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J-GLOBAL ID：202002210670721203   整理番号：20A0899692

ニューラルネットワークモデルに基づくマイクロ波およびミリ波フィルタのホモトピー最適化【JST・京大機械翻訳】

Homotopy Optimization of Microwave and Millimeter-Wave Filters Based on Neural Network Model

著者 (2件)： Zhao Ping (Poly-Grames Research Center, E ́cole Polytechnique de Montre ́al, Montreal, Canada) ,  Wu Ke (Poly-Grames Research Center, E ́cole Polytechnique de Montre ́al, Montreal, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques  (IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques)
巻： 68  号： 4  ページ： 1390-1400  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0229A  ISSN： 0018-9480  CODEN： IETMAB  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： 高性能マイクロ波とミリ波フィルタの設計は,フィルタ特性が幾何学的寸法と電気的サイズの変化に敏感であるため,挑戦的な課題である。フィルタ設計における一般的な実践は,初期値のセットから出発する設計変数を最適化することである。しかし,初期値が最適解に十分に近くなければ,最適化はしばしば満足できる結果を提供することができない。この問題を扱うために,本論文では,マイクロ波とミリ波フィルタの最適化問題にホモトピー法を初めて導入した。ホモトピー法は,一連の中間最適化問題を定式化する。それは,目標フィルタ設計のための最適解にアプローチするための最適化装置を導くことができる。本論文において,人工ニューラルネットワーク(ANN)を,ホモトピーフィルタ最適化プロセスをスピードアップするために,時間がかかる電磁モデルに対する代理モデルとして採用した。二つの設計例を示し,全極フィルタと周波数依存結合を持つ一般化Chebyshevフィルタを含むANNモデルに基づくホモトピー最適化手法を実証した。最適化された幾何学的寸法を持つ両方のフィルタをシミュレートし,全極フィルタを製作し,測定した。シミュレーションと測定結果により,ANNモデルの精度を検証し,ホモトピー最適化法を検証した。Copyright 2020 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： *最適化 ,  フィルタ ,  *マイクロ波 ,  最適化問題 ,  最適化手法 ,  Chebyshevフィルタ ,  *ニューラルネットワーク ,  フィルタ設計 ,  周波数依存性 ,  *ホモトピー ,  定式化
準シソーラス用語： *神経回路網モデル ,  最適解 ,  設計変数 ,  *ミリ波フィルター , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワークモデル ,  マイクロ波 ,  ミリ波フィルタ ,  ホモトピー ,  最適化