I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  13 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 ,   p p .   46 2 ~ 46 9   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v 13 i 3 . pp 46 2 - 46 9           462       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   M a chine learning - driv en desig n  and perform a nc e an a ly sis  of  micro strip ant en na s for sub - 6   G H z/mm   Wa v e 5G   n etworks       P is k e  L a x m i P ra s a nn a   K u ma r ,   Ra m ineni   P a dm a s re e ,  K o rr a   K ira n ,  B a no t hu   Su dh ee r   D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n s  En g i n e e r i n g ,   R a j i v   G a n d h i   U n i v e r s i t y   o f   K n o w l e d g e   T e c h n o l o g i e s,  B a s a r ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   2 8 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u l 9 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Au g   1 2 ,   2 0 2 4       In   t h e   re a lm  o f  m o d e rn   c o m m u n ica ti o n   sy ste m s,  a n te n n a s  a re   c ru c ial  c o m p o n e n ts,  wit h   t h e   m icro strip   p a tch   a n ten n a   b e i n g   p a rti c u larly   n o tab le  fo r   it s  lo w   p r o fil e   a n d   se a m les s  in teg ra ti o n .   De sp it e   it s   wid e sp re a d   u se ,   d e sig n i n g   th is  a n ten n a   i n v o lv e s  c o m p lex   si m u latio n s  t o   o p ti m ize   p a ra m e ters ,   re q u iri n g   si g n i fica n t  e x p e rti se   a n d   c o n s u m in g   c o n sid e ra b le  t ime   a n d   e n e r g y .   To   stre a m li n e   th is   p r o c e ss ,   m a c h in e   lea rn in g   ( M L)  a l g o ri th m s  a re   b e in g   u ti li z e d .   Th is  p a p e r  i n tro d u c e s  a n   in n o v a ti v e   a p p r o a c h   t h a t  e m p lo y s  ML   tec h n iq u e s  t o   d e sig n   a   re c tan g u la r  m icro strip   p a tc h   a n ten n a   o p e ra ti n g   with i n   th e   su b - 6   G Hz   fre q u e n c y   ra n g e   (1 - 6   G Hz )  a n d   th e   m il li m e ter  fre q u e n c y   ra n g e   (2 8 - 4 0   G Hz ).   Th e   a n ten n a   d e sig n   m a in tai n s  c o n sist e n t  p a tch   d ime n sio n s  p o si ti o n e d   stra teg i c a ll y   a t  th e   c e n ter,  wit h   a   th o r o u g h   e x a m in a ti o n   o f  p a tch   le n g t h   a n d   wid th   to   e n h a n c e   p e rf o rm a n c e .   Da tas e ts  a re   m e ti c u lo u sl y   p re p a re d ,   c o v e ri n g   o u t p u t   p a ra m e ters   su c h   a s  b e a m   a re a ,   d irec ti v it y ,   g a in ,   a n d   ra d iati o n   e fficie n c y   a c ro ss   th e   sp e c ifi e d   fre q u e n c y   ra n g e s.  By   e m p lo y i n g   v a rio u s   ML   a lg o ri th m s,  th is  stu d y   c o n d u c ts  a   c o m p re h e n siv e   a n a ly sis   to   i d e n ti fy   t h e   m o st   e ffe c ti v e   a l g o r it h m   f o r   a c c u ra tely   p re d icti n g   a n ten n a   c h a ra c teristics .   Th e   K - n e a re st  n e i g h b o r   (KN N)   a lg o rit h m   a c h iev e d   h ig h   a c c u ra c y   a c ro ss   a ll   p a ra m e ters :  g a in   a t  9 4 . 2 3 %   u n d e r   su b - 6   G Hz   a n d   9 5 . 9 3 %   u n d e r  m il li m e ter  fre q u e n c y   ra n g e ,   d irec ti v it y   a t  9 9 . 0 2 %   a n d   9 8 . 5 9 % ,   ra d iatio n   e fficie n c y   a t  9 3 . 9 4 %   a n d   9 4 . 2 8 % ,   a n d   b e a m   a re a   a t  9 9 . 0 7 %   a n d   9 8 . 5 9 %   re sp e c ti v e ly .   Th e se   re su lt s   o p ti m ize   m icro strip   a n ten n a   d e sig n s  a n d   e n h a n c e   u n d e rsta n d i n g   o f  t h e   re latio n sh ip   b e twe e n   d e sig n   p a ra m e ters   a n d   p e rfo rm a n c e   o u tco m e s with   ML .   K ey w o r d s :   Acc u r ac y   Data s et   Ma ch in e  lear n in g   Mic r o s tr ip   an ten n a   Pre d ictio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Pis k e  L ax m i Pr asan n a  Ku m ar   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ics an d   C o m m u n icatio n s   E n g in ee r in g   R ajiv   Gan d h i  Un iv er s ity   o f   Kn o wled g e  T ec h n o lo g ies   B asar ,   T elan g an a,   I n d ia   E m ail: p lp k d h r u v a@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n   th e   d o m ain   o f   c o m p u te r   s cien ce   an d   ar tific ial  in tellig e n ce   ( AI ) ,   a   h ier ar c h ical  s tr u c tu r e  ex is ts   am o n g   AI ,   m ac h in e  lear n i n g   ( ML )   [ 1 ] ,   an d   d ee p   lear n in g   ( DL ) .   AI   is   a  b r o ad   co n ce p t  f o cu s ed   o n   d ev el o p in g   in tellig en t  s y s tem s   th at   r ep l icate   h u m an   co g n itiv e  f u n ctio n s .   ML ,   a  s u b s et  o f   AI ,   f o cu s es  o n   d ev elo p in g   alg o r ith m s   th a t  en a b le  m ac h in es  to   lear n   an d   im p r o v e  f r o m   d ata  with o u t  ex p licit  p r o g r am m in g .   W ith in   ML ,   DL   em er g es  as  a  s p ec ialized   f ield   th at  u tili ze s   d ee p   n eu r al  n etwo r k s ,   in s p ir ed   b y   th e  s tr u ctu r e  o f   th e  h u m an   b r ain ,   to   au to m atica lly   lear n   co m p lex   p atter n s   an d   r ep r e s en tatio n s   f r o m   d ata.   DL ,   th u s ,   f alls   u n d er   th e   u m b r ella  o f   ML ,   wh ich   its elf   is   a  s u b s et  o f   th e  b r o ad e r   AI   d o m ain   [ 2 ] .   T h is   h ier ar ch ical  ar r an g em e n t  illu s tr ates  th e  p r o g r ess iv e  s p ec ializatio n   an d   ad v an ce m e n t  in   lev er ag in g   d ata  f o r   t h e  d ev elo p m e n t  o f   in telli g en t  s y s tem s ,   with   DL   r ep r esen tin g   a  p ar ticu lar ly   p o t en t  ap p r o ac h   with in   t h e  lar g er   r ea lm s   o f   ML   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Ma ch in e  lea r n in g - d r iven   d esig n   a n d   p erfo r ma n ce   a n a lysi s   …   ( P is ke   La xmi  P r a s a n n a   K u ma r )   463   AI   [ 3 ] .   ML   tech n iq u es  ar e  r ev o lu tio n izin g   th e  f ield   o f   an te n n as,  in tr o d u cin g   in n o v ativ e  m eth o d s   f o r   d esig n   o p tim izatio n ,   p e r f o r m an ce   p r ed ictio n ,   f au lt  d ete ctio n ,   ad a p tiv e  b ea m f o r m in g ,   an d   c h a n n el  m o d elin g   in   co m m u n icatio n   tech n o lo g y   [ 4 ] ,   p ar ticu lar ly   in   an ten n a  s elec tio n   f o r   wir eless   co m m u n icatio n s   [ 5 ] .   