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J-GLOBAL ID:202202215336928230   整理番号:22A0958725

RF回路とシステムにおけるシングルイベントアップセットを軽減するための機械学習の利用【JST・京大機械翻訳】

Using Machine Learning to Mitigate Single-Event Upsets in RF Circuits and Systems
著者 (10件):
資料名:
巻: 69  号:ページ: 381-389  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0235A  ISSN: 0018-9499  CODEN: IETNAE  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)
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本論文では,単一イベントアップセット(SEU)を検出し,補正するために,k-最近傍(k-NN)機械学習(ML)アルゴリズムを適用した。特に,本研究では,変調データを運ぶRFシステムにおける単一事象過渡現象から生じるSEUに焦点を当てた。パルスレーザ測定を行い,得られたSEUを用いて,これらのアップセットを検出し補正するために,別々のk-NNアルゴリズムを訓練した。結果は,このアルゴリズムが,データの「アップセット」と「アップセット」99.2%にデータを正しく分類することを示した。さらに,シンボルアップセットの数は30%減少した。飛行システムにおけるこの誤差補正手法の実行と展開に対するいくつかの課題を論じた。本研究の結果は,放射線効果の分野にML技術を適用する潜在的利点を実証した。Copyright 2022 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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半導体の放射線による構造と物性の変化  ,  半導体集積回路 
タイトルに関連する用語 (3件):
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