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J-GLOBAL ID：201802269944973133   整理番号：18A1795924

ニューラルネットワークによる逆モデルを用いたマイクロ波帯域通過フィルタの無調整設計の一方法

著者 (4件)： 山下青 (埼玉大 大学院理工学研究科) ,  大平昌敬 (埼玉大 大学院理工学研究科) ,  MA Zhewang (埼玉大 大学院理工学研究科) ,  WANG Xiaolong (埼玉大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 C(Web)
巻： J101-C  号： 8  ページ： 327-335 (WEB ONLY)  発行年： 2018年08月01日 
JST資料番号： U0472A  ISSN： 1881-0217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,ニューラルネットワーク(NN)を用いて構造パラメータを調整することなく瞬時にマイクロ波帯域通過フィルタ(BPF)を設計するための逆モデルを提案する。従来の逆モデルは,BPF構成時の電磁界分布・電流分布の変化や不要結合の影響を考慮して構築することが困難であり,それを用いたBPF設計では構造パラメータの調整が必須であった。提案する逆モデルでは,固有共振モードを表す結合行列と構造パラメータの関係をNNに学習させることで,不要結合まで含むBPF内の全ての結合を考慮している。これにより,設計仕様から求めた結合行列をNNに入力するのみで瞬時に構造パラメータが得られ,それを調整することなくBPF設計が完了する。提案逆モデルを用いた設計例として,3段マイクロストリップパラレル結合BPFを設計し,電磁界解析結果と理想特性の比較から提案逆モデルの有効性を検証している。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  モデル ,  *帯域フィルタ ,  マイクロ波 ,  *振動モード ,  フィルタリング ,  結合 ,  電磁波 ,  機械学習
準シソーラス用語： 逆モデル ,  帯域通過フィルタ ,  BPF ,  *マイクロ波帯域通過フィルタ ,  共振モード ,  *固有共振モード

分類 (2件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (18件)：

• 粟井郁雄,“マイクロ波フィルタの基礎と設計,” MWE2009, Microwave Workshop Dig., pp.559-568, Nov. 2009.
• Q.J. Zhang, K.C. Gupta, and V.K. Devabhaktuni, “Artificial neural networks for RF and microwave design-From theory to practice,” IEEE Trans. Microw. Theory Tech., vol.51, no.4, pp.1339-1350, April 2003.
• P.M. Watson and K.C. Gupta, “Design and optimization of CPW circuits using EM-ANN models for CPW components,” IEEE Trans. Microw. Theory Tech., vol.45, no.12, pp.2515-2523, Dec. 1997.
• H.S. Wang and X.P. Li, “Asymmetrical two λ/2 resonators bandpass filter design by artificial neural network modeling,” IEEE MTT-S Int. Microwave Workshop Series on Art of Miniaturizing RF and Microwave Passive Components, pp.230-232, Dec. 2008.
• V.S. Kushwah and A.S. Tomar, “ANN modeling of microstrip hairpin-line bandpass filter,” Int. J. Communication Systems and Network Technologies, vol.3, no.1, pp.58-64, Jan. 2014.

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  モデル ,  マイクロ波 ,  帯域通過フィルタ ,  設計 ,  法