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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-10 15:35 Deep Q-networkを用いたマイクロストリップBPF自動構造調整法 ○高野晃平・大平昌敬・馬 哲旺（埼玉大）  MW2020-76 |
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| 抄録 | （和） | 帯域通過フィルタ（BPF）の設計，特に構造調整は設計者が経験と勘を基に試行錯誤によって行われることが多く，これを自動化するため最適化や機械学習が検討されている．その中でも，強化学習用のニューラルネットワーク（NN）である深層Qネットワーク（DQN）を用いたBPF設計では，機械による構造調整が報告されている．しかし，既存の手法は主に空洞共振器BPFを対象としており，不要結合が発生しやすい平面BPFへの適用例は報告されていない．本稿では，DQNを用いたマイクロストリップBPFの自動構造調整法を提案する．提案法で用いる強化学習では，瞬時に周波数特性を計算できる順モデルと，構造パラメータを計算する逆モデルを併用することで，高速に，かつ様々な構造パラメータの初期値からの強化学習を可能にしている．提案法の適用例として，共振器5段マイクロストリップBPF自動構造調整用のDQNを構築し，その汎用性を評価することで有効性を示す． |
| （英） | The design of bandpass filter (BPF), especially its structural adjustment, is often performed by trial and error with human experience and intuition. Optimization and machine learning are being investigated to automate the design process. Among them, mechanical structural adjustment has been reported for BPF design using deep Q network (DQN), which is a neural network (NN) used for reinforcement learning. However, these methods are mainly employed for cavity filters. No examples on the application to planar BPF, of which cross couplings are difficult to control, have been reported yet. In this paper, we propose an automatic structural adjustment method of microstrip BPF using DQN. In the proposed method, it is possible to learn a design process from various initial structural parameters at high speed by using both a forward model that can calculate the frequency characteristics instantly and an inverse model that calculates initial values of structural parameters. As an example, a DQN for automatic structural adjustment of the fifth-order microstrip BPF is constructed. The effectiveness is demonstrated through the evaluation of versatility of the constructed DQN. | |
| キーワード | （和） | 帯域通過フィルタ / 深層Qネットワーク / 強化学習 / 自動設計 / / / / |
| （英） | Bandpass filter / Deep Q-network / Reinforcement learning / Automatic design / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 280, MW2020-76, pp. 30-35, 2020年12月. | |
| 資料番号 | MW2020-76 | |
| 発行日 | 2020-12-03 (MW) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MW2020-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MW |
| 開催期間 | 2020-12-10 - 2020-12-10 |
| 開催地（和） | 富士通研究所 (厚木)+オンライン開催 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 計測技術/一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MW |
| 会議コード | 2020-12-MW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Deep Q-networkを用いたマイクロストリップBPF自動構造調整法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic Structural Adjustment Method of Microstrip BPF using Deep Q-network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 帯域通過フィルタ / Bandpass filter |
| キーワード(2)（和/英） | 深層Qネットワーク / Deep Q-network |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(4)（和/英） | 自動設計 / Automatic design |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高野 晃平 / Kohei Takano / タカノ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大平 昌敬 / Masataka Ohira / オオヒラ マサタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 馬 哲旺 / Zhewang Ma / マ テツオウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-10 15:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MW |
| 資料番号 | MW2020-76 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.30-35 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-03 (MW) |
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