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J-GLOBAL ID：201902273935988440   整理番号：19A0922204

拡張ニューラルネットワークを用いたI/O挙動を含む電圧制御発振器のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling of Voltage-Controlled Oscillators Including I/O Behavior Using Augmented Neural Networks

著者 (3件)： Yu Huan (Center for Co-Design of Chip, Package, System (C3PS), School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Chalamalasetty Hemanth (Srinivasa Ramanujan Centre, SASTRA University, Kumbakonam, India) ,  Swaminathan Madhavan (Center for Co-Design of Chip, Package, System (C3PS), School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 38973-38982  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,時間領域における定常状態発振器の挙動をモデル化するための拡張ニューラルネットワーク(AugNN)を提案した。多相発振器のモデル化のために,対応する勾配方式と訓練方法論による多出力AugNNを提案した。提案したAugNNを用いて,I/O挙動を含む電圧制御発振器(VCO)のモデリングのための新しい技術を示した。提案したAugNNにおいて,瞬時周波数と制御信号の間の関係を捕捉し,振動の位相情報を提供するために周期的ユニットを導入し,フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)を用いて振動出力波形を予測するために用いた。出力バッファを含むVCOのモデリングのために,出力ポートにおける非線形動的電流-電圧関係を捉えるために,再帰ニューラルネットワーク(RNNs)を用いる,AugNNベースのモデルを提案した。トランジスタレベル発振器回路のシミュレーションデータを用いて,提案したモデルを訓練した。ブラックボックスアプローチとして,提案したモデルは知的財産(IP)を保護し,Verilog-Aに実装することができる。トランジスタレベル発振器回路を用いた例は,時間領域解析に対する提案モデルの有効性を実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデリング ,  *ニューラルネットワーク ,  電流 ,  *発振器 ,  *電圧 ,  *VCO【発振器】 ,  有効性 ,  ブラックボックス ,  多相 ,  制御信号 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： Verilog ,  知的財産 ,  定常状態 ,  時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 拡張 ,  ニューラルネットワーク ,  挙動 ,  電圧制御発振器 ,  モデリング