E n g in ee r s   ca n   ef f icien tly   ad d r ess   d esig n   ch allen g es,  an ticip ate  p er f o r m an ce   m etr ics,  d etec t iss u es,  d y n am i ca lly   o p tim ize   an ten n a  ar r ay s   [ 6 ] ,   an d   en h a n ce   th e  ac cu r ac y   o f   ch an n el  m o d els  th r o u g h   ML .   L ev er a g in g   ML   ac ce ler ates  an ten n a  d e v elo p m e n t  to   m ee t  th e  r ig o r o u s   d em a n d s   o f   m o d er n   co m m u n icatio n   s y s tem s ,   d r iv in g   ad v an ce m e n ts   in   wir eless   tech n o lo g y .   Ma n y   s tu d ies  ex p lo r e  ML   ap p licatio n s   in   an ten n a  d esig n   to   s tr ea m lin e  th e  p r o ce s s   wh ile  m ain tain in g   ac cu r ac y .   ML ’ s   ab ilit y   to   m i n im ize  er r o r s ,   p r ed ict  an te n n a   b eh av io r ,   an d   en h a n ce   co m p u tatio n al  ef f icien cy   p o s itio n s   it  as  a  tr an s f o r m ativ e  to o l  in   an ten n a   en g in ee r in g   [ 7 ] .   B y   c o n d u ctin g   m u ltip le  s i m u latio n s   to   g ath er   elec tr o m ag n etic  c h ar ac ter is tics   an d   c r ea tin g   a  d ataset  f o r   tr ain in g   ML   alg o r ith m s ,   d esig n er s   ca n   e f f icien tly   p r ed ict  an d   d esig n   an ten n as  th at  m ee t  d esire d   s p ec if icatio n s .   T h is   iter ativ e  ap p r o ac h   o f f e r s   a  f aste r   an d   m o r e   in tellig en t w ay   to   d esig n   a n ten n as   [ 8 ] ,   d ep ar tin g   f r o m   tr ad iti o n al  m eth o d s .   Mic r o s tr ip   an ten n as   ar e  c o m p ac t  an d   lig h tweig h t,  m ak in g   t h em   p o p u lar   ch o ices  in   co m m u n icatio n   s y s tem s   d u e  to   th eir   s ea m less   in teg r atio n   with   cir cu it  b o ar d s .   T h ey   co n s is t   o f   a  m etallic  p atch   p o s itio n ed   o n   a   d ielec tr ic  s u b s tr ate,   allo win g   f o r   d esig n   ad j u s tm en ts   to   m ee t   s p ec if ic  r eq u ir e m en ts   lik e  f r eq u en cy ,   b an d wid th ,   an d   p o lar izatio n .   W id ely   u tili ze d   ac r o s s   v ar i o u s   s ec to r s ,   m icr o s tr ip   an ten n as  s er v e  d iv er s e  ap p licatio n s   in   wir eless   co m m u n icatio n ,   r ad a r ,   r em o te  s en s in g ,   r a d io   f r e q u en cy   id en tific atio n   ( R FID ) ,   m ed ical,   au to m o tiv e,   an d   m ilit ar y   f ield s .   T h ey   o f f er   ef f icien t   s ig n al  tr a n s m is s io n   an d   r ec ep tio n   in   d iv er s e   en v ir o n m en ts .   H o wev er ,   m icr o s tr ip   an ten n as  f ac e   ch all en g es  s u c h   as   lim ited   b a n d wi d th   an d   ef f icien cy ,   p r o m p tin g   o n g o in g   ef f o r ts   b y   r esear ch er s   to   o v er co m e  th ese  lim itatio n s .   Ad v an ce m en ts   in   m ater ials ,   m an u f ac tu r in g   tech n iq u es,  an d   s ig n a l   p r o ce s s in g ,   in clu d in g   ML   [ 9 ] ,   ar e   d r iv i n g   im p r o v em en ts   i n   m icr o s tr ip   an ten n a  ca p ab ili ties ,   en s u r in g   th eir   co n tin u ed   r elev an ce   i n   m o d er n   co m m u n icatio n   tech n o lo g ies.   An aly s is   o f   v ar io u s   p a p er s   r ev ea ls   th at  m an u al  an ten n a  d esig n   is   b o th   tim e - c o n s u m in g   an d   r eso u r ce - in ten s iv e.   T o   ad d r ess   th is   ch allen g e,   th e  ap p licatio n   o f   ML   in   an ten n a  d esig n   is   p r o p o s ed .   T h e  in teg r atio n   o f   ML   tech n iq u es  in to   m icr o s t r ip   an te n n a  d esig n   h o ld s   p r o m is e  f o r   s im p lify i n g   w o r k f lo ws,  im p r o v in g   p er f o r m an ce   p r ed ictio n   ac cu r ac y ,   an d   s p ee d in g   u p   o p tim izatio n   task s   [1 0 ] - [1 2 ] .   W ith   o n g o in g   a d v an ce m e n ts   in   ML ,   i ts   f u s io n   with   an ten n a  d esig n   is   an ticip ated   to   s p u r   f u r th er   in n o v atio n s   in   wir eless   co m m u n icatio n   tech n o lo g ies.  Pre s en t  r esear ch   in itiativ es  ar e  ce n ter ed   o n   en h an cin g   th e  ef f icien cy   a n d   ca p ab ilit ies  o f   m icr o s tr ip   an ten n as  in   co m m u n icatio n   s y s tem s   th r o u g h   th e  in c o r p o r atio n   o f   ML   i n to   an te n n a  d esig n     th eo r y   [1 3 ] .   T h e   r ea ea r ch   ap p r o ac h   aim s   to   s tr ea m lin e  th e  d esig n   p r o ce s s ,   with   a  p ar ticu lar   f o cu s   o n   m icr o s tr ip   an ten n as.  T h e  r esear c h   o b jecti v e  is   to   o p tim ize  th e  an ten n a  d esig n   p r o ce s s   b y   d eter m in in g   th e  ML   al g o r ith m   th at  p r o v id es  th e  m o s t  ac cu r ate  p r ed ictio n s   f o r   an ten n a   p ar am eter s .   B y   id en tif y in g   t h e   alg o r ith m   with   th e   h ig h est  p r ec is io n ,   o u r   aim   is   to   m in im ize  th e  n ec ess ity   f o r   m u ltip le  s im u latio n s   an d   d ec r ea s e  th e  tim e  an d   en er g y   e x p en d ed   in   cr ea tin g   t o p - q u a lity   an ten n as.  T h is   m et h o d   allo ws  u s   to   d ev elo p   an t en n as  with   o p tim al  d im en s io n s   in   ju s t o n e  iter atio n ,   th u s   im p r o v in g   ef f icien c y   a n d   p r o d u ctiv ity   in   an ten n a  d es ig n .       2.   M E T H O D   A  m icr o s tr ip   an ten n a  is   co m p o s ed   o f   ess en tial  elem en ts   in clu d in g   th e  p atc h ,   s u b s tr ate,   g r o u n d   p lan e,   f ee d lin e,   an d   o p tio n ally   a  m a tch in g   n etwo r k   as  s h o wn   in   F ig u r e  1 .   T h e  p atch ,   t y p ically   co n s tr u cted   f r o m   m etal,   is   p o s itio n ed   o n   to p   o f   a  d ielec tr ic  s u b s tr ate,   with   th e  g r o u n d   p lan e  s itu ated   b en ea th   it.  T h e  f ee d lin e  lin k s   th e  p atch   to   th e  tr an s m it ter   o r   r ec ei v er .   Op tio n ally ,   a  m atch in g   n etwo r k   ca n   b e  i n co r p o r ated   to   en h a n ce   im p ed an ce   m atc h in g .           Fig u r e  1 .  Mic r o s tr ip   an ten n a   [ 1 4 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  13 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :   46 2 - 46 9   464   T h e  s tr u ctu r e  o f   th e  an ten n a  g o v er n s   its   r ad iatio n   p atter n ,   im p ed an ce   ch ar ac te r is tics ,   an d   b an d wid th .   