Open Access Journal

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9854 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

DOI: www.doi.org/10.62341/ISTJ

A peer-reviewed and open access journal concerned with publishing researches and studies in the field of applied sciences and engineering

Published by

Supervised by

Simple Neural Network for the Synthesis of Rectangular Microstrip Antennas

الملخص
تتميز الهوائيات الرقائقية بخصائص تجعل منها جذابة لمختلف التطبيقات. هناك عدة تقنيات تحليلية رياضية تستخدم لدراسة الهوائيات الرقائقية, منها نموذج الفجوة, والنموذج العام لخط نقل الإشارة الكهرومغناطيسية وتحويل فوريير – هانكل, إلا أنه لهذه اللحظة لم يتم التوصل لأداة تصميم موائمة مع نموذج للتحسين والأتمتة لتصميم الهوائيات الرقائقية. في هذه الورقة, تستخدم الشبكات العصبية لتصميم الهوائيات الرقائقية المربعة عند تردد معين. بسبب السلوك اللاخطي للهوائيات الرقائقية, فإن الشبكة العصبية المقترحة مبنية على معلومات تم جمعها من تجارب سابقة في الأبحاث المنشورة, وتستخدم لتصميم الهوائيات الرقائقية المستطيلة عند التردد معين مسبقا. النتائج التي يتم الحصول عليها, تم مقارنتها مع برنامج محاكاة لتصميم الهوائيات.
Abstract
Microstrip antennas have some interesting properties that make them attractive in various applications. Several analytical techniques are used for the analysis of microstrip antennas such as cavity model, generalized transmission line model, and the Fourier-Hankel transform domain, however, there is no efficient design tool that has been incorporated with a suitable optimization algorithm. In this paper, a Neural Network is designed to be used for the synthesis of rectangular microstrip antennas at a given frequency. Due to the high nonlinear behavior of microstrip antennas, the suggested neural network is designed based on experimental data collected from literature and used to find the dimensions of rectangular microstrip antennas at certain resonant frequency, the given results are then compared to simulation results obtained by the commercial electromagnetic simulation tool, the FEM based software, HFSS by ANSOFT.