Метод корекції променю ФАР за допомогою алгоритмів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorАдаменко, Володимир Олексійович
dc.contributor.authorГелетко, Олександра Ярославівна
dc.date.accessioned2024-02-14T10:39:43Z
dc.date.available2024-02-14T10:39:43Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська 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.
dc.description.abstractotherThe master's thesis consists of an explanatory note of 67 pages containing 39 figures, 2 appendices and 20 references. This research is aimed at the analysis and development of methods for optimizing beamforming correction using machine learning algorithms, with the provision of increasing the work efficiency and quality of communication with the help of phased array antenna in various operating conditions. The developed method for correcting the beam of phased array antenna which uses a machine learning model with reinforcement based on the deep Q-learning model as a result of the research, can be used to calibrate antenna arrays after their production, with the aim to compensate the effect of antenna array element placement defects on the effectiveness of the beamforming.
dc.format.extent67 с.
dc.identifier.citationГелетко, О. Я. Метод корекції променю ФАР за допомогою алгоритмів машинного навчання : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Гелетко Олександра Ярославівна. – Київ, 2024. – 67 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64561
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectФАР
dc.subjectантенна решітка
dc.subjectрадіозв’язок
dc.subjectметод
dc.subjectкорекція
dc.subjectпромінь
dc.subjectалгоритм
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectQ-навчання
dc.subjectглибоке машинне навчання
dc.subjectмашинне навчання з підкріпленням
dc.subjectмодель
dc.subjectphased array antenna
dc.subjectantenna array
dc.subjectradio communication
dc.subjectmethod
dc.subjectcorrection
dc.subjectbeam
dc.subjectbeamforming
dc.subjectalgorithm
dc.subjectmachine learning
dc.subjectQ-learning
dc.subjectdeep machine learning
dc.subjectreinforced machine learning
dc.subjectmodel
dc.titleМетод корекції променю ФАР за допомогою алгоритмів машинного навчання
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Heletko_magistr.pdf
Розмір:
3.28 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (РЕ)
Магістерські роботи