenov A., Semenova O., Pinaiev B., Kulias R., Shpylovyi O.: Development of a flexible antenna-wristband for wearable wrist-worn infocommunication devices of the LTE standard. Technology audit and production reserves 3(1), 2022, 20–26 [https://doi.org/10.15587/2706-5448.2022.261718].
Google Scholar
[26] Sharma K., Pandey G. P.: Designing a Compact Microstrip Antenna Using the Machine Learning Approach. Journal of Telecommunications and Information Technology 4, 2020, 44–52
Google Scholar
[https://doi.org/10.26636/jtit.2020.143520].
Google Scholar
[27] da Silva I. N., Hernane Spatti D., Andrade Flauzino R., Liboni L. H. B., dos Reis Alves S. F.: Artificial Neural Networks. Springer International Publishing, 2017 [https://doi.org/10.1007/978-3-319-43162-8].
Google Scholar
[28] Singh P., Panda S. S., Dash J. C., Riscob B., Pathak S. K., Hegde R. S.: Rapid Multi-Objective Inverse Design of Antenna Via Deep Neural Network Surrogate-Driven Evolutionary Optimization. TechRxiv. June 03, 2024 [https://doi.org/10.36227/techrxiv.171742511.11489750/v1].
Google Scholar
[29] Sohail A.: Genetic Algorithms in the Fields of Artificial Intelligence and Data Sciences. Annals of Data Science 10(4), 2021, 1007–1018 [https://doi.org/10.1007/s40745-021-00354-9].
Google Scholar
[30] Wang Z., Qin J., Hu Z., He J., Tang, D.: Multi-Objective Antenna Design Based on BP Neural Network Surrogate Model Optimized by Improved Sparrow Search Algorithm. Applied Sciences 12(24), 2022, 12543 [https://doi.org/10.3390/app122412543].
Google Scholar
[31] Zhang X.-S.: Neural Networks in Optimization. In: Zhang X.-S.: Nonconvex Optimization and Its Applications. Springer US, New York 2013 [https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3167-5].
Google Scholar
[32] Zhang X.-Y., Tian Y.-B., Zheng X.: Antenna Optimization Design Based on Deep Gaussian Process Model. International Journal of Antennas and Propagation 2020, 2154928 [https://doi.org/10.1155/2020/2154928].
Google Scholar
Autorzy
Olena Semenovasemenova.o.o@vntu.edu.ua
Vinnytsia National Technical University Ukraina
https://orcid.org/0000-0001-5312-9148
Autorzy
Andriy SemenovVinnytsia National Technical University Ukraina
https://orcid.org/0000-0001-9580-6602
Autorzy
Natalia KryvinskaComenius University in Bratislava Słowacja
https://orcid.org/0000-0003-3678-9229
Autorzy
Hanna PastushenkoVinnytsia National Technical University Ukraina
https://orcid.org/0009-0008-1736-0981
Statystyki
Abstract views: 9PDF downloads: 8
Inne teksty tego samego autora
- Andrii Rudyk, Andriy Semenov, Olena Semenova, Sergey Kakovkin, WYKORZYSTANIE TECHNOLOGII STEALTH W MOBILNYCH ZESPOŁACH ROBOTYCZNYCH ORAZ METODY WYKRYWANIA NIEWIDOCZNYCH OBIEKTÓW , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 3 (2021)