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Enregistrement W1602192605 · doi:10.1109/tap.2015.2448760

Antenna Physical Poles Extracted From Measured Backscattered Fields

2015· article· en· W1602192605 sur OpenAlexaff
François Sarrazin, Philippe Pouliguen, Ala Sharaiha, Janic Chauveau, Patrick Potier

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Analysis
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntenna (radio)AcousticsAntenna measurementNarrowbandRadiation patternSpurious relationshipAntenna factorDirectional antennaPhysicsOpticsDipole antennaComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new approach to extract the physical poles of antennas. The singularity expansion method (SEM) allows modeling the antenna backscattering using poles which are theoretically independent of the wave incident angle, making them useful for antenna identification. Nevertheless, only the physical poles respect this property while the spurious poles change for each incident angle. Indeed, we call the poles linked to the antenna itself as “physical” and the poles linked to anything but the antenna as “spurious”(excitation, noise, etc.). The goal of this paper is to highlight the method to define the optimal time windowing applied on the antenna backscattering in order to obtain the physical poles of the antenna. The approach is based on the window decreasing technique (WDT) and the window increasing technique. The SEM is applied on the backscattered field measured in the boresight direction of three antennas: 1) a narrowband patch antenna; 2) a wideband helix antenna; and 3) a UWB antenna. Using these poles to reconstruct the field backscattered in several directions, we show that the poles extracted from one direction with this new approach are relevant to reconstruct the backscattered field for any other directions. Moreover, we show that these poles can be extracted directly from these other directions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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