DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-32487-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41593101
تاريخ النشر: 2026-01-27
المؤلف: Md. Ashraful Haque وآخرون
الموضوع الرئيسي: تصميم وتحليل الهوائيات
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة هوائي متعدد المدخلات والمخرجات (MIMO) مدمج وعالي الأداء مصمم لأنظمة الاتصالات بترددات التيراهيرتز (THz) للجيل السادس، مصنوع على ركيزة من البوليميد بموصلية كهربائية قدرها $\varepsilon_r = 3.5$ وزاوية خسارة قدرها $\tan \delta = 0.0027$. يقيس الهوائي $405 \times 163.75 \, \mu m^2$، ويعمل عند ترددات رنين متعددة (3.752، 4.204، 4.652، 5.104، 5.548، 6.000، و6.460 THz) مع نطاقات ترددية تتراوح من 0.2063 إلى 0.3348 THz. يحقق زيادة قصوى قدرها 13.353 ديسيبل، وكفاءة عالية تبلغ 96.048%، وعزل ممتاز قدره -34.044 ديسيبل، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات ذات معدلات بيانات عالية مع الحد الأدنى من التداخل.
تتميز أداء الهوائي أيضًا بمعامل ارتباط غلاف منخفض للغاية (ECC) قدره 0.00017856 وزيادة تنوع قريبة من المثالية (DG) قدرها 9.99911، مما يدل على أداء تنوع قوي وموثوقية في النقل متعدد القنوات. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم الدراسة تقنيات تعلم الآلة الخاضعة للإشراف، وتحديدًا الانحدار باستخدام غابة عشوائية، للتنبؤ بزيادة الهوائي بناءً على مجموعات بيانات محاكاة CST Microwave Studio، محققة دقة تنبؤية عالية (MSE = 0.76%، MAE = 5.43%، RMSE = 8.72%، $R^2 = 93.93%$، درجة التباين = 95.12%). يضع هذا الدمج بين تصميم الهوائي المتقدم وتعلم الآلة إطارًا قويًا لتقييم الأداء بسرعة، مما يضع الهوائي المقترح MIMO كحل واعد لتلبية متطلبات شبكات الاتصالات بترددات التيراهيرتز 6G عالية السرعة والمقاومة للتداخل.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الطلب الملح على الهوائيات عالية التردد وذات الكفاءة في استهلاك الطاقة لدعم مشهد الاتصالات اللاسلكية المتزايد، وخاصة في سياق شبكات الجيل السادس التي تستفيد من طيف ترددات التيراهيرتز (THz) (0.1 إلى 10 THz). يعد هذا الطيف بتقدم كبير في معدلات نقل البيانات، مما قد يصل إلى تيرابت في الثانية (Tbps)، وهو ما يتجاوز القدرات الحالية للجيجابيت. تؤكد الورقة على ضرورة وجود هوائيات ذات نطاق ترددي واسع وزيادة عالية قادرة على نقل إشارات THz بكفاءة، حيث تواجه الهوائيات التقليدية من نوع الميكروستريب قيودًا في النطاق الترددي والكفاءة عند هذه الترددات العالية.
لمعالجة هذه التحديات، يقترح المؤلفون هوائي مكون من رقائق ميكروستريب THz MIMO قائم على الجرافين يتميز بتصميم رقعة مشقوقة. يهدف هذا التصميم إلى تعزيز النطاق الترددي وأداء الإشعاع مع الاستفادة من الخصائص الكهربائية والميكانيكية الممتازة للجرافين. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام تقنيات تعلم الآلة (ML) لتحسين معلمات التصميم المختلفة، مما يحسن الكفاءة والنطاق الترددي والزيادة. الهوائي المقترح ليس فقط مناسبًا للاتصالات اللاسلكية عالية السرعة، بل له أيضًا تطبيقات في التصوير الطبي وفحص الأمن، حيث يعمل بفعالية عند ترددات THz محددة تسمح بالتصوير غير الجراحي والكشف الآمن عن التهديدات المخفية. بشكل عام، تقدم هذه البحث تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا هوائيات THz، مما يضعها كعنصر حيوي في أنظمة الاتصالات اللاسلكية المستقبلية والتطبيقات الذكية.
