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Enregistrement W2041832977 · doi:10.1109/mms.2011.6068565

Early demonstration of a passive millimeter-wave imaging system using substrate integrated waveguide technology

2011· preprint· en· W2041832977 sur OpenAlexaff
Ali Doghri, Anthony Ghiotto, Tarek Djerafi, Ke Wu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtremely high frequencyOperabilityPrinted circuit boardWaveguideBandwidth (computing)Computer scienceIntegrated circuitSoftwareElectronic engineeringEngineeringElectrical engineeringTelecommunicationsOptoelectronicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Majority of the reported millimeter-wave (MMW) imaging systems are constructed on the basis of conventional waveguide technology as this technology is known to provide the best performance over higher frequency ranges. This paper proposes and presents an alternative platform of technology based on the substrate integrated waveguide (SIW) technology. Early results in the development of an SIW passive millimeter-wave imaging system are reported and discussed in this work. This technology presents many advantages over the conventional waveguide technology such as lower cost, smaller size, integrability with printed circuit board (PCB) technologies, compactness, as well as low interference susceptibility. An SIW passive imaging system operating at 35 GHz intended for concealed weapon detection is demonstrated at its early stage. It consists of a mechanically scanning reflector antenna, an SIW direct receiver and a computer running data acquisition software. The direct receiver presents a 1.5 GHz bandwidth centered at 35 GHz, 2.7 dB noise figure, and 48 dB gain. It was built upon interconnecting SIW sub-circuits in a LEGO manner which is appropriate for system prototyping. Resulting images for different scenarios are presented and the system operability is demonstrated.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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