شماره ركورد
34469
پديد آورنده
سروش مهرابي
عنوان
كاهش تعداد نقاط اندازهگيري ميدان نزديك (به روش صفحهاي) جهت محاسبه ميدان دور با استفاده از يادگيري عميق به منظور كاهش زمان اندازهگيري و هزينه
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي برق - گرايش مخابرات ميدان و موج
سال تحصيل
1400
تاريخ دفاع
1403/07/04
استاد راهنما
دكتر نادر كمجاني
استاد مشاور
/
دانشكده
مهندسي برق
چكيده
چكيده
در اين پژوهش، هدف ما كوشش در جهت كاهش تعداد نقاط اندازهگيري ميدان نزديك (به روش صفحهاي) جهت محاسبه ميدان دور با استفاده از يادگيري عميق به منظور كاهش زمان اندازهگيري و هزينه است. در اين پژوهش، از يك شبكه عصبي عميق به عنوان مدل پيشبيني استفاده ميكنيم. با استفاده از دادههاي ميدان نزديك آنتن به عنوان ورودي و ميدان دور آنتن به عنوان خروجي، شبكه عصبي عميق را آموزش ميدهيم،با اين اميد كه توزيع ميدان دور را به صورت دقيق تخمين بزند.
براي آموزش شبكه عصبي، از روشهاي بهينهسازي مانند انتشار پسرو و الگوريتمهاي بهينهسازي مانند Adam يا RMSprop استفاده ميكنيم. با تكرار فرآيند آموزش و بهينهسازي، شبكه عصبي به تدريج قادر به تخمين دقيقتر ميدان دور آنتن ميشود.
علاوه بر آموزش، ما شبكه عصبي را با استفاده از دادههاي آزمايشي و اعتبارسنجي ارزيابي ميكنيم. اين ارزيابي با مقايسه مقادير پيشبيني شده توسط شبكه عصبي با مقادير واقعي ميدان دور آنتن صورت ميگيرد.
نتايج ارزيابي نشان ميدهد كه شبكه عصبي عميق ميتواند قادر به تخمين دقيق ميدان دور آنتن باشد. اين پروژه، اهميت و كاربرد زيادي در حوزه طراحي و بهينهسازي آنتنها و سيستمهاي مخابراتي دارد و ميتواند به كاهش زمان اندازهگيري و هزينه در اين حوزهها كمك كند.
در نتيجه، استفاده از دادههاي ميدان نزديك آنتن و يادگيري عميق ميتواند به عنوان يك رويكرد جديد قابل توسعه و قابل اعتماد در تخمين ميدان دور آنتن استفاده شود. اين روش، امكان بهبود دقت و كارايي در طراحي و بهينهسازي آنتنها را فراهم ميكند و ميتواند در صنايع مختلف استفاده شود.
واژههاي كليدي: يادگيري عميق، ميدان نزديك آنتن، ميدان دور آنتن، بهينه سازي
تاريخ ورود اطلاعات
1404/11/14
عنوان به انگليسي
Reducing the Number of Near-field Measurement Points (Using the Planar Near-field Scanning Method) to Calculate the Far-field Using Deep Learning in Order to Reduce Measurement Time and Cost
تاريخ بهره برداري
9/26/2025 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
سروش مهرابي
چكيده به لاتين
Abstract:
In this research, our goal is to try to reduce the number of near field measurement points (using the screen method) to calculate the far field using deep learning in order to reduce measurement time and cost. In this research, we use a deep neural network as a prediction model. Using antenna near-field data as input and antenna far-field as output, we train a deep neural network, with the hope that it can accurately estimate the far-field distribution. To train the neural network, we use optimization methods such as back propagation and we use optimization algorithms like Adam or RMSprop. By repeating the training and optimization process, the neural network is gradually able to more accurately estimate the field around the antenna. In addition to training, we evaluate the neural network using test and validation data. This evaluation is done by comparing the values predicted by the neural network with the actual values of the field around the antenna. The evaluation results show that the deep neural network can accurately estimate the antennaʹs far field. This project has great importance and application in the field of design and optimization of antennas and telecommunication systems and can help reduce measurement time and cost in these fields. As a result, the use of antenna near field data and deep learning can be used as a new approach. developed and reliable to be used in the estimation of the field around the antenna. This method provides the possibility of improving the accuracy and efficiency in the design and optimization of antennas and can be used in different industries.
Keywords: deep learning, antenna near field, antenna far field, optimization
كليدواژه هاي فارسي
يادگيري عميق , ميدان نزديك آنتن , ميدان دور آنتن , بهينه سازي
كليدواژه هاي لاتين
deep learning , antenna near field , antenna far field , optimization
Author
Soroush Mehrabi
SuperVisor
Dr Nader Komjani