딥러닝 최적화 방법이 적용된 메타표면 로딩 1×2 패치 배열 안테나를 제안하여 포트 및 방사 패턴의 디커플링을 동시에 구현하고, 이를 통해 MIMO 시스템 내 요소 간의 격리를 강화하였다. 딥러닝 지원 최적화 방법은 인공신경망(ANN)과 입자군 최적화(PSO) 알고리즘을 사용하여 무손실 방사 패턴을 가지는 포트 디커플링을 실현하기 위한 최적의 안테나 구조를 탐색한다. ANN은 기하학적 매개변수와 안테나 응답 간의 비선형 관계를 설명하도록 교육되었다. 비용 함수와 반복 횟수의 지침에 따라 PSO 알고리즘을 사용하여 비용 함수 및 학습된 ANN과 결합하여 안테나 구조를 최적화한다. 마지막으로, 제한된 비용 함수를 통해 스터드로 고정된 메타표면이 있는 1×2 패치 배열 안테나를 얻어 포트 및 방사 패턴의 디커플링을 동시에 달성한다. 해당 원리와 설계 방법을 검증하기 위해 중심 주파수의 자유 공간 파장 λ₀ 기준 0.88λ₀×0.47λ₀×0.21λ₀ 크기의 안테나 프로토타입을 설계, 제작 및 측정하였다. 측정된 분수 대역폭은 8%(4.8–5.2 GHz)이다. 이원 패치 안테나의 격리도는 7.6 dB에서 24.3 dB로 증가했으며, 0.35λ₀에서의 외피 상관 계수(ECC)는 0.0005 미만이다. 또한, 각 요소의 H-면 방사 패턴은 균일하며 넓은 방향에서 대칭이다. 이러한 특성은 본 안테나가 근거리 MIMO 안테나 시스템에 적합함을 나타낸다.

인공신경망;입자군 최적화 알고리즘;상호결합;방사 패턴 복원;메타표면