T h r o u g h   m eticu lo u s   d esig n   o f   th ese  co m p o n e n ts ,   m icr o s tr ip   an ten n as  ca n   e f f ec tiv ely   tr an s m it   o r   r ec eiv e   elec tr o m ag n etic  wav es  ac r o s s   d esig n ated   f r eq u e n cy   s p ec tr u m s ,   ca ter in g   t o   d iv e r s e  ap p l icatio n   n ee d s   [1 5 ] .   T h e  p r o ce s s   o f   d esig n in g   m i cr o s tr ip   an ten n as  u s in g   a n s y s   HFS S   [1 6 ] ,   [ 1 7 ]   en c o m p as s es  s ev er al  cr u cial   s tag es.  I t  s tar ts   b y   cr ea tin g   e lem en ts   s u ch   as  th e  p atch ,   g r o u n d   s u b s tr ate,   an d   r a d iatio n   b o x ,   f o llo wed   b y   co n d u ctin g   s im u latio n s   with   f r eq u en c y   s wee p in g .   T h e  p r o c ed u r e  e n tails   in itial  g eo m etr y   s etu p   an d   m ater ial  p r o p er t y   s p ec if icatio n ,   alo n g   with   d ef in in g   e x citatio n   s o u r ce s   an d   m esh in g   th e  s t r u ctu r e.   Simu latio n   p ar am eter s   ar e   co n f ig u r ed ,   an d   an aly s es  a r e  p er f o r m ed   to   ev alu ate  an te n n a   p er f o r m an ce ,   in clu d i n g   f ac to r s   lik e  r etu r n   l o s s   an d   r ad iatio n   p atter n .   Op tim izatio n   m eth o d s   m ay   b e  u tili ze d   to   en h an c e  p er f o r m an ce ,   an d   p o s t - s im u latio n   to o ls   aid   in   r esu lt  an aly s is .   Ult im ately ,   th e  d esig n   u n d e r g o es  v alid atio n   an d   r ef in em e n t  as  n ee d ed .   A n s y s   HFSS   o f f er s   a  co m p r eh e n s iv e  p latf o r m   f o r   m icr o s tr ip   an ten n a  d esig n   an d   o p tim izatio n   ac r o s s   v ar io u s   ap p licatio n s .     2 . 1 .    EM t a lk   pa t ch  ca lcula t o r   T h e  E Mta lk   p atch   ca lcu lato r   is   a  v alu ab le  to o l  in   th e  d esig n   p r o ce s s   o f   m icr o s tr ip   an ten n as.    I ts   p r im ar y   f u n ctio n   is   to   d ete r m in e  th e  id ea l  d im en s io n s   f o r   th e  p atch ,   wh ich   is   cr u cial  in   m icr o s tr ip   an ten n a  co n s tr u ctio n .   B y   en ter in g   p ar am eter s   s u ch   as  r eso n a n t  f r eq u e n cy ,   d ielec tr ic  co n s tan t,  an d   d ielec tr ic  h eig h t,   th e  ca lcu lato r   p r o v i d es  ac cu r a te  len g th   an d   wid th   m ea s u r em en ts   f o r   th e  p atch   [1 8 ] .   Fo r   th i s   s p ec if ic  ca s e,   th e   d ielec tr ic  co n s tan t  is   6 ,   th e  d i elec tr ic  h eig h t  is   1 . 5   m m ,   a n d   th e  in p u t  im p e d an ce   is   3 1 5   o h m s .   T h e  ca lcu lato r   f in d s   th e  v alu es  o f   th e  len g t h   ( )  an d   wid th   ( )   o f   th e   p atc h   u s in g   th e  f o r m u las  g iv en   b y   ( 1 )   a n d   ( 2 ) ,  r esp ec tiv ely .   T h is   d ata  is   in s tr u m en tal  in   e n s u r in g   th e   p r ec is e  f ab r icatio n   o f   m icr o s t r ip   an ten n as,  th u s   g u ar an teein g   th eir   p er f o r m a n c e  alig n s   with   s p ec if ic  r eq u ir e m en ts   [ 19 ] .       =  2 0 √ 2 + 1   ( 1 )     w h er e,   −   C   is   v elo city   o f   lig h t,    −   0   is   d esire d   r eso n an t f r eq u e n cy   an d ,   −     is   th e  r elativ e  p er m itti v ity   o f   t h e  s u b s tr ate.       =  2 0 √    –   2   Δ L   ( 2 )     w h er e,   −     is   ef f ec tiv e  d ielec tr ic  co n s tan t   o f   an   a n ten n a .   −   Δ L   is   p atch   len g th   ex ten s io n .   T o   ca lcu late  th e  p atch   len g th ,   th e  ef f ec tiv e  d ielec tr ic  co n s tan t  o f   an   an ten n a  a n d   th e  p a tch   len g th   ex ten s io n   n ee d   to   b e  d eter m in ed .   T h ese  v alu es a r e   ca lcu lated   u s in g   th e  f o r m u las p r o v id ed   in   ( 3 )   a n d   ( 4 ) .       =  + 1 2   +  −   1 2 [ 1 + 12 ( ℎ ) ] −   1 2   ( 3 )     w h er e,   −   h   is   s u b s tr ate  th ick n ess   an d     is   p atch   wid th     Δ L   =  h* 0.41 2 [ (  + 0 . 3 )   ( ( ℎ ) + 0 . 264 ) (  − 0 . 258 )   ( ( ℎ ) − 0 . 8 ) ]     ( 4 )     I n   th e  s u b - 6   GHz   f r e q u en c y   r an g e,   a  d ielec tr ic  co n s tan t  o f   6   an d   a  h eig h t  o f   1 . 5   m m   ar e  ch o s en .   C o n v er s ely ,   f o r   th e  m illi m et er   wav e  f r eq u e n cy   r a n g e,   th e  d ielec tr ic  co n s tan t  r em ain s   co n s tan t  wh ile  th e  h eig h t  is   r ed u ce d   to   0 . 5   m m .   T h ese  p ar am eter s   p lay   a  c r u cial  r o le  in   d eter m in in g   t h e   d im en s io n s   o f   th e   m icr o s tr ip   an ten n a ,   wh ich   ar e  d o cu m e n ted   in   a  tab le.   W ith   th e  o b tain e d   p atch   d im en s io n s ,   th e  m icr o s tr i p   an ten n a  is   th en   d esig n ed   ac c o r d in g ly .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Ma ch in e  lea r n in g - d r iven   d esig n   a n d   p erfo r ma n ce   a n a lysi s   …   ( P is ke   La xmi  P r a s a n n a   K u ma r )   465   2 . 2 .    Ant enna   des ig n a nd   cr ea t ed  da t a   s et s   T h e  Mic r o s tr ip   an ten n a  is   d esig n ed   with   s p ec if ied   o p er atin g   f r eq u en cy ,   h ei g h t,  len g th ,   an d   wid th   v alu es,  f o llo wed   b y   s im u latio n s   u s in g   a n s y s   HFSS .   T h e  s w ee p   f r e q u en c y   tech n i q u e  is   e m p lo y ed   to   v ar y   th e  f r eq u e n cy   an d   o b s er v e  th e  an ten n a ’ s   p er f o r m an ce   ac r o s s   th e  s p ec if ied   r an g es  o f   1 - 6   G Hz  an d   2 8 - 40   GHz .   T h e  f lo wch ar t  f o r   t h e  r esear ch   wo r k   is   as sh o wn   in   F ig u r e  2 .   T h e  d esig n ed   an ten n a  u n d er g o es  s im u latio n   to   r ec o r d   r e s u lts ,   wh ich   in clu d e  g ain ,   b ea m   ar ea ,   d ir ec tiv ity ,   an d   r ad iatio n   ef f ici en cy ,   f o r   ea c h   f r eq u en cy   v a r iatio n .   T h is   p r o ce s s   r esu lts   in   tw o   d atasets : o n e  f o r   th e  1 - 6   GHz   r an g e   an d   an o t h er   f o r   th e  2 8 - 40   GHz   r an g e,   ca p tu r in g   th e  an te n n a ’ s   b e h a v io r   u n d er   d if f er e n t  o p er atio n al   co n d itio n s .   B y   iter atin g   th r o u g h   v ar io u s   co m b i n atio n s   o f   d im e n s io n s ,   a   d ata s et  is   g en er ated   to   s er v e  as  th e  f o u n d atio n   f o r   a n aly s is .   ML   alg o r ith m s   ar e  th en   u tili ze d   o n   th is   d ataset  to   d eter m in e  th e  m o s t   ac cu r ate  alg o r ith m   f o r   p r ed ic tin g   an ten n a  p ar am eter s   s u ch   as  g ain ,   d ir ec tiv ity ,   b ea m   a r ea ,   an d   r a d iatio n   ef f icien cy .   