Experimental verification of radio frequency interference mitigation with a focal plane array feed
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate the use of spatial filtering algorithms for radio frequency interference (RFI) mitigation in conjunction with a focal plane array of electrically small elements. The array consists of a seven‐element hexagonal arrangement of thickened dipole antennas with 1600 MHz designed center frequency backed by a circular ground plane at the focal plane of a 3 m parabolic reflector. Rooftop‐mounted signal sources were used to simulate a weak signal of interest at boresight and a strong, broadband interferer in the reflector sidelobes. Using an adaptive beamformer, the amplitude of the interfering signal was reduced sufficiently to recover the signal of interest. For an interference to noise ratio of 15 dB as measured at the center array element, the interferer was suppressed to the level of the fluctuations of the 10‐s integrated noise floor (the minimum detectable signal level was interference‐limited and no longer decreased after 10 s integration). Similar cancellation performance was demonstrated for a nonstationary interferer moving at an angular velocity of 0.1° per second. Pattern rumble due to beamformer adaptation was observed and quantified. For a moving RFI source, the degree of pattern rumble was found to be unacceptably large in terms of its effects on the maximum stable integration time and receiver sensitivity. An array feed with more elements together with specialized signal processing algorithms designed to suppress pattern rumble will likely be required in order to use adaptive spatial filtering for astronomical observations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».