طرق
تحدد قسم الورقة البحثية المنهجيات المستخدمة في تصميم وتحسين الهوائيات القائمة على الجرافين لأنظمة الاتصالات للجيل السادس القادمة، مع التركيز بشكل خاص على تطبيقات التيراهيرتز (THz). تجعل الخصائص الفريدة للجرافين، بما في ذلك حركة الإلكترون العالية والموصلية الكهربائية الممتازة، منه مادة مثالية لهوائيات THz. تتطور عملية التصميم من هوائي عنصر واحد إلى تكوين متعدد المدخلات والمخرجات (MIMO)، باستخدام طائرة أرضية نحاسية وركيزة بوليميد بسمك 10 ميكرومتر لتقليل فقد الطاقة وتعزيز الأداء. يتضمن تصميم MIMO هياكل فصل لتخفيف الاقتران المتبادل وفقدان الموجات السطحية، مما يحسن معدلات البيانات وكفاءة الطيف.
بالإضافة إلى ذلك، يصف القسم دمج تقنيات تعلم الآلة (ML) للتنبؤ بأداء الهوائي لأنظمة MIMO ذات المنفذين. يتم إنشاء مجموعة بيانات عن طريق تغيير معلمات التصميم، والتي يتم تقسيمها بعد ذلك إلى أجزاء تدريب (80%) واختبار (20%). يتم استخدام خوارزميات ML المختلفة، بما في ذلك الأشجار القرار، والغابة العشوائية، والانحدار المعزز بالتدرج، لتحديد الأنماط والتنبؤ بالأداء بناءً على مدخلات التصميم. يتأثر اختيار نموذج الانحدار بتعقيد العلاقات بين المعلمات والأداء، مع تفضيل النماذج الأكثر تعقيدًا للتفاعلات غير الخطية. لا تعزز هذه الطريقة المنهجية عملية التصميم فحسب، بل تحسن أيضًا كفاءة ودقة توقعات أداء الهوائي.
نقاش
يسلط النقاش الضوء على التقدمات والتطبيقات في تكنولوجيا التيراهيرتز (THz)، وخاصة في سياق تصميمات هوائيات MIMO (متعددة المدخلات والمخرجات). يظهر الهوائي المقترح القائم على البوليميد 2×2 MIMO مقاييس أداء متفوقة، حيث يحقق زيادة قصوى قدرها 13.353 ديسيبل، وعزل عالي قدره -34.044 ديسيبل، وكفاءة استثنائية تبلغ 96.048%. يعمل هذا التصميم عبر سبع رنينات متميزة تتراوح من 3.752 THz إلى 6.46 THz، مع نطاقات ترددية تتراوح بين 0.0158 THz و0.3348 THz. مقارنةً بالتصاميم الحالية، فإنه يقدم بصمة مدمجة بينما يعالج التحديات الشائعة مثل النطاق الترددي المحدود والعزل غير المثالي، مما يضعه كمرشح تنافسي لأنظمة THz MIMO عالية الأداء.
تحدد الدراسة أيضًا الفجوات الكبيرة في الأدبيات الحالية حول هوائيات THz، بما في ذلك القضايا المتعلقة بحجم الهوائي وكفاءته والاعتماد على المحاكاة التي تتطلب حسابات مكثفة لتحسين التصميم. لا يسرع دمج تقنيات الانحدار باستخدام تعلم الآلة في التصميم المقترح عملية التحسين فحسب، بل يعزز أيضًا جاهزية دمج الهوائي لتطبيقات الجيل السادس القادمة. من خلال تحقيق التوازن بين الحجم والأداء، تسهم هذه البحث في التطور المستمر لتقنيات الاتصالات بترددات التيراهيرتز، مما يمهد الطريق لتحسين قدرات نقل البيانات في الشبكات اللاسلكية عالية التردد.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-32487-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41593101
Publication Date: 2026-01-27
Author(s): Md. Ashraful Haque et al.
Primary Topic: Antenna Design and Analysis
Overview
This study presents a compact, high-performance multiple-input multiple-output (MIMO) antenna designed for 6G terahertz (THz) communication systems, fabricated on a polyimide substrate with a dielectric constant of $\varepsilon_r = 3.5$ and a loss tangent of $\tan \delta = 0.0027$. The antenna, measuring $405 \times 163.75 \, \mu m^2$, operates at multiple resonant frequencies (3.752, 4.204, 4.652, 5.104, 5.548, 6.000, and 6.460 THz) with corresponding bandwidths ranging from 0.2063 to 0.3348 THz. It achieves a peak gain of 13.353 dB, a high efficiency of 96.048%, and excellent isolation of -34.044 dB, making it suitable for high-data-rate applications with minimal interference.