I n   th e  ca r ef u l  co n s tr u ctio n   o f   d atasets   f o r   m icr o s tr ip   an ten n a  d esig n ,   two   s p ec if ic  f r eq u en cy   r an g es   wer e  tak en   in to   ac co u n t:  1 - 6   GHz   an d   2 8 - 40   GHz .   Fo r   th e   d ataset  co v er in g   th e  1 - 6   GHz   r an g e,   ea ch   s et  o f   an ten n a  p ar am ete r s   is   d o cu m en ted   in   8 1   r o ws,  ca p tu r in g   d etails  s u ch   as   o p er atin g   f r eq u en cy ,   len g th ,   wid th ,   s wee p   f r eq u e n cy ,   g ain ,   b ea m   ar ea ,   d ir ec tiv ity ,   an d   r ad iatio n   ef f icien cy .   T h is   m eticu lo u s   d ataset  co n s is ts   o f   a  to tal  o f   4 8 6   r o ws,  en s u r i n g   th o r o u g h   ex p lo r atio n   o f   th e  a n t en n a ’ s   p er f o r m a n ce   ac r o s s   a  r an g e  o f   f r eq u en cies  with in   th e  s p ec if ied   r an g e.   T h e  s am p le  d ataset  f o r   s u b - 6   GH z  f r eq u e n cy   r a n g e  is   as sh o wn   b elo w  in   T ab le  1 .   L ik ewise,   in   th e  d ataset   f o cu s i n g   o n   th e  2 8 - 40   GHz   f r eq u e n c y   r an g e,   a  co n s is ten t  s tr u ctu r e  is   u p h eld   with   th e  s am e  eig h t   co lu m n s :  o p er atin g   f r eq u en cy ,   len g th ,   wid th ,   s wee p   f r eq u en cy ,   g ain ,   b ea m   a r ea ,   d ir ec tiv ity ,   an d   r ad iatio n   e f f icien cy .   Yet,   f o r   t h is   elev ated   f r eq u en cy   b an d ,   ea ch   o p er atin g   f r e q u en c y   co r r esp o n d s   to   1 0 0   r o ws  o f   d ata.   C o n s eq u en tly ,   th e   d ataset  f o r   t h e  2 8 - 40   GHz   r a n g e  c o m p r is es  a  to tal  o f   1 , 3 0 0   r o ws,  o f f e r in g   a  c o m p r eh en s iv e  a n d   d etailed   p e r s p ec tiv e  o n   th e  m icr o s tr ip   a n te n n a ’ s   p e r f o r m an ce   with in   th is   p ar ticu lar   f r eq u e n cy   s p ec tr u m .   T h e  s am p le  d a ta  s et  cr ea ted f o r   m illi m eter   f r eq u en c y   r an g e  is   ash o wn   b elo w  in   T a b le  2 .   T h is   d u al - d ataset  ap p r o ac h   n o t  o n ly   ca p tu r es  th e  v ar iab ilit y   o f   an ten n a  p a r am eter s   u n d e r   d if f er en t   o p er atin g   co n d itio n s   b u t  also   f ac ilit ates  a  co m p r eh e n s iv e  an al y s is   th at  ca n   u n c o v er   p a tter n s ,   tr en d s ,   an d   o p tim al  d esig n   co n f ig u r atio n s   f o r   b o th   th e   1 - 6   GHz   an d   2 8 - 4 0   GHz   f r e q u en c y   b a n d s .   T h e  g en er ated   d ataset  u n d er g o es  tr ain i n g   with   v a r io u s   ML   al g o r ith m s   [ 2 0 ] - [ 2 2 ] ,   in clu d in g   m u ltip le   lin ea r   r eg r ess io n   ( ML R ) ,  o r d in ar y   least  s q u ar es  r eg r ess io n   ( OL SR ) ,  DT ,   r an d o m   f o r est   ( R F) ,   ANN,   r id g e  r eg r ess io n   ( R R ) ,    lass o   r eg r ess io n   ( L R ) ,   s u p p o r t  v ec to r   r eg r ess io n   ( SVR ) ,   K - n eig h b o r s   r e g r ess io n   ( KNR) ,   g r ad ien t   b o o s tin g   r eg r ess io n   ( GB R ) ,   elasticn et  r eg r ess io n   ( E R ) ,   g au s s ian   p r o g r ess   r eg r ess io n   ( GPR ) ,   R ANSAC   r eg r es s io n ,   q u an tile  r eg r ess io n   ( QR ) ,   an d   is o to n ic  r eg r ess io n   ( I R )   [ 2 3 ] - [ 2 5 ] .   Su b s eq u en tly ,   th e  d ataset  is   test ed   to   ev alu ate  ac cu r ac y .           Fig u r e  2 .   Flo w  ch a r t f o r   th e  r e s ea r ch   wo r k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  13 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :   46 2 - 46 9   466   T ab le   1 .   C r ea ted   d ata   s et  f o r   s ub - 6   GHz   f r eq u e n cy   r a n g e   O p e r a t i n g   f r e q u e n c y   ( G H z )   P a t c h   l e n g t h   ( mm )   P a t c h   w i d t h   ( mm )   S w e e p   f r e q u e n c y   ( G H z )   G a i n   ( d B i )   D i r e c t i v i t y   ( d B )   B e a m   a r e a   ( sr )   R a d i a t i o n   e f f i c i e n c y   ( d B )   1   61   80   1   - 1 9 . 5 8 4 4   - 1 4 . 8 9 5 4 8 6   2 5 . 8 8 7 6 8 7   - 4 . 6 8 8 8 9 1 8 6   1   61   80   1 . 0 5   - 1 9 . 0 0 2   - 1 4 . 2 8 0 2 7 4   2 5 . 2 7 2 4 7 5   - 4 . 7 2 1 6 7 8 9 9   1   61   80   1 . 1   - 1 7 . 7 8 9 1   - 1 3 . 6 4 7 0 1 5   2 4 . 6 3 9 2 1 6   - 4 . 1 4 2 0 3 6 8 5   -   .   .   .   .   .   .   .   2   30   40   1   - 1 4 . 4 2 8 6   - 1 2 . 2 4 4 2 0 4   2 3 . 2 3 6 4 0 5   - 2 . 1 8 4 4 3 4 4 8   2   30   40   1 . 0 5   - 1 2 . 5 4 5 9   - 1 2 . 1 1 1 3 2 8   2 3 . 1 0 3 5 2 9   - 0 . 4 3 4 5 4 9 1 2   2   30   40   1 . 1   - 1 0 . 9 5 5 2   - 1 1 . 9 5 4 4 9 2   2 2 . 9 4 6 6 9 3   0 . 9 9 9 3 2 6 3 3 9   -   .   .   .   .   .   .   .   3   20   26   1 . 5 5   4 . 9 0 9 6 1   - 4 . 7 2 6 9 8 1 9   1 5 . 7 1 9 1 8 3   9 . 6 3 6 5 9 2 2 3 3   3   20   26   1 . 6   5 . 7 4 8 2 6 5   - 4 . 6 9 9 9 2 9 4   1 5 . 6 9 2 1 3   1 0 . 4 4 8 1 9 4 8 6   3   20   26   1 . 6 5   6 . 4 8 2 2 2 8   - 4 . 6 7 3 6 0 9 3   1 5 . 6 6 5 8 1   1 1 . 1 5 5 8 3 7 8   -   .   .   .   .   .   .   .   -   .   .   .   .   .   .   .   6   9   13   4 . 9   7 . 4 5 9 0 7 7   2 . 8 0 3 7 3 2 6 5   6 . 5 1 4 8 3 5   2 . 9 8 1 7 1 0 7 6 6   6   9   13   4 . 9 5   4 . 4 4 8 3 8 9   2 . 3 4 8 3 0 6 9 2   7 . 2 8 4 6 5 2 4   0 . 7 4 0 8 4 0 2 2 6   6   9   13   5   0 . 3 3 0 9 4 8   1 . 3 3 1 2 2 6 9 2   9 . 7 4 9 6 8 0 1   - 0 . 9 1 1 5 7 2 4 2       T ab le   2 .  C r ea ted   d ata   s et  f o r   m illi m eter   wav e  f r eq u en cy   r a n g e   O p e r a t i n g   f r e q u e n c y   ( G H z )   P a t c h   l e n g t h   ( mm )   P a t c h   w i d t h   ( mm )   S w e e p   f r e q u e n c y   ( G H z )   G a i n   ( d B i )   D i r e c t i v i t y   ( d B )   B e a m   a r e a   ( sr )   R a d i a t i o n   e f f i c i e n c y   ( d B )   28   1 . 4 2   2 . 8 6   0 . 5   - 3 0 . 3 0 3 3   - 2 0 . 8 3 0 1 2 4   3 1 . 8 2 2 3 2 5   - 9 . 4 7 3 2 1 5 3 7   28   1 . 4 2   2 . 8 6   1   - 2 8 . 9 3 4 5   - 1 6 . 0 4 8 0 4 9   2 7 . 0 4 0 2 4 9   - 1 2 . 8 8 6 4 7 4 3   .   .   .   .   .   .   .   .   30   1 . 2 7   2 . 6 7   6   3 . 9 8 3 0 6 1   - 4 . 8 6 0 9 1 0 4   1 5 . 8 5 3 1 1 1   8 . 8 4 3 9 7 1 3 0 1   30   1 . 2 7   2 . 6 7   6 . 5   8 . 6 6 1 7 9   - 4 . 8 3 2 8 0 7 5   1 5 . 8 2 5 0 0 8   1 3 . 4 9 4 5 9 7 6 6   .   .   .   .   .   .   .   .   33   1 . 0 8   2 . 4 2   2 . 5   - 1 1 . 0 5 3 1   - 1 9 . 0 8 4 4 2   3 0 . 0 7 6 6 2 1   8 . 0 3 1 3 6 9 3 3 5   33   1 . 