Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

ANN-enabled Gain Prediction and Optimization in Dual-band SIW Antenna Design for 5G Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2026, nr 1
Pobierz

Tytuł: ANN-enabled Gain Prediction and Optimization in Dual-band SIW Antenna Design for 5G Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2026, nr 1

Autor:

Alam, Md Mahabub ; Tomal, Md Raihanul Islam ; Faudzi, Ahmad Afif Mohd ; Yusof, Nurhafizah Talip

Data wydania:

2026, nr 1

Typ zasobu:

artykuł

Tytuł publikacji grupowej:

2026, nr 1, JTIT-artykuły

Opis:

kwartalnik

Abstrakt:

Artificial neural networks (ANNs) help improve antenna design process by enabling adaptive optimization strategies that address important challenges in 5G wireless systems, including signal interference, limited coverage, and high user density. This study presents an AI-assisted design methodology for a compact dual-band substrate integrated waveguide (SIW) antenna optimized for 5G operation at 28 and 38 GHz. The antenna is implemented on a Rogers RT/Duroid 5880 substrate using a novel slot configuration with strategically positioned vias to enhance radiation characteristics. The fabricated prototype achieves gains of 8.05 dBi at 28 GHz and 7.89 dBi at 38 GHz, with fractional bandwidths of 6.41% (27.491 - 29.277 GHz) and 1.81% (37.496 - 38.179 GHz), while maintaining a return loss below -10 dB across both operating bands. The pivotal contribution of this work is the development of an ANN-based predictive model capable of accurately estimating antenna gain and radiation efficiency from main parameters such as slot dimensions, via size and feedline width. The proposed model demonstrates excellent predictive accuracy, achieving mean squared error values in the range of 0.00 to 0.001 for gain prediction and 0.018 to 0.066 for radiation efficiency estimation. This AI-driven framework significantly reduces design iterations, computational overhead, and prototyping requirements, offering an automated framework for efficient antenna development in next-generation 5G communication networks.

Numer:

1

Wydawca:

National Institute of Telecommunications

Identyfikator zasobu:

oai:bc.itl.waw.pl:2430

DOI:

10.26636/jtit.2026.1.2424

eISSN:

1899-8852

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Język:

ang

Prawa:

Biblioteka Naukowa Instytutu Łączności

Licencja:

CC BY 4.0

Temat i słowa kluczowe:

5G ANN gain prediction machine learning mmWave SIW antenna

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

1 kwi 2026

Data dodania obiektu:

1 kwi 2026

Liczba wyświetleń treści obiektu:

1

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://bc.itl.waw.pl/publication/2751

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Alam, Md Mahabub; Tomal, Md Raihanul Islam; Faudzi, Ahmad Afif Mohd; Yusof, Nurhafizah Talip, ANN-enabled Gain Prediction and Optimization in Dual-band SIW Antenna Design for 5G Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2026, nr 1 1 kwi 2026

Obiekty Podobne

2025, nr 3, JTIT-artykuły
2025, nr 3, JTIT-artykuły
A Comprehensive Study on Path Loss Estimation Using Deep Hybrid Learning in 5G Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2025, nr 3

Yeaser, Kazi Md Abrar Hassan, Kazi Md Abir

2025, nr 3
artykuł
2025, nr 1, JTIT-artykuły
2025, nr 1, JTIT-artykuły
Ultra-wideband Antenna System Design for Future mmWave Applications, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2025, nr 1

Muhsin, Muhannad Y. Muqdad, Zainab S. Sahar, Asaad H. Mohammad, Zainab F. AL-Saedi, Hussam

2025, nr 1
artykuł
2024, nr 2, JTIT-artykuły
2024, nr 2, JTIT-artykuły
Transmission of 10 Gbps C-band-signal-based Radio Over Fiber for Next Generation Communication Systems, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2024, nr 2

Al Deen, Hasan K. Abd, Haider J.

2024
artykuł
Instytut Łączności wobec wyzwań związanych z wdrażaniem sieci 5G w Polsce, Telekomunikacja i Techniki Informacyjne, 2018, nr 1-2

Krawiec Piotr Gajewski Mariusz Sienkiewicz Konrad Mongay Batalla Jordi Wiśniewski Piotr Latoszek Waldemar

2018, nr 1-2
artykuł
2024, nr 3, JTIT-artykuły
2024, nr 3, JTIT-artykuły
A Review of Isolation Techniques for 5G MIMO Antennas, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2024, nr 3

Kaur, Parminder Malhotra, Shivani Sharma, Manish

2024, nr 3
artykuł
Energy Efficiency in 5G Communications – Conventional to Machine Learning Approaches, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2020, nr 4

Shahid, Muhammad Khalil Eyob, Aman Ahmed, Irfan Debretsion, Filmon Faisal, Tarig

2020, nr 4
artykuł
5G New Business Opportunities – New Business Models, Pricing, and Use Cases, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 2

Valdar, Andy McCarthy-Ward, Peter Newstead, Stuart Revell, Stuart

2021, nr 2
artykuł
5G Is Out There: How to Ride the Market Storm and Thrive, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 2

Smith, Edward Ugolini, Mauro

2021, nr 2
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Instytut Łączności – Państwowy Instytut Badawczy ul. Szachowa 1 04-894 Warszawa

Telefon

(+48) 5128 696

E-Mail

biblioteka@il-pib.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji