Метод корекції променю ФАР за допомогою алгоритмів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація складається з пояснювальної записки обсягом 67 сторінок, що містять 39 рисунків, 2 додатки та 20 посилань. Дане дослідження спрямоване на аналіз та розробку методів оптимізації корекції променя за допомогою алгоритмів машинного навчання, з метою покращення ефективності роботи та якості зв’язку за допомогою ФАР у різноманітних умовах експлуатації. Розроблений метод корекції променя ФАР в результаті виконання дослідження, що використовує модель машинного навчання з підкріпленням на основі моделі глибокого Q-навчання, може бути використаний для калібрування антенних решіток після виробництва, з метою компенсації впливу дефектів розміщення елементів антенної решітки на ефективність формування променя.
Опис
Ключові слова
ФАР, антенна решітка, радіозв’язок, метод, корекція, промінь, алгоритм, машинне навчання, Q-навчання, глибоке машинне навчання, машинне навчання з підкріпленням, модель, phased array antenna, antenna array, radio communication, method, correction, beam, beamforming, algorithm, machine learning, Q-learning, deep machine learning, reinforced machine learning, model
Бібліографічний опис
Гелетко, О. Я. Метод корекції променю ФАР за допомогою алгоритмів машинного навчання : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Гелетко Олександра Ярославівна. – Київ, 2024. – 67 с.