0 8   2 . 4 2   3   - 1 4 . 3 6 4 1   - 1 6 . 9 3 7 2 3 7   2 7 . 9 2 9 4 3 8   2 . 5 7 3 1 8 3 3 1 5   .   .   .   .   .   .   .   .   36   0 . 9 3   2 . 2 2   30   1 5 . 4 5 9 0 9   3 . 0 6 2 8 7 6 6 5   7 . 9 2 9 3 2 4 3   1 2 . 3 9 6 2 1 5 7 2   36   0 . 9 3   2 . 2 2   3 0 . 5   1 5 . 7 9 7 1 3   3 . 4 4 0 6 0 0 7 6   7 . 5 5 1 6 0 0 2   1 2 . 3 5 6 5 2 9 5 4   .   .   .   .   .   .   .   .   38   0 . 8 4   2 . 1   4 7 . 5   7 . 1 0 0 9 5 8   6 . 1 8 4 3 1 0 4 7   4 . 8 0 7 8 9 0 5   0 . 9 1 6 6 4 7 8 0 1   38   0 . 8 4   2 . 1   48   6 . 7 1 7 0 9 7   6 . 0 7 1 5 2 6 4 6   4 . 9 2 0 6 7 4 5   0 . 6 4 5 5 7 0 8 2 4   .   .   .   .   .   .   .   .   40   0 . 7 6   2   50   5 . 1 4 4 7 7 2   5 . 4 3 5 7 9 4 5 3   5 . 5 5 6 4 0 6 4   0 . 6 2 5 6 2 5 0 2       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O NS   T h e  d atasets   r esu ltin g   f r o m   th e  d esig n   p r o ce s s   o f   m icr o s tr ip   an ten n as  ac r o s s   th e  s u b - 6   GHz   an d   m illi m eter   wav e  f r eq u e n cy   s p ec tr u m s   s er v e   as  tr ain in g   in p u ts   f o r   v ar io u s   ML   alg o r ith m s ,   aim ed   at   ass ess in g   th eir   ac cu r ac y .   T a b le  3   p r o v id es  a  d etailed   ex am in atio n   o f   t h e  p r ed ictiv e  p er f o r m an ce   o f   v ar io u s   ML   alg o r ith m s   ap p lied   to   m icr o s t r ip   an ten n a  d esig n   ac r o s s   th e  f r eq u en c y   r an g es  o f   1 - 6   GHz   an d   2 8 - 4 0   GHz .   T h ese  alg o r ith m s   a r e  task ed   with   p r e d ictin g   ess en tial  p ar am eter s   s u ch   as  g ai n ,   d ir ec tiv ity ,   r ad iatio n   ef f icien cy ,   a n d   b ea m   ar ea.   W ith in   th e  1 - 6   GHz   f r eq u en cy   r an g e,   ML R   p r o v i d es  m o d er ate  p r ed icti o n s   f o r   g ain   ( 0 . 2 3 1 6 )   an d   d ir ec tiv ity   ( 0 . 6 9 8 7 ) ,   wh ile  y ield in g   lo wer   v alu es  f o r   r ad iat io n   ef f icie n cy   ( 0 . 1 0 0 0 )   an d   b ea m   ar ea   ( 0 . 8 1 5 7 ) .   OL SR   im p r o v es u p o n   ML R ,   o f f er in g   h ig h er   p r e d ictio n s   f o r   g ain   ( 0 . 3 4 8 7 )   an d   d ir ec tiv ity   ( 0 . 7 1 4 0 ) ,   al o n g   with   en h an ce d   r ad iat io n   ef f icien c y   ( 0 . 2 6 2 1 )   an d   b ea m   ar e a  ( 0 . 8 2 4 3 ) .   DT   s tan d s   o u t  with   h ig h   p r e d ictio n s   ac r o s s   all  p ar am eter s ,   ex ce llin g   in   g ain   ( 0 . 8 9 7 0 ) ,   d ir ec tiv ity   ( 0 . 9 8 4 5 ) ,   r a d iatio n   ef f icien c y   ( 0 . 9 2 7 1 ) ,   an d   b ea m   a r ea   ( 0 . 9 8 7 8 ) .   Similar ly ,   RF   d em o n s tr ates  s u p er io r   p r e d icti v e  ca p ab ilit ies,  y ield in g   h i g h   v alu e s   f o r   g ain   ( 0 . 9 4 2 1 ) ,   d ir ec tiv ity   ( 0 . 9 8 2 0 ) ,   r a d iatio n   ef f icien cy   ( 0 . 9 4 1 4 ) ,   an d   b ea m   ar ea   ( 0 . 9 8 4 6 ) .   Ar tific ial  n eu r al  n etwo r k   ( ANN)   s h o wca s es  ex ce llen t  p r ed ictiv e  p o wer ,   p ar ticu lar ly   i n   d ir ec tiv ity   ( 0 . 9 9 2 2 )   an d   b e am   ar ea   ( 0 . 9 8 9 2 ) ,     with   co m p etitiv e  v alu es f o r   g a in   ( 0 . 8 9 7 9 )   an d   r ad iatio n   ef f ic ien cy   ( 0 . 8 7 9 1 ) .   I n   th e   2 8 - 40   GHz   f r eq u e n c y   r an g e,   ML R   o f f e r s   m o d er ate  p r ed ictio n s   f o r   g ai n   ( 0 . 2 3 4 8 )   an d   d ir ec tiv ity   ( 0 . 7 8 3 6 ) ,   th o u g h   with   lo wer   v alu es  f o r   r ad iati o n   ef f icien cy   ( 0 . 0 4 4 4 )   an d   b ea m   ar ea   ( 0 . 7 8 3 6 ) .   OL SR   im p r o v es  u p o n   ML R ,   p r o v id in g   h i g h er   p r e d ictio n s   f o r   g ain   ( 0 . 3 4 8 7 )   an d   d i r ec tiv ity   ( 0 . 8 1 8 6 ) ,     with   en h an ce d   r ad iatio n   ef f ic ien cy   ( 0 . 0 3 7 2 )   an d   b e am   ar e a  ( 0 . 8 1 8 6 ) .   DT   s tan d s   o u t,  e x ce llin g   ac r o s s   all   p ar am eter s ,   esp ec ially   in   g ai n   ( 0 . 9 1 1 8 ) ,   d i r ec tiv ity   ( 0 . 9 6 6 4 ) ,   r ad iatio n   ef f icien c y   ( 0 . 8 9 8 9 ) ,   a n d   b ea m   ar e a   ( 0 . 9 6 6 0 ) .   RF   m ir r o r s   DT ’ s   s t r o n g   p r ed ictiv e  ca p a b ilit ies,  o f f er in g   h ig h   v alu es  f o r   g ain   ( 0 . 9 5 3 9 ) ,   d i r ec tiv ity   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Ma ch in e  lea r n in g - d r iven   d esig n   a n d   p erfo r ma n ce   a n a lysi s   …   ( P is ke   La xmi  P r a s a n n a   K u ma r )   467   ( 0 . 9 7 9 0 ) ,   r a d iatio n   ef f icien cy   ( 0 . 9 3 5 3 ) ,   an d   b ea m   a r ea   ( 0 . 9 8 0 5 ) .   ANN  s h o ws  im p r ess iv e  p r e d ictiv e  p o wer ,   p ar ticu lar ly   i n   d i r ec tiv ity   ( 0 . 9 7 0 6 )   an d   b ea m   ar ea   ( 0 . 9 6 4 4 ) ,   with   co m p etitiv e  v alu es  f o r   g ain   ( 0 . 9 1 2 5 )   a n d   r ad iatio n   ef f icien c y   ( 0 . 8 5 7 2 ) .   KNR   ex ce ls   with   h ig h   p r e d ictio n s   in   g ain   ( 0 . 9 5 9 3 ) ,   d i r ec tiv ity   ( 0 . 9 8 5 9 ) ,  r ad iatio n   ef f icien cy   ( 0 . 9 4 2 8 ) ,   an d   b ea m   ar ea   ( 0 . 9 8 5 9 ) .   GB R   p er f o r m s   ex ce p tio n ally   well,   esp ec ially   in   g ain   ( 0 . 9 3 4 4 )   a n d   d ir ec tiv ity   ( 0 . 9 7 6 2 ) ,   with   co m p etitiv e  v alu es  f o r   r ad iatio n   ef f icien cy   ( 0 . 9 0 2 6 )   an d   b ea m   ar ea   ( 0 . 9 7 6 ) .   Ou r   s tu d y   id en tifie d   s ig n if ic an t  v ar iatio n s   i n   th e   p er f o r m an ce   o f   ML   alg o r ith m s   f o r   f o r ec asti n g   an ten n a  p r o p er ties .   No tab ly ,   RF ,  KN R ,  G B R ,   an d   DT   alg o r ith m s   co n s is ten tly   ex h ib ited   s u p er io r   ac cu r ac y .   T h is   co u ld   b e  attr ib u ted   to   th e ir   ab ilit y   to   ca p t u r e  in tr icate   n o n lin ea r   r elatio n s h ip s   i n   th e  d ataset.   Fo r   in s tan ce ,   RF   co n s tr u cts  m u ltip le  DT   an d   ag g r eg ates  th eir   p r ed ictio n s ,   en h an cin g   r esil ien ce   to   o v er f itti n g .   Similar ly ,   KNR   lev er ag es  th e  s im i lar ity   p r in cip le  am o n g   d ata  p o i n ts ,   m ak in g   it  ad ep t  at  h an d li n g   lo ca lized   p atter n s .   GB R   s eq u en tia lly   f its   n u m er o u s   wea k   lear n er s   to   m in im ize  p r ed ictio n   er r o r s ,   lead in g   t o   en h an ce d   ac c u r ac y .   DT   alg o r ith m s   o f f er   t r an s p ar e n cy   an d   in te r p r etab ilit y ,   aid i n g   in   u n d e r s tan d in g   u n d e r ly in g   p atter n s   in   an ten n a   d esig n   d ata.   