多带THz MIMO天线与回归机器学习技术用于物联网应用中的隔离预测
Md Ashraful Haque1, Kamal Hossain Nahin1, Jamal Hossain Nirob1
1Department of Electrical and Electronic Engineering, Daffodil International University, Dhaka, 1207, Bangladesh.
Scientific reports
|March 5, 2025
概括
本研究介绍了一种新的机器学习增强的MIMO天线,用于特拉赫兹 (THz) 无线通信和物联网. 该设计实现了高效率和隔离,为先进的6G应用铺平了道路.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 无线通信无线通信
- 天线设计天线设计
背景情况:
- 物联网 (IoT) 和无线通信需要更高的数据速率和连接性.
- 特拉赫兹 (THz) 频率为下一代无线系统提供了潜力,但需要先进的天线解决方案.
- 现有的MIMO天线技术在满足THz应用的严格要求方面面临挑战.
研究的目的:
- 为特拉赫兹 (THz) 频段开发和评估一种新的多输入多输出 (MIMO) 天线.
- 通过机器学习技术提高天线效率和隔离.
- 评估天线是否适用于6G无线通信和物联网 (IoT) 应用.
主要方法:
- 使用模拟 (CST) 和RLC等效电路模型 (ADS) 评估天线性能.
- 拟议的MIMO天线设计运行在6.51 THz,7.48 THz和8.46 THz.
- 机器学习算法被用来预测天线隔离,梯度增强回归显示出卓越的性能.
主要成果:
- 该天线实现了紧的尺寸 (160 × 75 μm2) 与高收益 (13.53 dBi) 和效率 (>96.5%).
- 记录了优秀的隔离,在工作频段中超过-32dB,-44dB和-45dB.
- 梯度增强回归模型在预测与低误差率 (MAE 4.94%,MSE 6.60%,RMSE 4.13%) 的隔离中取得了超过98%的准确性.
结论:
- 设计的MIMO天线的效率很高,在THz频段的表现非常好.
- 机器学习显著提高了天线隔离的预测准确性.
- 由于其性能特征,这种天线设计对6G无线通信和物联网有很大的前景.


