論文の概要: Efficient Frequency Selective Surface Analysis via End-to-End Model-Based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16760v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 07:27:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:27:23.115273
• Title: Efficient Frequency Selective Surface Analysis via End-to-End Model-Based Learning
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドモデルに基づく効率的な周波数選択曲面解析
• Authors: Cheima Hammami, Lucas Polo-López, Luc Le Magoarou,
• Abstract要約: 本稿では、高次元周波数選択面(FSS)の効率的な電磁解析のための革新的なエンドツーエンドモデルに基づくディープラーニング手法を提案する。 大規模なデータセットを必要とする従来のデータ駆動手法とは異なり、このアプローチは等価回路モデルからの物理的な洞察とディープラーニング技術を組み合わせて、モデルの複雑さを著しく低減し、予測精度を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.66269503676104
• License:
• Abstract: This paper introduces an innovative end-to-end model-based deep learning approach for efficient electromagnetic analysis of high-dimensional frequency selective surfaces (FSS). Unlike traditional data-driven methods that require large datasets, this approach combines physical insights from equivalent circuit models with deep learning techniques to significantly reduce model complexity and enhance prediction accuracy. Compared to previously introduced model-based learning approaches, the proposed method is trained end-to-end from the physical structure of the FSS (geometric parameters) to its electromagnetic response (S-parameters). Additionally, an improvement in phase prediction accuracy through a modified loss function is presented. Comparisons with direct models, including deep neural networks (DNN) and radial basis function networks (RBFN), demonstrate the superiority of the model-based approach in terms of computational efficiency, model size, and generalization capability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、高次元周波数選択面(FSS)の効率的な電磁解析のための革新的なエンドツーエンドモデルに基づくディープラーニング手法を提案する。 大規模なデータセットを必要とする従来のデータ駆動手法とは異なり、このアプローチは等価回路モデルからの物理的な洞察とディープラーニング技術を組み合わせて、モデルの複雑さを著しく低減し、予測精度を高める。 従来導入されてきたモデルベース学習手法と比較して,提案手法はFSS(幾何学的パラメータ)の物理的構造から電磁応答(Sパラメータ)までエンドツーエンドに訓練されている。 さらに、修正損失関数による位相予測精度の向上を示す。 ディープニューラルネットワーク(DNN)やラジアル基底関数ネットワーク(RBFN)といった直接モデルとの比較は、計算効率、モデルサイズ、一般化能力の観点から、モデルベースアプローチの優位性を示している。

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