The antenna’s performance is further characterized by an ultra-low envelope correlation coefficient (ECC) of 0.00017856 and a near-ideal diversity gain (DG) of 9.99911, indicating strong diversity performance and reliability in multi-channel transmission. Additionally, the study employs supervised regression machine learning techniques, specifically Random Forest Regression, to predict antenna gain based on CST Microwave Studio simulation datasets, achieving high predictive accuracy (MSE = 0.76%, MAE = 5.43%, RMSE = 8.72%, $R^2 = 93.93%$, variance score = 95.12%). This integration of advanced antenna design with machine learning establishes a robust framework for rapid performance evaluation, positioning the proposed MIMO antenna as a promising solution for the demands of high-speed, interference-resilient 6G THz communication networks.
Introduction
The introduction highlights the urgent demand for energy-efficient, high-frequency antennas to support the burgeoning wireless communication landscape, particularly in the context of 6G networks that leverage the terahertz (THz) frequency spectrum (0.1 to 10 THz). This spectrum promises significant advancements in data transmission rates, potentially reaching terabits per second (Tbps), which surpasses current gigabit capabilities. The paper emphasizes the necessity for wide-bandwidth, high-gain antennas capable of efficiently transmitting THz signals, as traditional microstrip patch antennas face limitations in bandwidth and efficiency at these higher frequencies.
To address these challenges, the authors propose a graphene-based MIMO THz microstrip patch antenna featuring a slotted patch design. This design aims to enhance bandwidth and radiation performance while benefiting from graphene’s superior electrical and mechanical properties. Additionally, machine learning (ML) techniques are employed to optimize various design parameters, thereby improving efficiency, bandwidth, and gain. The proposed antenna is not only suitable for high-speed wireless communication but also has applications in biomedical imaging and security screening, operating effectively at specific THz frequencies that allow for non-invasive imaging and safe detection of concealed threats. Overall, this research presents a significant advancement in THz antenna technology, positioning it as a critical component for future wireless communication systems and smart applications.
Methods
The research paper section outlines the methodologies employed in the design and optimization of graphene-based antennas for next-generation 6G communication systems, particularly focusing on terahertz (THz) applications. Graphene’s unique properties, including high electron mobility and excellent electrical conductivity, make it an ideal material for THz antennas. The design process evolves from a single-element antenna to a Multiple Input, Multiple Output (MIMO) configuration, utilizing a copper ground plane and a 10-micrometer polyimide substrate to minimize energy loss and enhance performance. The MIMO design incorporates decoupling structures to mitigate mutual coupling and surface wave losses, thereby improving data rates and spectral efficiency.
Additionally, the section describes the integration of machine learning (ML) techniques to predict antenna performance for dual-port MIMO systems. A dataset is generated by varying design parameters, which is then split into training (80%) and testing (20%) segments. Various ML algorithms, including Decision Trees, Random Forest, and Gradient Boosting Regression, are employed to identify patterns and predict performance based on design inputs. The choice of regression model is influenced by the complexity of the relationships between parameters and performance, with more complex models preferred for nonlinear interactions. This systematic approach not only enhances the design process but also improves the efficiency and accuracy of antenna performance predictions.
Discussion
The discussion highlights the advancements and applications of terahertz (THz) technology, particularly in the context of MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) antenna designs. The proposed polyimide-based 2×2 MIMO antenna demonstrates superior performance metrics, achieving a peak gain of 13.353 dB, high isolation of -34.044 dB, and an exceptional efficiency of 96.048%. This design operates across seven distinct resonances ranging from 3.752 THz to 6.46 THz, with bandwidths between 0.0158 THz and 0.3348 THz. Compared to existing designs, it offers a compact footprint while addressing common challenges such as limited bandwidth and suboptimal isolation, thus positioning itself as a competitive candidate for high-performance THz MIMO systems.
The study also identifies significant gaps in current THz antenna literature, including issues related to antenna size, efficiency, and reliance on computationally intensive simulations for design optimization. The integration of machine learning regression techniques in the proposed design not only accelerates the optimization process but also enhances the antenna’s integration readiness for next-generation 6G applications. By balancing size and performance, this research contributes to the ongoing evolution of THz communication technologies, paving the way for improved data transmission capabilities in high-frequency wireless networks.