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JKIEES, vol. 29, no. 11, pp.868-877, January, 2018
DOI. http://dx.doi.org/10.5515/KJKIEES.2018.29.11.868

Study on Beamforming of Conformal Array Antenna Using Support Vector Regression Support Vector Regression을 이용한 컨포멀 배열 안테나의빔 형성 연구

이강인․정상훈*․유홍균**․윤영중***․남상욱*․정용식 Kang-In Lee․Sang-Hoon Jung*․Hong-Kyun Ryu**․Young-Joong Yoon***․ Sang-Wook Nam*․Young-Seek Chung
광운대학교 전자융합공학과(Department of Electronic Convergence Engineering, Kwangwoon University) *서울대학교 전기정보공학과(Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University) **국방과학연구소(Agency for Defense Development) ***연세대학교 전기전자공학부(School of Electrical & Electronic Engineering, Yonsei University)

In this paper, we propose a new beamforming algorithm for a conformal array antenna based on support vector regression(SVR). While the conventional least squares method(LSM) considers all sample errors, SVR considers errors beyond the given error bound to obtain the optimum weight vector, which has a sparse solution and the advantage of the minimization of the overfitting problem. To verify the performance of the proposed algorithm, we apply SVR to the experimentally measured active element patterns of the conformal array antenna and obtain the weights for beamforming. In addition, we compare the beamforming results of SVR and LSM.

본 논문에서는 SVR(Support Vector Regression)을 이용한 컨포멀 배열 안테나의 빔 형성 알고리즘을 제안한다. 기존의최소자승법 기반 알고리즘은 모든 샘플의 오차를 고려하는 반면에, SVR은 정해진 오차 한계를 벗어나는 샘플들을 통해가중치를 결정하여 희소(sparse)한 해를 가지며 과적합(over-fitting) 문제를 최소화하는 장점을 갖고 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실험적으로 측정된 컨포멀 배열 안테나 능동 소자 패턴을 SVR에 적용하여 목적 빔 배턴으로근사시키는 가중치를 구하였으며, SVR로 얻은 가중치와 최소자승법을 통해 얻은 가중치를 실측한 소자패턴에 적용하여빔 형성 성능을 비교하였다.

Keyword : VR, LSM, Conformal Array Antenna, Beamforming

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