Fu r th er   r esear ch   i s   n ee d ed   to   ex p l o r e  th ese  alg o r ith m s ’   u n iq u e  ch a r ac ter is tics   an d   s u itab ilit y   f o r   m icr o s tr ip   an ten n a   d esig n   a p p licatio n s .       T ab le  3 .   Pre d icted   ac cu r ac y   v alu es  o f   d if f e r en t a lg o r ith m s   f o r   d if f e r en t p a r am eter s   M L  a l g o r i t h ms   G a i n   D i r e c t i v i t y   R a d i a t i o n   e f f i c i e n c y   B e a m   a r e a   1 - 6   G H z   28 - 40   GHz   1 - 6   G H z   28 - 40   GHz   1 - 6   G H z   28 - 40   GHZ   1 - 6   G H z   28 - 40   GHz   M L R   0 . 2 3 1 6   0 . 2 3 4 8   0 . 6 9 8 7   0 . 7 8 3 6   0 . 1 0 0 0   0 . 0 4 4 4   0 . 8 1 5 7   0 . 7 8 3 6   O LSR   0 . 3 4 8 7   0 . 3 4 8 7   0 . 7 1 4 0   0 . 8 1 8 6   0 . 2 6 2 1   0 . 0 3 7 2   0 . 8 2 4 3   0 . 8 1 8 6   DT   0 . 8 9 7 0   0 . 9 1 1 8   0 . 9 8 4 5   0 . 9 6 6 4   0 . 9 2 7 1   0 . 8 9 8 9   0 . 9 8 7 8   0 . 9 6 6 0   RF   0 . 9 4 2 1   0 . 9 5 3 9   0 . 9 8 2 0   0 . 9 7 9 0   0 . 9 4 1 4   0 . 9 3 5 3   0 . 9 8 4 6   0 . 9 8 0 5   ANN   0 . 8 9 7 9   0 . 9 1 2 5   0 . 9 9 2 2   0 . 9 7 0 6   0 . 8 7 9 1   0 . 8 5 7 2   0 . 9 8 9 2   0 . 9 6 4 4   RR   0 . 3 6 8 0   0 . 2 4 5 8   0 . 7 2 9 7   0 . 8 0 7   0 . 2 3 7 1   0 . 0 1 3 7   0 . 8 3 9 8   0 . 8 0 7   LR   0 . 2 8 4 4   0 . 2 4 2 4   0 . 6 2   0 . 8 0 2   0 . 1 9 9 1   - 0 . 0 0 4 1 5   0 . 7 7   0 . 8   S V R   0 . 3 9   0 . 2 4   0 . 7 2   0 . 7 9 7   0 . 2 5 2 7   0 . 0 0 8 8   0 . 8 2   0 . 7 9   K N R   0 . 9 4 2 3   0 . 9 5 9 3   0 . 9 9 0 2   0 . 9 8 5 9   0 . 9 3 9 4   0 . 9 4 2 8   0 . 9 9 0 7   0 . 9 8 5 9   G B R   0 . 9 4 6 6   0 . 9 3 4 4   0 . 9 8 5 9   0 . 9 7 6 2   0 . 9 0 5 3   0 . 9 0 2 6   0 . 9 8 9   0 . 9 7 6   ER   0 . 3 7   0 . 3 4   0 . 7 3 0 0   0 . 8 0 4 8   0 . 2 3 7 2   0 . 0 1 4   0 . 8 3 8   0 . 8 0 4 8   G P R   0 . 7 8 7 7   0 . 8 9 9 4   0 . 9 1 9 3   0 . 9 3 9 9   0 . 7 8 0 3   0 . 8 6 7 8   0 . 8 9 4 5   0 . 8 9 0 9   R A N S A C   r e g r e ss i o n   0 . 3 6 9 1   0 . 2 6 9 5   0 . 7 3 0 0   0 . 8 1 0 1   0 . 2 3 7   0 . 0 5 0   0 . 8 3 9   0 . 8 1 0 1   QR   0 . 4 0 9 8   0 . 3 1 8 5   0 . 5 4 6 8   0 . 5 9 9 8   0 . 3 7 4 8   0 . 2 7 9 8   0 . 6 5 8 0   0 . 5 9 9 9   IR   0 . 2 0 8 8   0 . 1 8 6 0   0 . 2 0 2 6   0 . 2 2 8 1   0 . 2 2 8 4   0 . 0 3 9 1 9   0 . 2 1 9 4   0 . 2 2 8 1       4.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   em p h asizes  th e  s ig n if ican t  im p ac t  o f   ML   alg o r it h m s   o n   th e  d esig n   p r o ce s s   o f   m icr o s tr ip   p atch   an ten n as.  I t  in v o l v es  cr af tin g   m icr o s tr ip   an ten n as  with in   th e  f r eq u en cy   r a n g e s   o f   1 - 6   GHz   an d     28 - 4 0   GHz   u s in g   a n s y s   HFSS .   Data s ets  co n tain in g   v a r io u s   c o m b in atio n s   o f   h eig h ts   an d   wid th s   ar e  g en e r ated   f o r   a n aly s is   with   d if f er en t   M L   alg o r it h m s ,   o f f er in g   in s ig h ts   in to   th eir   ef f ec tiv en ess   in   a cc u r ately   p r ed ictin g   an ten n a  ch a r ac ter is tics .   T h e  o u ts tan d i n g   p er f o r m an ce   o f   th e  DT   alg o r ith m   is   ev id e n t,  with   a  n o tab le  co r r elatio n   c o ef f icien t   o f   0 . 9 8 7 8   in   th e  1 - 6   GHz   b an d .   Fo llo win g   clo s ely   is   th e  R F  alg o r ith m ,   b o asti n g   a  s u b s t an tial  co ef f icien t  o f   0 . 9 8 4 6 ,   h ig h li g h tin g   its   r eliab ilit y .   E x ten d in g   th e  ev alu atio n   to   th e  2 8 - 4 0   GHz   f r eq u e n c y   b an d   r ea f f i r m s   th e  co n s is ten t e f f icac y   o f   DT ,  RF ,   an d   KNR ,   wh ile  th e  ANN  em er g es a s   a  p o ten t p r ed icto r .   T h ese  f in d i n g s   u n d er s co r e   t h e  cr itical  im p o r tan ce   o f   s e lectin g   th e   ap p r o p r iate   ML   alg o r ith m ,     with   DT   an d   R F  em er g in g   as  r o b u s t  ch o ices  f o r   ac cu r ate   p r ed ictio n s   ac r o s s   d iv er s e  f r eq u en cy   b an d s   an d   an ten n a  p ar a m eter s .   T h is   in n o v ativ e  ap p r o ac h   n o t  o n ly   e n h an ce s   th e  o p tim izatio n   o f   m icr o s tr ip   an ten n a   d esig n s   b u t  also   d ee p e n s   o u r   u n d er s tan d in g   o f   th e   in tr ic ate  r elatio n s h ip   b etwe en   d esig n   p a r am eter s   an d   p er f o r m an ce   o u tco m es.  B y   s ea m less ly   in teg r atin g   tr ad itio n a l  an ten n a  d esig n   with   a d v an ce d   ML   ca p ab ilit ies,   th is   r esear ch   p r o p els  th e  f ield   o f   m o d er n   co m m u n icatio n   s y s tem s   to war d s   u n p r ec ed e n ted   ef f icien c y   an d   in f o r m e d   p r o ce s s es.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   V .   Jo sh i ,   “ Esse n t i a l   c o n c e p t s  i n   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a n d   m a c h i n e   l e a r n i n g , ”   Ma c h i n e   L e a r n i n g   a n d   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,    p p .   9 – 2 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 2 6 6 2 2 - 6 _ 2 .   [ 2 ]   S .   J.  R u ssel l   a n d   P .   N o r v i g ,   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e :   A  Mo d e r n   Ap p r o a c h :   A  Mo d e r n   Ap p r o a c h ,   3 r d   e d i t i o ,   v o l .   3 .   2 0 2 0 .   [ 3 ]   S .   S h a l e v - S h w a r t z   a n d   S .   B e n - D a v i d ,   “ U n d e r s t a n d i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g :   f r o m  t h e o r y   t o   a l g o r i t h ms, ”   U n d e rs t a n d i n g   M a c h i n e   L e a r n i n g :   Fr o m   T h e o ry  T o   A l g o r i t h m s , v o l .   9 7 8 1 1 0 7 0 5 7 1 3 5 ,   p p .   1 – 3 9 7 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / c b o 9 7 8 1 1 0 7 2 9 8 0 1 9 .   [ 4 ]   W .   S a m e k ,   S .   S t a n c z a k ,   a n d   T .   W i e g a n d ,   “ T h e   c o n v e r g e n c e   o f   ma c h i n e   l e a r n i n g   a n d   c o m mu n i c a t i o n s,”   Arx i v ,   2 0 1 7 ,   [ o n l i n e ] .   a v a i l a b l e :   h t t p : / / a r x i v . o r g / a b s/ 1 7 0 8 . 0 8 2 9 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  13 ,   No .   3 ,  Dec em b er   20 24 :   46 2 - 46 9   468   [ 5 ]   J.  J o u n g ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g - b a s e d   a n t e n n a   s e l e c t i o n   i n   w i r e l e s s c o m mu n i c a t i o n s,”   I E EE   C o m m u n i c a t i o n s  L e t t e r s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   1 1 ,   p p .   