ニューラルネット構造を利用した超指向性受波方式の研究

本研究では、線形系では実現不可能な非常に鋭い指向性を、センサアレイとニューラルネットワークという非線形特性とを組み合わせることによりそれを実現することを狙いとし、そのための基礎的な検討を行い、実際にそのような鋭い指向特性が実現できることを確認した。また、非線形システムでは避けられない非線形歪の影響を除くための差分形システムを新たに考案し、信号成分には非線形歪が生じないシステムの実現が可能であることを実験的に確かめた。この差分形システムでは差分をとるための参照用センサを必要とするが、その最適位置についてもシミュレーションにより決定することができた。本研究ではネットワークの内部解析も行った。その結果、非線形システムであるセンサアレイシステムを線形近似したときの特性はコサインベル形の窓関数を持つものになっていることを明かにした。また、本システムの基本的な特性と線形システムのそれとの比較、およびシグモイド関数の持つ非線形性と超指向性が何故に実現可能であるか、その理由などを解析を進め、複雑なネットワークの特性の一端を明かにした。シグモイド関数の持つ飽和特性により、雑音成分の相殺が広い範囲にわたって行われることが明かとなった。

本研究では、線形系では実現不可能な非常に鋭い指向性を、センサアレイとニューラルネットワークという非線形特性とを組み合わせることによりそれを実現することを狙いとし、そのための基礎的な検討を行い、実際にそのような鋭い指向特性が実現できることを確認した。また、非線形システムでは避けられない非線形歪の影響を除くための差分形システムを新たに考案し、信号成分には非線形歪が生じないシステムの実現が可能であることを実験的に確かめた。この差分形システムでは差分をとるための参照用センサを必要とするが、その最適位置についてもシミュレーションにより決定することができた。本研究ではネットワークの内部解析も行った。その結果、非線形システムであるセンサアレイシステムを線形近似したときの特性はコサインベル形の窓関数を持つものになっていることを明かにした。また、本システムの基本的な特性と線形システムのそれとの比較、およびシグモイド関数の持つ非線形性と超指向性が何故に実現可能であるか、その理由などを解析を進め、複雑なネットワークの特性の一端を明かにした。シグモイド関数の持つ飽和特性により、雑音成分の相殺が広い範囲にわたって行われることが明かとなった。