AI를 이용한 안테나 설계 및 패턴 최적화

차세대 통신 시스템 설계에서 증가하는 시간·비용 부담을 해소하기 위한 MATLAB^® 기반 AI 안테나 설계 및 패턴 최적화 전략을 소개합니다.

먼저 AIAntenna와 대리 모델 기술은 기존 풀웨이브 시뮬레이션 대비 수백 배 빠른 속도로 안테나 성능을 예측하며, 유전 알고리즘과 결합하여 소형화 및 구조 최적화를 획기적으로 가속합니다.

또한 사용자 정의 안테나의 설계 변수를 학습시킨 머신러닝 모델을 통해 실시간에 가까운 분석 환경을 구축할 수 있습니다.

방사 패턴 영역에서는 딥러닝을 활용해 제한적인 2D 데이터로부터 정밀한 3D 패턴을 복원하고, CNN 기반의 위상 배열 패턴 합성을 통해 복잡한 빔포밍 가중치 계산을 밀리초 단위로 처리하는 기술을 다룹니다.

결과적으로 MATLAB 환경에서의 AI 통합 워크플로우는 시뮬레이션의 정확도와 AI의 신속성을 결합하여 안테나 설계의 패러다임을 효율 중심으로 전환하는 핵심 동력이 될 것입니다.

• AI대리 모델을 통한 안테나 설계 가속
• 딥러닝 기반 3D 패턴 복원 및 합성
• 효율적인 MATLAB AI 통합 워크플로우