2 2 4 1 – 2 2 4 4 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / l c o mm . 2 0 1 6 . 2 5 9 4 7 7 6 .   [ 6 ]   K .   C .   S .   K a v y a ,   S .   K .   K o t a mr a j u ,   M .   S r e e v a l l i ,   M .   P .   P r i y a m v a d a ,   K .   R .   Te j a ,   a n d   M .   A sm a ,   “ D e s i g n   a n d   o p t i mi z a t i o n   o f   a r r a y   a n t e n n a s  u si n g   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n n o v a t i v e   T e c h n o l o g y   a n d   Ex p l o r i n g   En g i n e e r i n g ,   v o l .   8 ,   n o .   7 ,   p p .   9 2 1 – 9 2 6 ,   2 0 1 9 .   [ 7 ]   S a i f u l l a h   a n d   B .   A h me d ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   f o r   i s o t r o p i c   a n t e n n a   d e s i g n , ”   Mi k o n   2 0 1 8   -   2 2 n d   I n t e rn a t i o n a l   Mi c r o w a v e   a n d   Ra d a r   C o n f e r e n c e ,   p p .   6 8 3 – 6 8 7 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / mi k o n . 2 0 1 8 . 8 4 0 5 3 2 5 .   [ 8 ]   N .   S a r k e r ,   P .   P o d d e r ,   M .   R .   H .   M o n d a l ,   S .   S .   S h a f i n ,   a n d   J.   K a mr u z z a m a n ,   “ A p p l i c a t i o n s   o f   ma c h i n e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   l e a r n i n g   i n   a n t e n n a   d e si g n ,   o p t i m i z a t i o n ,   a n d   se l e c t i o n :   a   r e v i e w , ”   I EE E  Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 0 3 8 9 0 – 1 0 3 9 1 5 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e ss. 2 0 2 3 . 3 3 1 7 3 7 1 .   [ 9 ]   Q .   W u ,   Y .   C a o ,   H .   W a n g ,   a n d   W .   H o n g ,   “ M a c h i n e - l e a r n i n g - a ss i st e d   o p t i m i z a t i o n   a n d   i t s   a p p l i c a t i o n   t o   a n t e n n a   d e s i g n s :   o p p o r t u n i t i e s  a n d   c h a l l e n g e s , ”   C h i n a   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 2 – 1 6 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / j c c . 2 0 2 0 . 0 4 . 0 1 4 .   [1 0 ]   M .   O .   A k i n s o l u ,   K .   K .   M i st r y ,   B .   Li u ,   P .   I .   La z a r i d i s,   a n d   P .   E x c e l l ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g - a ss i st e d   a n t e n n a   d e s i g n   o p t i mi z a t i o n :     a   r e v i e w   a n d   t h e   st a t e - of - t h e - a r t , ”   1 4 t h   Eu ro p e a n   C o n f e re n c e   o n   An t e n n a s   a n d   Pr o p a g a t i o n ,   EU C AP  2 0 2 0 ,   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / e u c a p 4 8 0 3 6 . 2 0 2 0 . 9 1 3 5 9 3 6 .   [1 1 ]   H .   M .   El   M i s i l m a n i ,   T .   N a o u s,   a n d   S .   K .   A l   K h a t i b ,   “ A   R e v i e w   o n   t h e   d e si g n   a n d   o p t i m i z a t i o n   o f   a n t e n n a s  u s i n g   ma c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms  a n d   t e c h n i q u e s, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   R f   a n d   Mi c r o w a v e   C o m p u t e r - A i d e d   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   3 0 ,   n o .   1 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / mm c e . 2 2 3 5 6 .   [1 2 ]   N .   S .   K u m a r   a n d   U .   D .   Y a l a v a r t h i ,   “ A   c o mp r e h e n s i v e   r e v i e w   o n   ma c h i n e   l e a r n i n g   b a se d   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h ms  f o r   a n t e n n a   d e s i g n , ”   J o u rn a l   o f   Ph y si c s:   C o n f e re n c e   S e r i e s ,   v o l .   1 9 6 4 ,   n o .   6 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 9 6 4 / 6 / 0 6 2 0 9 8 .   [1 3 ]   R .   Jai n ,   P .   K .   S i n g h a l ,   a n d   V .   V .   T h a k a r e ,   “ A n   e f f e c t i v e   a p p r o a c h   f o r   o p t i m i z i n g   a n t e n n a   d e s i g n   b a se d   o n   mac h i n e   l e a r n i n g   mo d e l s , ”   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   S u s t a i n a b l e   C o m p u t i n g   Al g o r i t h m s  f o r  I n t e l l i g e n t   S y s t e m s ,   p p .   3 0 9 – 3 2 0 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 99 - 1 4 3 1 - 9 _ 2 4 .   [1 4 ]   P .   P .   G u n d e w a r   e t   a l . ,   “ D e s i g n   o f   a   mi c r o s t r i p   p a t c h   a n t e n n a   a s   a   m o i s t u r e   se n s o r , ”   2 0 1 9   I E EE   P u n e   S e c t i o n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e ,   Pu n e c o n   2 0 1 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / p u n e c o n 4 6 9 3 6 . 2 0 1 9 . 9 1 0 5 7 3 2 .   [1 5 ]   R .   B a n c r o f t ,   “ M i c r o s t r i p   a n d   p r i n t e d   a n t e n n a   d e si g n , ”   M i c r o st r i p   a n d   Pr i n t e d   A n t e n n a   D e s i g n ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / p b t e 0 8 3 e .   [1 6 ]   D .   P r a b h a k a r ,   P .   M a l l i k a r j u n a   R a o ,   a n d   M .   S a t y a n a r a y a n a ,   “ D e si g n   a n d   p e r f o r ma n c e   a n a l y si s   o f   m i c r o st r i p   a n t e n n a   u s i n g   d i f f e r e n t   g r o u n d   p l a n e   t e c h n i q u e s  f o r   w l a n   a p p l i c a t i o n , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Wi re l e ss   a n d   Mi c r o w a v e   T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   6 ,   n o .   4 ,   p p .   4 8 – 5 8 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 5 8 1 5 / i j w mt . 2 0 1 6 . 0 4 . 0 5 .   [1 7 ]   M .   S .   R a n a   a n d   M .   M .   R .   S mi e e e ,   “ D e si g n   a n d   a n a l y si s  o f   m i c r o st r i p   p a t c h   a n t e n n a   f o r   5 G   w i r e l e ss  c o mm u n i c a t i o n   sy s t e m s,”   Bu l l e t i n   o f   El e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   I n f o rm a t i c s (B EEI) ,   v o l .   1 1 ,   n o .   6 ,   p p .   3 3 2 9 – 3 3 3 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / e e i . v 1 1 i 6 . 3 9 5 5 .   [1 8 ]   “ mi c r o st r i p   p a t c h , ”   I E EE ,   2 0 1 1 .   h t t p s : / / w w w . e m t a l k . c o m/ mp a c a l c . p h p .   [ 19 ]   N .   K u r n i a w a t i ,   A .   F a h m i ,   a n d   S .   A l a m,   “ P r e d i c t i n g   r e c t a n g u l a r   p a t c h   mi c r o st r i p   a n t e n n a   d i me n si o n   u s i n g   ma c h i n e   l e a r n i n g , ”   J o u rn a l   o f   C o m m u n i c a t i o ns ,   v o l .   