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

山下 青  大平 昌敬  馬 哲旺  王 小龍  

誌名
電子情報通信学会論文誌 C   Vol.J101-C   No.8   pp.327-335
公開日: 2018/07/10
Online ISSN: 1881-0217
DOI: 
論文種別: 招待論文
専門分野: マイクロ波,ミリ波
キーワード: 
帯域通過フィルタ,  ニューラルネットワーク,  逆モデル,  固有共振モード,  結合行列,  

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あらまし: 
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.