論文の概要: Sparse Array Design for Direction Finding using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04615v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 22:45:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 15:39:09.326828
• Title: Sparse Array Design for Direction Finding using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた方向探索のためのスパースアレイ設計
• Authors: Kumar Vijay Mishra, Ahmet M. Elbir and Koichi Ichige
• Abstract要約: 疎配列を設計するための深層学習(DL)技術が導入されている。 この章では、DLベースのスパースアレイの応用について、いくつかの方向の合成を行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.061021605579683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the past few years, deep learning (DL) techniques have been introduced for designing sparse arrays. These methods offer the advantages of feature engineering and low prediction-stage complexity, which is helpful in tackling the combinatorial search inherent to finding a sparse array. In this chapter, we provide a synopsis of several direction finding applications of DL-based sparse arrays. We begin by examining supervised and transfer learning techniques that have applications in selecting sparse arrays for a cognitive radar application. Here, we also discuss the use of meta-heuristic learning algorithms such as simulated annealing for the case of designing two-dimensional sparse arrays. Next, we consider DL-based antenna selection for wireless communications, wherein sparse array problem may also be combined with channel estimation, beamforming, or localization. Finally, we provide an example of deep sparse array technique for integrated sensing and communications (ISAC) application, wherein a trade-off of radar and communications performance makes ISAC sparse array problem very challenging. For each setting, we illustrate the performance of model-based optimization and DL techniques through several numerical experiments. We discuss additional considerations required to ensure robustness of DL-based algorithms against various imperfections in array data.
• Abstract（参考訳）: 近年,スパースアレイの設計に深層学習(DL)技術が導入されている。 これらの手法は、機能工学と低い予測段階の複雑さの利点を提供し、スパース配列を見つけることに固有の組合せ探索に取り組むのに役立つ。 本章では,DLに基づくスパースアレイの応用について,複数の方向の合成を行う。 まず、認識レーダ応用のためのスパースアレイの選択に適用可能な教師付きおよび伝達学習手法を検討する。 ここでは,2次元スパースアレイの設計において,シミュレートアニーリングなどのメタヒューリスティック学習アルゴリズムの利用についても論じる。 次に,sparse array問題とチャネル推定,ビームフォーミング,ローカライズを併用した無線通信のためのdlベースアンテナ選択について検討する。 最後に,isac(integrated sensing and communications)アプリケーションにおいて,レーダと通信性能のトレードオフによってisacスパースアレイ問題が非常に困難となるような,深いスパースアレイ手法の例を示す。 各設定について,いくつかの数値実験を通してモデルに基づく最適化とdl手法の性能を示す。 我々は、配列データの様々な不完全性に対するdlベースのアルゴリズムの堅牢性を確保するために必要となる追加の考慮事項について論じる。

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