Grating Lobe Reduction in a Phased Array of Limited Scanning
Notice bibliographique
Résumé
Amplitude and phase weighting at the subarray outputs alone causes grating lobes (GLs) in the array factor. A combined approach to disrupt the periodicity in the array is proposed to reduce the GLs. In this approach, three measures are simultaneously used. They are: (1) the optimized amplitude weighting at the subarray ports; (2) using the random subarray; and (3) the random staggering of the rows. The optimization was carried out by using genetic algorithms (GAs). The 24 (along X) times 32 (along Y) phased array was designed to verify the proposed approach. Along Y, the scan range is (-10deg, +10deg) and the subarrays are used. Along X, the scan range is (-45deg, +45deg) without using the subarrays. The comparison was done through array factor. In the whole two dimensional scan space, the simulated results show that the GL is -3.77 dB when using the conventional array, -4.28 dB when using (1) alone, -11 dB when using (2) alone, -14 dB when using (3) alone, -20 dB when using the combined approach proposed in this paper. This approach can be used for a phased array with limited scanning and for the digital beamforming antenna array with adaptive nulling.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».