| 1 |
1
소정의 비유전율을 가지는 유전체 기판;상기 유전체 기판의 상부면에 형성되고, 전자기파를 방사하는 하나의 마이크로스트립(microstrip) 방사 소자;상기 마이크로스트립 방사 소자에 형성되어, 상기 마이크로스트립 방사 소자의 전체 영역을 복수개의 서브 영역으로 분할하는 복수개의 메탈 비아(metal via);복수개의 상기 메탈 비아를 통해 분할되는 복수개의 서브 영역 각각에 형성되고, 전력원으로부터 급전받은 전력을 상기 마이크로스트립 방사 소자로 전송하는 복수개의 급전 포트(port); 및복수개의 상기 급전 포트 중에서 적어도 하나의 상기 급전 포트에만 급전되도록 제어하는 급전 제어부;를 포함하며,상기 메탈 비아는, 상기 마이크로스트립 방사 소자의 중심을 기준으로 하여 상기 마이크로스트립 방사 소자의 전체 영역이 서로 동일한 크기를 가지는 4개의 서브 영역으로 분할되도록, 상기 마이크로스트립 방사 소자에 복수개가 형성되고,상기 급전 포트는, 방위각면(Azimuth plane) 상으로 방사 패턴이 지향성을 갖도록 하는 위치에 형성되며,상기 급전 포트는, 서브 영역 상에서, 상기 마이크로스트립 방사 소자의 중심까지의 거리보다 상기 마이크로스트립 방사 소자의 가장자리까지의 거리가 더 짧고, 상기 메탈 비아가 형성된 라인까지의 거리보다 상기 메탈 비아가 형성된 라인을 마주보는 상기 마이크로스트립 방사 소자의 가장자리까지의 거리가 더 긴, 위치에 형성되는,다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
삭제
|
| 5 |
5
제1항에서,4개의 서브 영역 각각에 형성된 4개의 상기 급전 포트는,상기 마이크로스트립 방사 소자의 전체 영역을 기준으로 하면 서로 다른 위치에 형성되지만, 서브 영역을 기준으로 하면 서로 동일한 위치에 형성되는,다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나
|
| 6 |
6
제1항에서,상기 마이크로스트립 방사 소자는, 2
|
| 7 |
7
제1항에서,상기 급전 제어부는,복수개의 상기 급전 포트 중 1개의 상기 급전 포트에만 급전되도록 제어하거나, 복수개의 상기 급전 포트 중 인접하는 2개의 상기 급전 포트에만 급전되도록 제어하는,다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나
|
| 8 |
8
다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나; 및기 학습되어 구축된 분류 모델을 이용하여, 상기 단일 패치 안테나를 통해 수신된 신호에 대응되는 전력 데이터를 기반으로 수신된 신호에 대한 섹터(sector)별 추정 확률을 획득하고, 수신된 신호에 대한 섹터별 추정 확률을 기반으로 수신된 신호의 도래각을 획득하는 방향 탐지부;를 포함하며,상기 분류 모델은,수신된 전력 데이터를 입력으로 하고 복수개의 섹터 각각에 대한 추정 확률을 출력으로 하는 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 포함하고, 상기 단일 패치 안테나를 이용하여 생성된 학습 데이터를 통해 학습되고,상기 단일 패치 안테나는,소정의 비유전율을 가지는 유전체 기판;상기 유전체 기판의 상부면에 형성되고, 전자기파를 방사하는 하나의 마이크로스트립(microstrip) 방사 소자;상기 마이크로스트립 방사 소자에 형성되어, 상기 마이크로스트립 방사 소자의 전체 영역을 복수개의 서브 영역으로 분할하는 복수개의 메탈 비아(metal via);복수개의 상기 메탈 비아를 통해 분할되는 복수개의 서브 영역 각각에 형성되고, 전력원으로부터 급전받은 전력을 상기 마이크로스트립 방사 소자로 전송하는 복수개의 급전 포트(port); 및복수개의 상기 급전 포트 중에서 적어도 하나의 상기 급전 포트에만 급전되도록 제어하는 급전 제어부;를 포함하는 다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나를 이용한 신경망 기반 방향 탐지 장치
|
| 9 |
9
제8항에서,상기 단일 패치 안테나의 상기 급전 포트의 급전 제어를 통한 복수개의 방사 패턴을 기반으로 생성된 상기 학습 데이터를 이용하여 상기 분류 모델을 학습하는 학습부;를 더 포함하는 다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나를 이용한 신경망 기반 방향 탐지 장치
|
| 10 |
10
다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나를 통해 신호를 수신하는 단계;기 학습되어 구축된 분류 모델을 이용하여, 상기 단일 패치 안테나를 통해 수신된 신호에 대응되는 전력 데이터를 기반으로 수신된 신호에 대한 섹터(sector)별 추정 확률을 획득하는 단계; 및수신된 신호에 대한 섹터별 추정 확률을 기반으로 수신된 신호의 도래각을 획득하는 단계;를 포함하며,상기 분류 모델은,수신된 전력 데이터를 입력으로 하고 복수개의 섹터 각각에 대한 추정 확률을 출력으로 하는 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 포함하고, 상기 단일 패치 안테나를 이용하여 생성된 학습 데이터를 통해 학습되고,상기 단일 패치 안테나는,소정의 비유전율을 가지는 유전체 기판;상기 유전체 기판의 상부면에 형성되고, 전자기파를 방사하는 하나의 마이크로스트립(microstrip) 방사 소자;상기 마이크로스트립 방사 소자에 형성되어, 상기 마이크로스트립 방사 소자의 전체 영역을 복수개의 서브 영역으로 분할하는 복수개의 메탈 비아(metal via);복수개의 상기 메탈 비아를 통해 분할되는 복수개의 서브 영역 각각에 형성되고, 전력원으로부터 급전받은 전력을 상기 마이크로스트립 방사 소자로 전송하는 복수개의 급전 포트(port); 및복수개의 상기 급전 포트 중에서 적어도 하나의 상기 급전 포트에만 급전되도록 제어하는 급전 제어부;를 포함하는 다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나를 이용한 신경망 기반 방향 탐지 방법
|
| 11 |
11
제10항에서,상기 단일 패치 안테나의 상기 급전 포트의 급전 제어를 통한 복수개의 방사 패턴을 기반으로 생성된 상기 학습 데이터를 이용하여 상기 분류 모델을 학습하는 단계;를 더 포함하는 다중 급전 구조를 가지는 단일 패치 안테나를 이용한 신경망 기반 방향 탐지 방법
|
