Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-03-28T19:29:06Z No. of bitstreams: 1 AdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf: 3828999 bytes, checksum: 3e7dfbe3050d7b59dfd94da65f4fdbe5 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-03-29T18:27:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf: 3828999 bytes, checksum: 3e7dfbe3050d7b59dfd94da65f4fdbe5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-29T18:27:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AdllerDeOliveiraGuimaraes_TESE.pdf: 3828999 bytes, checksum: 3e7dfbe3050d7b59dfd94da65f4fdbe5 (MD5) Previous issue date: 2016-12-02 / A crescente demanda por tecnologia de comunica??o sem fio na sociedade moderna exige a constru??o de circuitos integrados de micro-ondas cada vez mais sofisticados. Neste sentido, as antenas planares de microfita se destacam devido seus tamanhos reduzidos e por serem utilizadas em diversas aplica??es, com ?nfase em aeronaves, sat?lites e sistemas de comunica??es m?veis. Em adi??o, pesquisas recentes mostram o uso da intelig?ncia computacional na ?rea de telecomunica??es para an?lise de novas aplica??es em antenas de microfita, como tamb?m na otimiza??o das aplica??es existentes, buscando um melhor desempenho na recep??o e/ou transmiss?o de sinais. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo obter as propriedades de radia??o de antenas de microfita com uso de novos modelos de estruturas do tipo Photonic Band Gap (PBG), baseadas em malhas com distribui??es peri?dicas e quase peri?dicas, aplicadas no substrato. Nos procedimentos pr?ticos construiu-se prot?tipos de antenas que foram utilizados para obter um banco de dados para alimentar o processo de treinamento de uma Rede Neural Artificial (RNA), visando a obten??o da frequ?ncia de opera??o das antenas. Por fim, foi otimizado o procedimento de obten??o da frequ?ncia de projeto e estrutura PBG necess?rios para a antena ressoar em uma dada frequ?ncia de opera??o. De acordo com os resultados obtidos, pode-se concluir que ? poss?vel ? utiliza??o de uma RNA na otimiza??o de um projeto de antenas de microfita com substrato PBG. A valida??o dos resultados fornecidos pela RNA foi realizada com base na constru??o de prot?tipos das antenas, os quais apresentaram uma boa concord?ncia entre os valores simulados e medidos. / The increasing demand for wireless technology in contemporary society requires the construction of integrated microwave circuits each time more sophisticated. In this sense, the planar microstrip antenna stands out because their small sizes and used in various applications, with emphasis on airplanes, satellites and mobile communication systems. In addition, recent researches shows the use of computing intelligence in telecommunications for analysis of new applications at microstrip antennas, as also the optimization of existing applications, searching for a better performance at the reception and / or signal transmission. In this context, this work has as objective get the radiation properties of microstrip antennas using the new models of Photonic Band Gap (PBG) structures based in meshes with periodic distributions and quasi-periodic printed on the substrate. In the practical procedures, prototypes of antennas were constructed that were used to obtain a database to feed the training process of an Artificial Neural Network (ANN), in order to obtain the resonance frequency of antennas. Finally, it was optimized the procedure for obtaining the project frequency and PBG structure required for a given operating frequency. According to the results, it can be concluded that it is possible to use an ANN in the optimization of a project of microstrip antenna with PBG substrate. The validation of the results provided by the ANN was based on building prototypes of the antennas, which showed good agreement between the simulated and measured values.