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J-GLOBAL ID：201602282846100571   整理番号：16A0735514

マルチタスク学習方向に基づくパターン再構成可能なスパースアレイアンテナを設計した。【JST・京大機械翻訳】

Design of pattern reconfigurable sparse arrays based on multi-task learning

著者 (4件)： Li Longjun (School of Information and Navigation, Air Force Engineering University) ,  Wang Buhong (School of Information and Navigation, Air Force Engineering University) ,  Xia Chunhe (School of Computer Science and Engineering,Beijing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Shen Haiou (School of Information and Navigation, Air Force Engineering University)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 37  号： 12  ページ： 2669-2676  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 方向図の要求の前提を満たす下でアンテナ設計の複雑さを効果的に減少させることができることを実際のアンテナアレイを実時間で変更を要するパターンをによってと方向パターン再構成可能なアンテナの,アンテナアレイをまばらであったようである。パターン再構成可能な疎アンテナアレイの設計法をマルチタスク学習に基づく1つの方向を提案した。スパースアレイの最適設計とその方向図総合問題は疎行列となる線形回帰問題に変換し,マルチタスク学習を用いていくつかの関連したタスクに対して学習の特性を同時に最適化でき,いくつかの方向図連合成形のマルチタスク学習モデルを確立した。反復収縮閾値の方法により,マルチタスク学習問題に対して最適化を行い,アンテナアレイにすることができるより少ない要素を用いていくつかの方向の図の再構成を実現した。シミュレーションの結果,この方法は同じアレイ構造のスパースアンテナアレイを生成できるし,その重みベクトルを動的に変更することにより,いくつかの方向の図の精確賦形を実現を行う。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スパース行列 ,  ベクトル ,  *アンテナ ,  アレイアンテナ ,  最適化 ,  アンテナ設計 ,  最適設計 ,  *再構成
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  設計法 ,  実時間 ,  *再構成可能性 ,  *マルチタスク学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： reconfigurable patterns ,  sparse array antenna ,  multi-task learning ,  shaped beam pattern

分類 (1件)： アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチタスク学習 ,  再構成 ,  設計