強化学習による超音波アレーセンサの指向性設計
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概要
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強化学習を用いたアレーセンサの指向性設計法を提案する.強化学習は,学習者であるエージェントが環境から得られる報酬が最大となる行動を自律的に獲得するアルゴリズムである.超音波アレーセンサによって形成される指向性ビーム形状は各素子の感度,配置間隔などによって大きく影響される.計測精度の向上に向けて,これらの項目に対する最適設計が求められる.しかしながら,多数の素子で構成されるアレーセンサの最適な指向性を得るには扱うパラメータが多くなり,設計者への負担が極めて大きい.本研究では強化学習を用いることによって,簡単な報酬を設定するだけでサイドローブの抑制が可能なことを示す.
- 2010-10-12
著者
-
谷口 研二
大阪大学大学院工学研究科
-
谷口 研二
大阪大学大学院工学研究科電子情報エネルギー工学専攻
-
谷口 研二
大阪大学
-
谷口 研二
大阪大学 大学院 工学研究科
-
小谷 直樹
大阪大学 大学院 工学研究科
-
谷口 研二
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
谷口 研二
大阪大 大学院工学研究科
-
小谷 直樹
大阪大学 大学院 工学研究科 電気電子情報工学専攻
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