Antena microfita com fendas e SAR reduzida através de AMC para aplicações 5G

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Oliveira Neto, Geraldo Fulgêncio de
Orientador(a): Salles, Alvaro Augusto Almeida de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Antenas
Taxa de absorção específica
Algoritmos evolutivos
Otimização
Palavras-chave em Inglês:
Slotted patch antenna
5G antennas with AMC
SAR reduction
Genetic algorithm
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/283551
Resumo: As técnicas de inteligência computacional geralmente imitam aspectos do comportamento humano, tais como: aprendizado, percepção, raciocínio, evolução e adaptação. Desta forma, muitos sistemas foram desenvolvidos utilizando conceitos e princípios da evolução natural das espécies como estratégia de otimização. Este trabalho envolve os algoritmos evolutivos na metodologia de aprimoramento de projeto de antena de microfita (BALANIS, 2016) banda dupla (EJAZ, 2020) com fendas para aplicações 5G. Além disso, a mesma metodologia foi empregada no desenvolvimento de estrutura metamaterial AMC ("Artificial Magnetic Conductor"), com a finalidade de aprimorar as características de operação. O plano AMC (LIMA, 2020) é formado usando uma matriz 2 x 2 de células unitárias, cada uma com formação em U e elemento reconfigurável. Os resultados comparados com antena sem AMC indicam que o sistema fornece aumento na diretividade e redução da SAR a ser discutida no texto.
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