AI-Powered Inverse Design of Ku-Band SIW Resonant Structures by Iterative Residual Correction Network
Created by
Haebom
저자
Mohammad Mashayekhi, Kamran Salehian, Abbas Ozgoli, Saeed Abdollahi, Abdolali Abdipour, Ahmed A. Kishk
개요
본 연구는 근접 및 광대역 공진을 모두 갖는 고성능 기판 집적 도파관(SIW) 필터의 역설계를 위해 딥러닝 기반 프레임워크를 개발하고 검증했다. Feedforward Inverse Model (FIM), Hybrid Inverse-Forward Residual Refinement Network (HiFR2-Net), Iterative Residual Correction Network (IRC-Net)로 구성된 3단계 딥러닝 프레임워크를 구현했으며, IRC-Net이 다른 모델보다 우수한 성능을 보였다. 실험 결과는 오차 감소를 통해 정확성과 수렴성을 향상시켰다.