[논문]향상된 적응형 유전 알고리즘을 이용한 컨포멀 배열 안테나의 빔 합성 연구

성철민; 이재덕; 한인희; 류홍균; 이규송; 박동철

doi:10.5515/kjkiees.2014.25.5.592

향상된 적응형 유전 알고리즘을 이용한 컨포멀 배열 안테나의 빔 합성 연구
Study on Pattern Synthesis of Conformal Array Antenna Using Enhanced Adaptive Genetic Algorithm 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.25 no.5, 2014년, pp.592 - 600

성철민 (충남대학교 전자전파정보통신공학과) , 이재덕 (충남대학교 전자전파정보통신공학과) , 한인희 (엠티지) , 류홍균 (국방과학연구소) , 이규송 (국방과학연구소) , 박동철 (충남대학교 전자전파정보통신공학과)

초록
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본 논문에서는 2차 함수 곡선의 회전체 곡면 위에 있는 배열 안테나의 빔 합성을 위한 Enhanced Adaptive Genetic Algorithm(EAGA)을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 더 빠른 수렴 속도와 더 낮은 비용함수 값을 얻기 위해 Adaptive Genetic Algorithm(AGA)과 Invasive Weed Optimization(IWO)을 결합시켰다. 각 안테나 소자의 급전 크기와 위상의 최적화된 값은 EAGA를 통해 구하였으며, 이 결과를 통해 EAGA가 컨포멀 배열 안테나의 패턴 합성 알고리즘으로써 AGA보다 더 우수함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes an enhanced adaptive genetic algorithm(EAGA) dedicated to pattern synthesis of array antenna which conforms to a curved surface of rotation with quadratic function. EAGA combines adaptive genetic algorithm(AGA) with invasive weed optimization(IWO) for the faster convergence and the lower cost value of the cost function. The amplitude and phase of each excited weighting factor are optimized to meet the required goals using EAGA. The EAGA results indicate that the proposed algorithm is superior to AGA when applied to the problem of conformal array antenna pattern synthesis.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문은 컨포멀 배열 안테나의 패턴 최적화 문제에서 AGA의 단점을 극복하고자 EAGA(Enhanced AGA)를 제안하였다. 제안된 알고리즘은 전체적으로 AGA와 동일한 과정을 가지나, 최적화 값을 개선시키기 위해 IWO의 기법을 적용하였다.
본 논문에서는 컨포멀 배열 안테나의 패턴 합성을 위한 EAGA를 제안하였으며, 그 과정을 나타내었다. 제안된 알고리즘은 수렴 속도와 최적의 비용함수 값을 개선하기 위해 AGA와 IWO의 장점을 결합하였다.
IWO^[10]에서는 비용함수 값에 따라 3가지 후보군으로 나누어, 비용함수 값이 좋지 않은 후보군의 재생산을 통해 더 다양한 후보군을 다음 세대로 전달해 준다. 이러한 방법을 통해 AGA가 선수렴되는 문제를 해결하고자 하였다. 또한, 더 빠른 수렴을 위해 반복횟수에 따라 후보군의 크기를 변화시켰다.

제안 방법

본 장에서는 제안된 EAGA와 기존 AGA의 MATLAB 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 각 안테나 소자의 가중치는 정규화된 6 비트 증폭기와 8 비트 위상변위기를 통하여 조정하였다.
다른 방향에서도 패턴의 합성이 잘 이루어지는지 확인해 보기 위해 위와 동일한 조건에서 시뮬레이션된 EAGA와 AGA의 패턴을 비교하였다. 그림 12는 원하는 빔 조향 방향이 (Θ_s,Φ_s ) =(0°, 0°)일 때와 (Θ_s,Φ_s ) =(15°, 30°)일 때의 정규화된 패턴이다.
하지만 두 알고리즘의 최적화된 패턴은 검은색 점선으로 표시된 원하는 Max limit과 Min limit 안에 있지 않다. 따라서 원하는 limit을 만족하는 패턴을 합성하기 위해 계산된 급전을 초기 후보군으로 설정하고, 그림 7의 환경과 동일한 조건의 시뮬레이션을 통해, 두 알고리즘의 수렴 속도 및 최적화된 값을 비교하였다.
또한, 더 빠른 수렴을 위해 반복횟수에 따라 후보군의 크기를 변화시켰다. 따라서 제안된 알고리즘은 IWO와 AGA의 장점을 결합하고자 하였으며, 기본적인 동작은 AGA의 순서를 따른다. 본 논문에서는 제안된 EAGA의 우수성을 보이기 위해 수렴 속도와 비용함수 값, 그리고 합성된 패턴을 AGA의 것과 비교분석하였다.
이러한 방법을 통해 AGA가 선수렴되는 문제를 해결하고자 하였다. 또한, 더 빠른 수렴을 위해 반복횟수에 따라 후보군의 크기를 변화시켰다. 따라서 제안된 알고리즘은 IWO와 AGA의 장점을 결합하고자 하였으며, 기본적인 동작은 AGA의 순서를 따른다.
일반적으로 알고리즘의 성능은 수렴 속도와 비용함수값으로 평가된다. 먼저 AGA와 EAGA의 전역 최적화 성능을 평가하기 위해, 초기 소자의 급전 가중치를 랜덤하게 설정한 뒤 알고리즘을 수행하였다. 이때 식 (10)에서 w₁ =5, w₂ =0.
본 논문에서 제안된 EAGA는 IWO에서의 종자와 전체 후보군의 생산 철차를 AGA에 적용시켰다. IWO에서 사용된 탐색 영역의 변화는 AGA에서 변이의 범위로 이미 변이의 범위로 적용하고 있기 때문에 추가적인 적용은 하지 않았다.
. 본 논문에서는 방위각(azimuth angle)과 고각(elevation angle)을 동시에 빔 조향하는 문제를 다루기 위해 참고문헌^[12]의 곡면을 회전시켜 그림 1과 같은 컨포멀 안테나를 고려하였다.
따라서 제안된 알고리즘은 IWO와 AGA의 장점을 결합하고자 하였으며, 기본적인 동작은 AGA의 순서를 따른다. 본 논문에서는 제안된 EAGA의 우수성을 보이기 위해 수렴 속도와 비용함수 값, 그리고 합성된 패턴을 AGA의 것과 비교분석하였다.
본 논문에서는 컨포멀 배열 안테나의 패턴 합성을 위한 EAGA를 제안하였으며, 그 과정을 나타내었다. 제안된 알고리즘은 수렴 속도와 최적의 비용함수 값을 개선하기 위해 AGA와 IWO의 장점을 결합하였다. 제안된 알고리즘을 사용하여, 2차 함수의 회전체 위에 배열된 컨포멀 안테나의 패턴을 합성하였으며, 합성된 패턴이 설계 조건을 충족함을 보였다.