1 6 ,   n o .   9 ,   p p .   3 9 4 – 3 9 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 2 7 2 0 / j c m. 1 6 . 9 . 3 9 4 - 3 9 9 .   [2 0 ]   Y .   C h e n ,   A .   Z.   El s h e r b e n i ,   a n d   V .   D e m i r ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   f o r   mi c r o st r i p   p a t c h   a n t e n n a   d e si g n :   o b ser v a t i o n s   a n d   r e c o m me n d a t i o n s, ”   2 0 2 2   U n i t e d   S t a t e s  N a t i o n a l   C o m m i t t e e   o f   U rs i   N a t i o n a l   R a d i o   S c i e n c e   Me e t i n g ,   U S N C - U RS I   N RS M  2 0 2 2   -   Pro c e e d i n g s ,   p p .   2 5 6 – 2 5 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / u s n c - u r si n r sm5 7 4 6 7 . 2 0 2 2 . 9 8 8 1 4 7 6 .   [2 1 ]   X .   W a n g ,   P .   W a n g ,   A n d   X .   W a n g ,   “ A d a p t i v e   s p a r se   a r r a y   r e c o n f i g u r a t i o n   b a s e d   o n   ma c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h m s,”   I C AS S P ,   I EE E   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Ac o u st i c s,  S p e e c h   a n d   S i g n a l   Pr o c e ssi n g   -   Pr o c e e d i n g s ,   v o l .   2 0 1 8 - a p r i l ,   p p .   1 1 5 9 – 1 1 6 3 ,   2 0 1 8 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c a ssp . 2 0 1 8 . 8 4 6 1 4 2 9 .   [2 2 ]   K .   S h a r ma  a n d   G .   P .   P a n d e y ,   “ D e s i g n i n g   a   c o m p a c t   m i c r o st r i p   a n t e n n a   u s i n g   t h e   m a c h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h , ”   J o u r n a l   o f   T e l e c o m m u n i c a t i o n s   a n d   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   2 0 2 0 ,   n o .   4 ,   p p .   4 4 – 5 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 6 6 3 6 / j t i t . 2 0 2 0 . 1 4 3 5 2 0 .   [2 3 ]   B .   K .   S i n g h ,   “ D e s i g n   o f   r e c t a n g u l a r   mi c r o st r i p   p a t c h   a n t e n n a   b a s e d   o n   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k   a l g o r i t h m,”   2 n d   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S i g n a l   Pr o c e s si n g   a n d   I n t e g r a t e d   N e t w o rks,   S p i n   2 0 1 5 ,   p p .   6 – 9 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / s p i n . 2 0 1 5 . 7 0 9 5 2 9 1 .   [2 4 ]   T.   K h a n   a n d   A .   D e ,   “ M o d e l i n g   o f   m i c r o st r i p   a n t e n n a s   u si n g   n e u r a l   n e t w o r k s  t e c h n i q u e s:   a   r e v i e w , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   R f   a n d   Mi c ro w a v e   C o m p u t e r - A i d e d   E n g i n e e ri ng ,   v o l .   2 5 ,   n o .   9 ,   p p .   7 4 7 – 7 5 7 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / mm c e . 2 0 9 1 0.   [2 5 ]   D .   R .   P r a d o ,   J.  A .   L o p e z - F e r n a n d e z ,   M .   A r r e b o l a ,   a n d   G .   G o u ss e t i s,  “ Ef f i c i e n t   s h a p e d - b e a m   r e f l e c t a r r a y   d e s i g n   u si n g   ma c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s,”   2 0 1 8   1 5 t h   E u r o p e a n   R a d a r  C o n f e r e n c e ,   EU R AD   2 0 1 8 ,   p p .   5 2 5 – 5 2 8 ,   2 0 1 8 ,     d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / e u r a d . 2 0 1 8 . 8 5 4 6 5 2 7 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Pi ske  La x m i  Pra sa n n a   K u m a r           a n   u n d e rg ra d u a te  stu d e n t  o f   Ra ji v   G a n d h i   Un iv e rsity   o f  Kn o wle d g e   Tec h n o lo g ies ,   Ba sa r  Tela n g a n a   In d ia.P u rs u in g   Ba c h e lo r’s   Tec h n o l o g y   i n   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n s  S trea m .   He   is  fro m   Na lg o n d a ,   Tela n g a n a ,   In d ia.   His  re se a rc h   i n tere sts  a re   a n ten n a   d e sig n ,   a u to m a ti o n ,   a n d   a rti ficia l  in tell ig e n c e .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  p l p k d h ru v a @g m a il . c o m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       Ma ch in e  lea r n in g - d r iven   d esig n   a n d   p erfo r ma n ce   a n a lysi s   …   ( P is ke   La xmi  P r a s a n n a   K u ma r )   469     Ra m in e n i   P a d m a sr e e           h o l d s  t h e   p o siti o n   o f  a ss istan t   p r o fe ss o r  i n   th e   De p a rtme n t  o f   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   ( ECE )  a t  Ra ji v   G a n d h i   Un iv e rsity   o f  Kn o wle d g e   a n d   T e c h n o l o g ies ,   Ba sa r.   Co n c u rre n tl y ,   sh e   is  p u rsu in g   a   p a rt - ti m e   P h . D.  in   W irele ss   Co m m u n i c a ti o n s a t  Os m a n ia Un iv e rsity ,   H y d e ra b a d .   S h e   e a rn e d   h e r  M .   Tec h   d e g re e   in   Di g it a l   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   S y st e m s  (DECS )  a n d   h e r  B.   Tec h   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n s  E n g i n e e ri n g   (ECE )  fr o m   JN TU  Hy d e ra b a d .   He r  re se a rc h   in tere sts  e n c o m p a ss   wire les s  c o m m u n ica ti o n ,   a d v a n c e d   m icro c o n tro ll e rs - e m b e d d e d   sy st e m s,  wire les s   se n so r  n e two rk s ,   a n ten n a   d e sig n s,  a n d   m a c h in e   lea rn in g .  Sh e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  r. p a d m a sre e 3 @g m a il . c o m .       K o r r a   K ira n           a n   u n d e rg ra d u a te  st u d e n t  o f  Ra ji v   G a n d h i   Un i v e rsity   o f  Kn o wle d g e   Tec h n o lo g ies ,   Ba sa r  Tela n g a n a   I n d ia.P u rs u in g   Ba c h e lo r’s  Tec h n o l o g y   i n   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n s  S trea m .   H is  re s e a rc h   in tere sts   a re   we b   d e v e lo p m e n t,   m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   d e si g n i n g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  k ira n k o rra 7 2 @ g m a il . c o m .       Ba n o t h u   S u d h e e r           a n   u n d e rg ra d u a te  stu d e n t  o f  Ra ji v   G a n d h i   Un iv e rsit y   o f  Kn o wle d g e   Tec h n o lo g ies ,   Ba sa r  Tela n g a n a   I n d ia.P u rs u in g   Ba c h e lo r’s  Tec h n o l o g y   i n   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n s   S trea m .   His  re se a rc h   in tere sts  a re   m a c h in e   lea rn in g   a n d   d e sig n i n g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  b a n o t h u s u d h e e r2 0 @ g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.