İçiçe evrişimli sinir ağları kullnarak C ve X bantlarında yansıma katsayısı temelli frekans seçici yüzey tasarımı

Frekans seçici yüzeyler (FSY), elektromanyetik dalgaları yansıtmak, iletmek ve soğurmak için kullanılan periyodik olarak yerleştirilmiş şekillerden oluşan yüzeylerdir. FSY'nin anten performansını arttırmak, radar kesitini düşürmek, filtrelemek, fotovoltaik hücre performansını arttırmak gibi birçok kullanım alanları bulunmaktadır. FSY'nin farklı alanlarda kullanılmasından dolayı araştırmacıların dikkatini çekmiş ve bu alanda çalışmalar yapılmasına neden olmuştur. Yapılan çalışmalar genel olarak optimizasyon algoritmaları ve yöntemleri ile FSY yüzeyinin elde edilmesine yöneliktir. Bu amaç doğrultusunda istenilen yansıma katsayısı (S11) iterasyon ile elde edilmektedir. Son yıllarda hesaplama gücünün önemli derecede artması ile Makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımı daha da yaygınlaşmış olup sınıflandırma ve regresyon problemlerinde başarılı sonuçlar alınmıştır. Bu tezde, makine öğrenmesi algoritmalarından Karar ağaçları, K-en yakın komşu, Derin öğrenme ve hibrit derin öğrenme algoritmaları ile istenilen S11'e karşılık gelen FSY'yi elde etmek için çalışmalar yapılmıştır. Makine öğrenme algoritmalarının eğitim sürecinde, 6-14 GHz arasındaki yansıma katsayıları girdi olarak kullanılırken 50x50 boyutundaki FSY resimleri hedef olarak kullanılmıştır. Toplam olarak 29722 adet yansıma katsayıları kullanılarak makine öğrenmesi modelleri eğitilmiştir. Yapılan benzetim çalışmaları sonucunda en başarılı sonuç, hibrit bir model olan iç içe evrişimli sinir ağları modeli ile elde edilmiştir. İç içe evrişimli sinir ağları modelinin ortalama mutlak hata değeri 0.69, R2 değeri ise 0.9 olarak elde edilmiştir.