Monopol antenlerin çalışma karakteristiğinin çeşitli yöntemlerle düzenlenmesi ve geliştirilmesi

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.