Estimation of Small Antenna Performance Bounds Using Machine Learning Algorithms

Julian Roqui

L’objectif de ce travail est de développer une approche basée sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) pour l’estimation de la performance des antennes miniatures dans des applications pratiques. L’idée est d’obtenir un outil automatique capable de prédire les meilleures performances (en terme de bande passante, d’efficacité, etc.) que l’antenne peut obtenir lorsque des contraintes pratiques, telles que la dimension du terminal, la position ou encore l’intégration de l’antenne dans l’appareil et les matériaux adoptés sont pris en considération.

Je suis doctorant en première année de thèse. Le but de ma thèse est d’utiliser des algorithmes d’IA afin de pouvoir prédire des limites pratiques de performances d’antenne miniature en termes de bande passante et d’efficacité totale en prenant en considération des contraintes pratiques de la réalisation d’antenne telles que les pertes dans les matériaux ou encore les méthodes d’alimentation.