アレーアンテナ学習モデル検証プログラム、アレーアンテナ学習モデル検証方法、アレーアンテナ励振特性校正プログラム及びアレーアンテナ励振特性校正方法

Title:

Document Type and Number:

Japanese Patent JP7249449

Kind Code:

B1

Abstract:

【課題】アレーアンテナの各素子の初期励振位相誤差及び初期励振振幅誤差の推定・補正において多くの測定の手間及び時間を不要とするアレーアンテナ学習モデル検証プログラム及び方法並びにアレーアンテナ励振特性校正プログラム及び方法を提供する。【解決手段】方法は、放射パターンを入力し、各素子の励振特性を出力する学習モデルを生成し、学習モデルを検証するにあたり、各素子の励振特性の推定を失敗したときに、各素子の励振特性の推定を成功するまで、残差放射パターンの学習モデルへの再帰的入力を繰り返し、各素子の励振特性の推定を成功するまでの推定回数を検証する。さらに、各素子の励振特性を校正するにあたり、学習モデルを適用することにより、各素子の励振特性の推定を失敗したときに、各素子の励振特性の推定が成功するまで、校正放射パターンの学習モデルへの再帰的入力を繰り返し、各素子の励振特性の校正処理の高精度化を実行する。【選択図】図６

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Inventors:

Tetsuya Ie
Noboru Matsumoto

Application Number:

JP2022045526A

Publication Date:

March 30, 2023

Filing Date:

March 22, 2022

Export Citation:

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Assignee:

Structural Planning Institute Co., Ltd.

International Classes:

H04B7/06; G06N3/02; G06N20/00; H01Q3/26

Domestic Patent References:

JP2008532437A
JP2021143932A
JP2021158451A
JP2012186562A

Foreign References:

US20210112425

Other References:

Zhao Zhou et al.,Training of Deep Neural Networks in Electromagnetic Problems: a Case Study of Antenna Array Pattern Synthesis,2021 IEEE MTT-S International Wireless Symposium (IWS),2021年08月10日

Attorney, Agent or Firm:

Kenji Okada
Katsuhiro Imashita

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