Yapay sinir ağları ile mikrodalga transistörünün indirgenmiş veri ile modellenmesi

Abstract

Elektronikle ilgili sistemlerin gelişip, üstün seviyeye gelmesi yarı iletken temelli transistörlerin bulunmasından sonra olmuştur. Elektronikte transitörün önemi kadar, transistörlerde de işaret-gürültü parametreleri o kadar önemlidir. Bu parametrelerin uygun maliyetli elde edilmesi adına bu tez gürültü ve işaret parametrelerinin kara kutu modellemesi ile yapılan çalışmasını içermektedir. Yapmış olduğumuz çalışma VMMK-1218, VMMK-1225, ATF-551M4, ATF-35143, ATF-55143 transistörlerinde denenmiş tezde VMMK-1225, ATF-551M4 üzerinde yapılan çalışmalar gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmalar şu şekilde özetlenebilir: (i.i) Bir mikrodalga transistörün gürültü davranışları tek kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. (ii.i) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları iki kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenerek interpolasyon ve ekstrapolasyon uygulamaları yapılmıştır. (ii.ii) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları tek kutuplamalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. (ii.iii) Bir mikrodalga transistörün işaret davranışları diğer modeler ile karşılaştırılmalı eğitim modeli ve test verisi ile modellenmiştir. VMMK-1225 mikrodalga transistoründe Vds= 1,5, 2, 3, 4V da Ids= 5, 10, 15, 20mA için N-parametereleri 2-18 GHz, S-parametreleri 2-45 GHz frekans aralığında üretici verilerine dayanarak kara kutu modellemesi yapılmıştır. ATF-551M4 mikrodalga transistoründe ise Vds= 2, 2,7, 3V da Ids= 10, 15, 20mA için N ve S-parametereleri 2-18 GHz frekans aralığında üretici verilerine dayanarak kara kutu modellemesi yapılmıştır. Sonuçlanan modeller doğruluğu açısından birbiri ile karşılaştırıldı ve aralarında yaklaşık benzer hatalar görüldü. Bu karşılaştırmalar kartezyen düzlem, polar düzlem ve smith abağı ile çizilerek gösterildi. Tezin bölüm 4.4.3. de diğer modeler ile karşılaştırılmalı eğitim ve test verileri başlığı altındaki bölümde MLP, RB, RBE ve GRNN için VMMK-1225 mikrodalga transistoründe Vds= 1,5, 4V eğitim verisi, Vds= 3V test verisi olarak kullanılarak, herbir sinir ağı için ayrı bir yapı kurulmuş ve çıkan sonuçlar tek bir grafikte gösterilmiştir. Gerek eğitim-test performansları(çizelge 4.15, çizelge 4.16) olsun, gerek grafikler (şekil 4.53-60) olsun kullandığımız sinir ağının başarısı göstermektedir. Özellikle, modelleme tekniği başarısı şekil 4.6 ve şekil 4.17 te görüldüğü gibi ani değişimler GRNN tarafından yakalanmıştır. Ek olarak karşılaştırmalı modeller arasındaki başarısı için şekil 4.54 e göz atılabilir. Optimum kaynak yansıma açısı değişimleri inceleyerekte araştırılabilir. Anahtar Kelimeler: Gürültü Parametreleri, Saçılma parametreleri, Karşılıklı iki kapılı devre, Optimum Gürültü Yansıma Katsayısı, Yapay Sinir Ağları, Regresyon