Title:
アレーアンテナの学習モデル生成方法及び学習モデル生成プログラム
Document Type and Number:
Japanese Patent JP7223178
Kind Code:
B1
Abstract:
【課題】本開示は、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（初期励振振幅誤差を含めず、初期励振位相誤差のみも可。）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ことを目的とする。【解決手段】本開示では、アレーアンテナの放射特性を入力し、アレーアンテナの各素子の励振特性を出力する、学習モデルを生成する。そして、学習モデルにおいて、アレーアンテナの補正前放射パターンを入力し、アレーアンテナの各素子の励振特性を出力する。つまり、事前に学習モデルを生成しておけば、アレーアンテナの補正前放射パターンを測定するのみにより、アレーアンテナの各素子の励振特性を推定することができる。【選択図】図１
Inventors:
Tetsuya Ie
Van Weik, Peter
Noboru Matsumoto
Van Weik, Peter
Noboru Matsumoto
Application Number:
JP2022000702A
Publication Date:
February 15, 2023
Filing Date:
January 05, 2022
Export Citation:
Assignee:
Structural Planning Institute Co., Ltd.
International Classes:
H04B7/06; H01Q3/26; H01Q21/00
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
Katsuhiro Imashita
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