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Enregistrement W2111286360 · doi:10.1109/tap.2008.923354

Grating Lobe Reduction in a Phased Array of Limited Scanning

2008· article· en· W2111286360 sur OpenAlexaff
Hao Wang, Da‐Gang Fang, Y.L. Chow

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhased arrayBeamformingPhased-array opticsWeightingGratingMain lobeComputer scienceAntenna (radio)Reduction (mathematics)OpticsAntenna arraySide lobeAmplitudeRange (aeronautics)AcousticsPhysicsMathematicsMaterials scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
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)0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations95
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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