다중 간섭 신호 억제를 위한 강화학습 기반의 광대역 Non-Uniformly Spaced Linear Array 설계 기법 (Design Approach of a Wideband Non-Uniformly Spaced Linear Array Based on Reinforcement Learning to Suppress Multiple Interference Signals)

서지정보

· 발행기관 : 한국전자파학회
· 수록지 정보 : 한국전자파학회 논문지 / 33권 / 10호 / 811 ~ 823페이지
· 저자명 : 강세영, 김선교, 박철순, 정원주

초록

광대역 배열 안테나 설계에서 간섭 신호의 영향을 효과적으로 감쇄하기 위해서 널을 생성하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 광대역에서 널을 생성하기 위해 수학적으로 다루기 쉬운 ULA(uniform linear array)가 많이 사용되고 있다. 하지만, ULA 구조의 한계로 인하여 빔형성 성능에 제약을 받는다. 어레이의 간격이 비선형인 NUSLA(non-uniformly spaced linear array)는 수학적으로 다루기 어려운 비선형 문제를 다루지만, ULA의 구조적 한계를 넘어선 성능 향상을 보일 수있다. 그러나 특정 위치에 널을 생성하기 위해서는 추가 제한 조건이 요구되며, 광대역 NUSLA를 이용한 널 생성에 대해서는 아직 연구된 바 없다. 본 논문에서는 원하는 위치에 널을 생성하는 광대역 NUSLA 설계를 위한 새로운 비용 함수를제안하고, 제안된 비용 함수를 최소화하여 최적의 안테나 배열과 가중치를 찾기 위하여 강화학습 기반의 휴리스틱 최적화 알고리즘인 MORELA(modified reinforcement learning algorithm)를 사용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존 휴리스틱알고리즘들과 제안된 강화학습 기반의 MORELA와의 성능을 비교한다.

영어초록

In this paper, we present a novel design approach for a wideband non-uniformly spaced linear array (NUSLA) to suppress the effect of interference signals. Notably, a uniform linear array (ULA), which is easy to handle, is widely utilized to generate nulls over a wide band; however, its beamforming performance is limited owing to the ULA structure. Although a NUSLA with nonlinear spacing addresses nonlinear problems that are difficult to handle mathematically, it can exhibit performance improvements surpassing those of ULA structures. However, an additional constraint is required to generate nulls at a specific position, and this has not yet been studied for null generation using wideband NUSLA. In this paper, we propose a novel cost function for designing a wideband NUSLA, which generates a null at the desired position, and we utilize the modified reinforcement learning algorithm (MORELA), which is a heuristic optimization algorithm based on reinforcement learning (RL), to minimize the proposed cost function and analyze the optimized antenna array and weights. Further, we compare the performance of the proposed MORELA based on RL with that of existing heuristic optimization algorithms via computer simulations.

참고자료

· 없음