데이터처리

두 경우에서 후보군×반복 횟수를 동일하게 설정하여 동작시간을 같게 하였다. 본 논문에서 나타낸 비용함수 값은 10회의 독립시행을 통해 얻은 평균값이며, 구현된 패턴은 평균값에 근접한 비용함수 값을 갖는 경우의 패턴으로 도시하였다.
본 장에서는 제안된 EAGA와 기존 AGA의 MATLAB 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 각 안테나 소자의 가중치는 정규화된 6 비트 증폭기와 8 비트 위상변위기를 통하여 조정하였다.

이론/모형

AGA는 GA에 비해 수렴 속도와 최적화 값을 개선시켰지만, 여전히 우성 유전자를 가진 부모군을 통해 자손을 생성하므로 지역해에 빠져 선수렴될 가능성이 높다. 따라서 이를 개선하기 위해 IWO(Invasive Weed Optimization)를 살펴보았다^[10].
따라서 본 논문은 컨포멀 배열 안테나의 패턴 최적화 문제에서 AGA의 단점을 극복하고자 EAGA(Enhanced AGA)를 제안하였다. 제안된 알고리즘은 전체적으로 AGA와 동일한 과정을 가지나, 최적화 값을 개선시키기 위해 IWO의 기법을 적용하였다. IWO^[10]에서는 비용함수 값에 따라 3가지 후보군으로 나누어, 비용함수 값이 좋지 않은 후보군의 재생산을 통해 더 다양한 후보군을 다음 세대로 전달해 준다.

성능/효과

제안된 알고리즘은 수렴 속도와 최적의 비용함수 값을 개선하기 위해 AGA와 IWO의 장점을 결합하였다. 제안된 알고리즘을 사용하여, 2차 함수의 회전체 위에 배열된 컨포멀 안테나의 패턴을 합성하였으며, 합성된 패턴이 설계 조건을 충족함을 보였다.

후속연구

이러한 결과는 본 논문에서 제안된 알고리즘이 컨포멀 배열 안테나의 패턴 합성에 유효함을 나타내며, 향후 다양한 곡면에서의 패턴 최적화에 효율적인 방법으로써 사용될 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	컨포멀 안테나의 필요가 증가하는 이유는?	컨포멀 안테나는 공기역학적 또는 유체역학적으로 형성된 곡면 위에 바로 부착된 안테나로 이러한 안테나는 항공기, 기차, 배, 자동차까지 빠르게 이동하는 다양한 물체의 표면에 적용할 수 있기 때문에, 그 필요가 증가하고 있다[1]. 특히 현대 항공전에서는 레이더 및 전자장비의 기능적 요구는 물론, 뛰어난 공기역학적 성능도 요구되고 있어 컨포멀 안테나는 더 큰 주목을 받고 있다[2].
	컨포멀 안테나란 무엇인가?	컨포멀 안테나는 공기역학적 또는 유체역학적으로 형성된 곡면 위에 바로 부착된 안테나로 이러한 안테나는 항공기, 기차, 배, 자동차까지 빠르게 이동하는 다양한 물체의 표면에 적용할 수 있기 때문에, 그 필요가 증가하고 있다[1]. 특히 현대 항공전에서는 레이더 및 전자장비의 기능적 요구는 물론, 뛰어난 공기역학적 성능도 요구되고 있어 컨포멀 안테나는 더 큰 주목을 받고 있다[2].
	컨포멀 배열 안테나의 최적화된 패턴 합성은 배열 안테나 연구의 주요한 목적중 하나인 이유는?	일반적으로 컨포멀 배열 안테나는 배열소자의 위치에 따라 동일 위상 파면에 이르는 위상 지연(phase delay)과 각 소자의 법선 방향(normal direction)이 서로 다르기 때문에, 각각의 소자가 원하는 배열 안테나의 패턴에 서로 다르게 영향을 주게 된다. 따라서 컨포멀 배열 안테나의 최적화된 패턴 합성은 배열 안테나 연구의 주요한 목적중 하나이다.

참고문헌 (13)

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상세보기
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F. Zhao, X. Ke, T. T. Liu, H. Y. Qi, L. Chai, and J. J. Mao, "Adaptive dynamic meta particle swarm optimization algorithm and application in 3D power pattern synthesis for conformal arrays", International Conference on Microwave and Millimeter Wave Technology, vol. 5, pp. 1-5, May 2012.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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